Приложение Яндекс.Такси не вызывает такси
Всем счастливого нового года!
Спешу обратиться за советом и помощью. У меня перестало работать приложение Яндекс Такси.
Все данные отображаются (время на булавке, тариф и повышение тарифа, пробки, местоположение), однако после нажатия на «Вызвать такси» сразу появляется сообщение «Машина не найдена».
Независимо от тарифа, местоположения, пункта назначения и любого другого параметра, доступного к изменению.
Началось с 24 декабря и продолжается по сей день на смартфоне Samsung A5, Android 7.0, Яндекс Такси 3.50.1 от 18.12.2017 сборка 15759
Я писал в отзыве к приложению, писал в обращении в самом приложении и на сайте, писал письма на support@taxi.yandex.ru и blogs@taxi.yandex.ru. В ответ получил лишь отписку, что «неполадок нет, проверьте ещё раз».
Вот из-за такого отношения пригорело у меня сильно.
Вроде бы мелочь, возьми и пользуйся другими приложениями, но дело в том, что мне было удобно и даже нравилось, а сейчас я просто напросто даже воспользоваться не смогу.
Я было решил, что это какой-то бан аккаунта, однако же с подобным столкнулись некоторые знакомые, так же владельцы самсунгов.
Уж не знаю куда ещё мне написать, так что просто жалуюсь на пикабу.
Коментарии, как водится, добавил.
UPD: Проверял на iOS 10 (iPhone 5s) с тем же Яндекс Паспортом, подобного поведения не было. Сборка поиложения от 17.12.2017.
В общем друг такая же фигня была, только сейчас разобрался изза чего, вероятнее всего у Тебя как и у мен отдельно прописан DNS сервер Ad-block либо стоит приложение адблок, как только я убрал днс все сразу заработало
Знакомый, столкнувшийся с подобным поведением приложения 31 декабря, сообщил, что такси успешно заказывается в другом городе. Все настройки остались, id один и тот же.
Ещё на Samsung A3 2016 проявлялось то же самое с 26 декабря, но с 31 декабря успешно заработал заказ. Настройки не менялись, id не менялся, город не менялся. Просто заработало и всё.
@Yandex.Taxi, свою проблему решил самостоятельно, был конфликт настроек от старой версии.Должно было сброситься при обновлении, но не сбросилось.
Очистка кэша и данных приложения, переустановка, установка предыдущих версий и тп не решали проблему.
Для решения отключил все архивации (google, samsung) и автовосстановления настроек приложений в настройках (google). Затем очистил данные и кэш, удалил приложение и вручную нашёл и удалил все файлы, относящиеся к приложению. Перезагрузил смартфон и установил приложение с нуля.
Запросил заказ и мне была предложена машина.
Благодарю за уделённое время.
Здравствуйте! Действительно, вы нам уже сообщали об этой проблеме. Но мы не забыли о вас, а продолжаем выяснять, что может быть причиной. Когда разберёмся, то обязательно ответим вам 🙂
Могу ошибаться, но оно вроде так работает. Если нет свободных машин, то пишет «машина не найдена». В этом случае надо подождать минут 10-15, пока кто-нибудь не освободится.
А пока ждёшь, открыть приложение рутакси, чтобы сравнить цены. (не реклама, все так делают)
Подробный отзыв
The Russian Шерлок Холмс и Доктор Ватсон
Когда мне однажды сказали, что я зря не смотрел фильм “Шерлок Холмс и Доктор Ватсон”, так как сама Королева Елизавета II считала сериал из самых лучших, я не сразу поверил.
А вот зря… Её Величеству так понравился он, что она сделала главного актера почётным членом ордена Британской империи.
Зря ты не верил, Крэйг, very зря.
Ну вот. Меня многажды просили написать пост про ваш сериал. Вот пишу!
После первого эпизода, я решил сравнивать несколько британских версии с вашей и посмотрел несколько. И мне и моему патриотизму стало грустно. Я хорошего сериала (кроме современного, который попкорнуемый, но и у него есть некие недостатки) не нашел.
