I detta bidrag presenteras resultaten av projektet "SENSOVO" som inleddes av Flandern Institute for Mobility (VIM), som genomfördes av universitetet i Antwerpen (UAntwerp), det flamländska institutet för teknisk forskning (VITO) och det belgiska centrumet för vägforskning (BRRC), och stöds av flera andra parter. Både trafikanter och vägförvaltare skulle kunna dra nytta av omfattande, kontinuerligt automatiserad insamling av information om vägbeläggning (hål, sprickbildning, subsidence,...) av en fordonsflotta utrustad med lågkostnadssensorer. Väganvändare skulle kunna få omedelbar information om vägförhållanden, medan vägförvaltare skulle kunna få inblick i vägnätets allmänna prestanda året runt, utöver de uppgifter de får från årliga inspektioner med specialiserade övervakningsanordningar. Projektets mål var att undersöka möjligheterna att upptäcka vägbeläggningar med hjälp av data som samlats in av en fordonsflotta. Två scenarier övervägdes: en stor flotta av vanliga bilar och lastbilar som överför insamlade relevanta sensordata som redan finns tillgängliga på CAN-bussen i sådana fordon, ett fordon som är utrustat med en eller flera Flight-kameror (ToF). Data om CAN-bussen samlades in antingen med hjälp av en CAN-logger som skickar sina data till en central server med GPRS där den behandlas för att upptäcka vägbeläggningar, eller med hjälp av ett OBD-scan-verktyg som skickar sina data med Bluetooth till en smartphone som redan behandlar data till detektionshändelser, vidarebefordrar endast dessa till en central server. Föreställningarna testades av * Korresponderande författare. Tfn: +32-10-236522; fax: +32-10-236505. E-postadress: c.vangeem@brrc.be 2967 Carl Van Geem et al. / Transportforskning Procedia 14 ( 2016 ) 2966 -2975 UAntwerp och VITO. En enkel beräkning utvecklad av UAntwerp på hastigheten på alla fyra hjulen och på de vertikala accelerationerna gör det ofta möjligt att indikera vägnöd. Antingen CAN datalogger eller smartphone levererar GPS platsen för händelsen. Flera bilar utrustade med denna teknik skickade sina observationer till en central databas. Flera ToF-kameror var riktvärden av UAntwerp. Vägdata samlades in vid 40 km/h och 40 ramar/s med ToF-kameror av varumärkena Mesa och Fotonic. Flera bildbehandlingsalgoritmer tillägnade identifiering av vägnöd på ett flöde av bilder utvecklades av UAntwerp. Det har visats att flera typer av "ojämnhet" av vägytan (inklusive gropar) kan upptäckas. Vissa ToF-kamera observationer lades till i den centrala databasen. BRRC utvecklade och implementerade en algoritm för behandling och tolkning av de insamlade händelserna i den centrala databasen med hjälp av ArcGIS-programvaran, som simulerar både att skicka ut varningar till trafikanter och att tillhandahålla dagliga "kvalitetspoäng" för varje vägavsnitt i nätet till vägledaren. För detta ändamål fastställdes nätverket ur en geografisk karta från Flandern (FGIA/AGIV). Så snart "tillräckliga" observationer görs med hänsyn till observationsfrekvensen i tid betraktas defekten som verklig och kommer att rapporteras. När defekten inte längre observeras anses den vara reparerad. En "poäng" för varje vägavsnitt beräknades dagligen, från mängden defekter som finns den dagen. SENSOVO-projektet tillsammans med andra nyligen genomförda forskningsprojekt över hela världen ger ett bevis för att det finns risk för trafikolyckor på vägarna.
I REF övervägdes två scenarier, dvs. uppgiftsinsamling som redan finns tillgänglig på CAN-bussen med hjälp av en flotta av vanliga bilar eller lastbilar, och en eller flera Flight-kameror (ToF) som ska installeras på en grupp fordon.
Sensors on Vehicles (SENSOVO) – Proof-of-concept for Road Surface Distress Detection with Wheel Accelerations and ToF Camera Data Collected by a Fleet of Ordinary Vehicles
{'venue': None, 'journal': 'Transportation research procedia', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}