地图软件测算时间的原理主要基于 多层数据分析系统和 智能算法，结合实时路况、历史数据、用户行为等多种因素进行计算。以下是具体的步骤和因素：

多层地图数据架构

导航软件使用的电子地图由多个专业图层叠加构成，包括地理信息框架层、建筑物层、实时路况层、用户行为层等。

每个图层承载着不同维度的数据信息，共同构成了一个庞大的数据库。

智能算法

导航软件运用了几十种复杂算法来处理这些数据，例如在预测行驶速度时，系统会综合考虑道路法定限速、历史通行数据、实时路况信息、天气影响因素、用户驾驶习惯、交通管制信息等。

大数据支撑的精准预测

导航软件的预估准确度与其掌握的数据量呈正相关，通过分析大量用户数据，系统能够更准确地预测未来的交通流量和拥堵情况。

实时路况

实时路况信息是计算预计到达时间的关键因素之一，系统会根据当前的道路状况（如拥堵、事故、施工等）来调整行驶速度和预计时间。

历史数据

导航系统会使用历史数据来预测未来的交通流量和拥堵情况，以更准确地预估时间。

车辆类型

导航系统可能会考虑用户所开车的类型（如跑车或卡车），以预测速度和行驶能力。

其他因素

系统还会考虑道路法定限速、交通信号灯、道路规划、车速等多种因素来计算预计到达时间。

综上所述，地图软件通过综合多层地图数据、智能算法、实时路况、历史数据和用户行为等多种因素，能够较为准确地测算出预计到达时间。这些算法和数据分析系统使得地图软件能够在用户出行前提供较为可靠的预计时间，帮助用户更好地规划行程。