Знаете, когда смотришь на какую-то работу и прямо чувствуешь отсутствие души в ней? Все старые английские холмсы выглядит как будто их создали так:
— Нам нужен снимать какой-то фильм, любой, в принципе.
— Оригинальной идеи нет, посмотрим уже существующие рассказы.
— Сделаем из Ватсона толстого идиота, чтобы Холмс казался умным.
В этих сериалах нет души, нет харизмы, нет оригинальности. Я думаю можно спросить любого англичанина какие он помнит фильмы про Холмса и он сможет сказать только Sherlock или «эти там с Дауни Джуня».
Cheap, forgettable, lifeless.
А советский сериал наполнен до краев уважением и любовью. Намерение было не «заполнить пустое окошко в расписании», а «создать шедевр». И это видно. Тем более когда сравниваешь его с тв-окошкозаполнявками.
Мне кажется, что сценаристы не знали как показать гениальный разум Холмса и решили сделать Ватсона (который в книге вполне умный и интеллигентный человек) тупым в сравнении. А на самом деле, единственный способ показать какой Холмс гениальный, это когда умный и способный Ватсон удивляется при его способностями! Так и сделали в советской версии.
Он интересный и активный участник в истории, не просто какой-то человек-фон. И директор кастинга (ФИО не мог найти) сделал отличный выбор когда взял Соломина. У него такая английская физиономия, он прямо выглядит как офицер в Британской Армии. Смотрите фото тут.
Так, про самого Холмса… Наши актеры играют его… как сказать… без особого энтузиазма или таланта. И сценаристы плохо пишут его реплики.
В одном из сериалов, получив подарок на Рождество, он говорит «о, Ватсон, ты же знаешь, я обычно не люблю такие стандартные человеческие забавы как подарки, но сегодня, я, пожалуй, поучаствую.»
Про правило «show, don’t tell», они не знали видимо. Ну и как писать реплики, которые похожи на человеческую речь тоже еще не знали.
Все, дальше не буду говорить про британские версии. Никто же давно про них не говорит.
Про саундтрек только могу хлопать ладонями как морской котик. Клавикорд дает нужную атмосферу)) ну и остальные инструменты тоже😊 В. Дашкевич тоже хотел создать что-то настоящее, а не просто «музыку для забываемого сериала».
Дополнительный хлопы ладонями за сцены где герои пьют Sherry у камина
Как в Яндекс.Такси ищут машины, когда их нет
Хороший сервис для заказа такси должен быть безопасным, надёжным и быстрым. Пользователь не станет вдаваться в детали: ему важно, чтобы он нажал кнопку «Заказать» и как можно быстрее получил машину, которая доставит его из точки А в точку Б. Если рядом нет машин — сервис должен сразу об этом сообщить, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.
В этой статье я хочу рассказать о том, как при помощи машинного обучения мы решали задачу поиска машин на территории с малой плотностью (проще говоря — там, где, на первый взгляд, нет машин). И что из этого вышло.
Предыстория
| Пользователь | Этап | Бэкенд Яндекс.Такси |
|---|---|---|
| Выбирает точку отправления | Пин | Запускаем упрощённый поиск кандидатов — поиск на пине. На основе найденных водителей предсказывается время приезда — ETA в пине. Рассчитывается повышающий коэффициент в данной точке. |
| Выбирает точку назначения, тариф, требования | Оффер | Строим маршрут и рассчитываем цены на все тарифы с учётом повышающего коэффициента. |
| Нажимает кнопку «Вызвать такси» | Заказ | Запускаем полноценный поиск машины. Выбираем наиболее подходящего водителя и предлагаем ему заказ. |
Про ETA в пине, расчёт цены и выбор наиболее подходящего водителя мы уже писали. А это история о поиске водителей. Когда создаётся заказ, поиск происходит два раза: на пине и на заказе. Поиск на заказе проходит в два этапа: набор кандидатов и ранжирование. Сначала находятся свободные водители-кандидаты, ближайшие по дорожному графу. Потом применяются бонусы и фильтрации. Оставшиеся кандидаты ранжируются, и победителю приходит предложение заказа. Если он соглашается, то назначается на заказ и едет к точке подачи. Если отказывается, то предложение приходит следующему. Если кандидатов больше нет, то поиск запускается заново. Это продолжается не более трёх минут, после чего заказ отменяется — сгорает.
Поиск на пине похож на поиск на заказе, только заказ не создаётся и сам поиск выполняется лишь один раз. Также используются упрощённые настройки числа кандидатов и радиуса поиска. Такие упрощения нужны, потому что пинов на порядок больше, чем заказов, а поиск — довольно тяжёлая операция. Ключевой момент для нашей истории: если во время предварительного поиска на пине подходящих кандидатов не нашлось, то мы не разрешаем сделать заказ. По крайней мере, раньше было так.
Вот что видел пользователь в приложении:
Поиск машин без машин
Однажды у нас появилась гипотеза: возможно, в некоторых случаях заказ всё же можно выполнить, даже если на пине не нашлось машин. Ведь между пином и заказом проходит какое-то время, а поиск на заказе более полный и иногда повторяется несколько раз: за это время свободные водители могут появиться. Ещё мы знали обратное: если водители нашлись на пине, то ещё не факт, что они найдутся при заказе. Порой они исчезают или все отказываются от заказа.
Чтобы проверить эту гипотезу, мы запустили эксперимент: перестали проверять наличие машин во время поиска на пине для тестовой группы пользователей, т. е. у них появилась возможность сделать «заказ без машин». Результат получился довольно неожиданным: если машина не находилась на пине, то в 29% случаев она находилась позже — при поиске на заказе! Более того, заказы без машин не сильно отличались от обычных по частоте отмен, оценкам и прочим показателям качества. Число заказов без машин составило 5% всех заказов, но чуть более 1% всех успешных поездок.
Чтобы понять, откуда берутся исполнители этих заказов, посмотрим на их статусы во время поиска на пине:
Добавим надёжности
Дополнительные заказы — это замечательно, однако 29% успешных поисков означают, что в 71% случаев пользователь долго ждал и в итоге никуда не уехал. Хотя с точки зрения эффективности системы в этом нет ничего ужасного, но на самом деле, пользователь получает ложную надежду и тратит время, после чего расстраивается и (возможно) перестаёт пользоваться сервисом. Чтобы решить эту проблему, мы научились предсказывать вероятность того, что машина на заказе будет найдена.
Использование модели позволяет аккуратней создавать новые заказы, не обнадёживать человека напрасно. То есть регулировать соотношение надёжности и числа заказов без машин с помощью precision-recall модели. Надёжность сервиса влияет на желание и дальше пользоваться продуктом, т. е. в итоге всё сводится к числу поездок.
Одна из базовых задач в машинном обучении — задача классификации: отнести объект к одному из двух классов. При этом результатом работы алгоритма машинного обучения часто становится числовая оценка принадлежности к одному из классов, например оценка вероятности. Однако действия, которые совершаются, обычно бинарные: если машина будет — то даём заказать, а если нет — то нет. Для определённости назовём моделью алгоритм, который выдаёт числовую оценку, а классификатором — правило, которое относит к одному из двух классов (1 или –1). Чтобы на основе оценки модели сделать классификатор, нужно подобрать порог оценки. Как именно — сильно зависит от задачи.
Предположим, мы делаем тест (классификатор) на какую-то редкую и опасную болезнь. По результатам теста мы или отправляем пациента на более подробное обследование, или говорим: «Здоров, иди домой». Для нас отправить домой больного человека гораздо хуже, чем зря обследовать здорового. То есть мы хотим, чтобы тест срабатывал для как можно большего количества реально больных людей. Эта величина называется recall =
. У идеального классификатора recall равен 100%. Вырожденная ситуация — отправлять на обследование всех, тогда recall тоже будет 100%.
Бывает и наоборот. Например, мы делаем тестирующую систему для студентов, и в ней есть детектор списывания. Если вдруг на какие-то случаи списывания не сработает проверка, то это неприятно, но не критично. С другой стороны, крайне плохо незаслуженно обвинять студентов в том, чего они не совершали. То есть нам важно, чтобы среди положительных ответов классификатора было как можно больше правильных, возможно, в ущерб их количеству. Значит, нужно максимизировать precision = 
. Если срабатывания станут происходить на всех объектах, то precision будет равен частоте определяемого класса в выборке.
Если алгоритм выдаёт числовое значение вероятности, то, подбирая разные пороги, можно добиться разных значений precision-recall.
В нашей задаче ситуация следующая. Recall — число заказов, которое мы можем предложить, precision — надёжность этих заказов. Вот так выглядит precision-recall кривая нашей модели:
Есть два крайних случая: не разрешать заказывать никому и разрешать заказывать всем. Если не разрешать никому, то recall будет 0: мы не создаём заказов, но зато никакой из них не станет провальным. Если разрешать всем, то recall будет 100% (мы получим все возможные заказы), а precision — 29%, т. е. 71% заказов окажутся плохими.
В качестве признаков мы использовали различные параметры точки отправления:
Подробнее о признаках
Концептуально мы хотим различить две ситуации:
Поэтому хорошими фичами оказались различные показатели системы в окрестностях точки А:
В качестве алгоритма обучения модели применяли CatBoost. Для обучения использовали данные, полученные из эксперимента. После внедрения пришлось собирать обучающие данные, иногда позволяя небольшому числу пользователей делать заказ вопреки решению модели.
Итоги
Результаты эксперимента получились ожидаемыми: использование модели позволяет значимо увеличить число успешных поездок за счёт заказов без машин, но при этом не просадить надёжность.
На данный момент механизм запущен во всех городах и странах и с его помощью происходит около 1% успешных поездок. Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%.
Рядом нет машин? Водитель приедет из другого района
Придётся немного доплатить — зато вы точно уедете домой с дачи
Иногда нужно вызвать такси, а рядом ни одной свободной машины. Так часто бывает на окраинах или за городом — где водителей меньше, чем в центре. Например, если вы хотите уехать к себе домой, в Москву, после выходного в Подмосковье. Или доехать от дачи под Сестрорецком до ближайшего метро в Петербурге. Раньше в таких случаях приложение сообщало, что машин нет — приходилось обзванивать диспетчерские и долго ждать возможности уехать. Теперь всё проще. Яндекс.Такси найдёт машину — но не рядом, а в районе подальше.
Как это выглядит у пользователя
Дополнительно включать в приложении ничего не нужно. Оно само поймёт, что рядом машин нет, но они есть в близлежащем районе. Рядом со стоимостью заказа появится фиолетовая молния.
Фиолетовая молния означает, что поездка дороже, чем обычно: из-за повышенного спроса или доплаты водителю
Если водитель поедет к вам издалека, поездка выйдет дороже: нужно доплатить ему за долгий путь к пользователю. Сколько — зависит от города, расстояния и других деталей. Оплатить заказ, который взял водитель из соседнего района, можно только безналичным способом.
Отменить вызов бесплатно можно в течение пяти минут. Позже, когда таксист уже проделал большой путь, с вашей карты спишется стоимость отмены. Для каждой поездки она своя, но приложение предупредит о ней заранее.
Как это выглядит у водителя
Заказ из другого района приходит в водительское приложение Таксометр с пометкой «Платная подача». Он видит, как далеко придётся ехать, сколько ему за это доплатят. И сам решает, принять такой заказ или отклонить.
Новая система распределения заказов, которая позволяет искать машину в соседних районах, заработала на всей территории России в последних версиях Яндекс.Такси для iOS и Android.
Нет доступа — нет такси. Проблемы с популярными сервисами
В понедельник в Интернете стали появляться многочисленные жалобы на то, что не работает сервис Яндекс.Такси. Приложение пишет: «нет свободных машин». Сообщения о наличии аналогичной ошибки поступали также от пользователей Gett и Uber.
По предварительным данным, причина сбоя – в отсутствии доступа водителей к сервису «Яндекс.Таксометр». Однако на момент написания этой новости официального сообщения от Яндекса не поступило, поэтому все остается на уровне предположений.
Для справки:
В России возможна блокировка по доменным именам, а владелец ресурса может связаться с именем своего ресурса любые IP-адреса. Вписывая адреса сторонних сайтов, хакеры добиваются их блокировки.
Еще одна выдвигаемая версия событий – целенаправленная DNS-атака на популярные сервисы. В этом случае также возможно проявление подобных проблем.
Важно отметить, что подобного рода атаки в России уже происходили. В прошлый раз пострадали российские банки: у них перестали работать платежные системы. В этом случае необходимо будет сначала решить проблему с атакой, потом восстанавливать работу сервиса.
Впрочем, проблемы затронули далеко не всех. Автор этой статьи воспользовался одним из вышеперечисленных сервисов сегодня вечером, и за время всей поездки не возникло каких-либо проблем. Однако если вы планируете важную поездку, не рискуйте и вызывайте такси «по старинке» — при помощи телефона, или выбирайте те сервисы такси, которые не подключаются к системе «Яндекс.Таксометр».
Вероятно, после официального заявления Яндекса ситуация станет понятней. Не исключено, что проблема в ближайшее время будет решена.
«Яндекс.Такси» с 29.01.2021 не позволяет заказать такси заранее, хотя в хелпах эта функция указана как работающая
О чем был выпущен пресс-релиз
Вот как выглядит приложение в смартфоне на андроид на сегодняшний день
А зачем? Максимальное время поиска машины у меня было минут 12 + минут 10 на подачу. Учитываю этот зазор и если еду под билет, вызываю минут за 20 до оптимального времени отъезда. Ещё ни разу проблем не было, а если будут. Дык и заранее вызванное авто может вдруг опоздать.
Это у вас такое время. А попробуйте как-нибудь в выходной день рано утром заказать авто по тарифу детский. Буквально недавно надо было ехать в аэропорт и пытался вызвать такси. Более 30 минут пытался заказать по всем приложениям включая яндекс. Тупо нет машин.
заказать авто по тарифу детский
Спасибо за поправку, действительно, тарифом «детский» я не пользуюсь и не знаю как там дела. Говорил за обычное такси без доп. опций.
Когда появилось Яндекс такси, казалось, неудобно без заказа заранее. Но быстро привыкли, вызвали, пока спускаемся, он уже стоит. Кстати, да, пару раз не приезжал заранее заказанный когда то, так что не панацея.
Некоторые привыкли что такси должно как лифт приезжать. И 8 минут это долго
Эта функция была в Яндексе очень давно, потом от нее отказывались из за того что механизм предварительного заказа заключается только в том, что за 10 минут до указанного времени Яндекс автоматически создаёт указанный вами заказ, но если никто его не примет, то заказ просто исчезнет и все, так что все равно придется следить за приложением чтобы знать принял кто заказ или нет
Так без высокого спроса то можно заказать заранее
Дак вот же, если не серым написано — работает. Или вам нужно сильно заранее? Такого в Яндекс.Такси ещё не было (я не видела более большой промежуток)
Вот же я в ссылке выложил. Написано 17 января 2020 года и до сих пор объявлено
Не знаю, но у меня на андройде отображается вот так
Кстати, догадываюсь, что причина может таиться в рейтинге пользователя
У вас рука в другом повидле по мнению Яндекса. У меня всё работает, причём оооочень давно.
Невозможно. Проверьте у себя
Функция предварительно заказа такси бесполезная функция, все что она делает это заказывает такси за 5-15 минут до вашего времени самостоятельно, водители не видят предварительные заказы списком как это сделано у других агрегаторов, а предварительный заказ приходит водителю просто как обычный заказ, то есть если свободных машин в вашем районе не будет на время заказа машины, то предварительный заказ вам не поможет
