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Analisi e Modelli per il Monitoraggio del Manto Stradale
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Alessandroni, Giacomo |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | La profonda conoscenza delle condizioni del manto stradale è condizione essenziale per la sicurezza nella guida. Inoltre, le condizioni dello stato del manto stradale sono soggette a variazioni nel tempo dovute a usura, fenomeni atmosferici, eventi accidentali, cedimenti del terreno sottostante e numerosi altri fattori, non per ultimo il rifacimento del manto stradale stesso ad opera degli enti gestori. La visione di un quadro dettagliato e aggiornato delle condizioni della rete viaria è pertanto un requisito essenziale per poter pianificare in maniera ottimale gli interventi di manutenzione e fronteggiare le eventuali emergenze. Conoscere le condizioni delle strade che si stanno percorrendo consente, infine, agli automobilisti e ai motociclisti di guidare in maggior sicurezza. I dispositivi mobili di ultima generazione (smartphone) sono dotati di ricevitori GPS i quali consentono di implementare le funzioni di navigatori satellitari. Inoltre hanno al proprio interno accelerometri triassiali e bussole: dispositivi attraverso i quali è possibile estrarre—dopo opportuna elaborazione software dei dati, anch'essa possibile all'interno del dispositivo mobile—le caratteristiche del manto stradale. La sensibilità e la frequenza di campionamento degli accelerometri (circa 100 Hz, recentemente elevata—in alcuni modelli—fino a 300 Hz) sono tali da consentire di rilevare tutte le vibrazioni che noi stessi avvertiamo. Nel progetto di ricerca SmartRoadSense, un dispositivo mobile viene utilizzato come navigatore satellitare e montato su un supporto rigido all'interno di un'autovettura. Cos̀ı facendo, il suo accelerometro viene utilizzato per monitorare le asperità del manto stradale che provocano vibrazioni non riconducibili al funzionamento del motore stesso. L'analisi dei segnali cos̀ı campionati permette di effettuare una classificazione accurata della tipologia del terreno, riconoscere cedimenti o lesioni dell'asfalto. La dipendenza di tali valutazioni dalla velocità del veicolo sono opportunamente compensate grazie alle informazioni fornite dal sistema di navigazione satellitare. Inoltre, le capacità di calcolo e comunicazione degli attuali dispositivi mobili consentono l'elaborazione—anche in tempo reale—dei dati e la trasmissione d'informazioni georeferenziate a un server centrale. Il server svolge la funzione di aggregare i dati forniti dai diversi dispositivi mobili operanti sul territorio e renderli disponibili per una visualizzazione più agevole su mappe stradali a beneficio degli enti gestori e degli automobilisti. L'attendibilità dei dati è garantita dall'accuratezza degli strumenti e dal confronto delle rilevazioni fornite dai molteplici utenti che hanno percorso il medesimo tragitto stradale. La collaborazione con aziende di trasporto pubblico e l'installazione della tecnologia in oggetto su mezzi pubblici, come autobus di linea, rende il monitoraggio ulteriormente attendibile e sistematico. Il progetto SmartRoadSense propone la realizzazione di un sistema collaborativo per di rilevamento automatico delle condizioni del manto stradale basato sull'uso combinato degli accelerometri triassiali e dei ricevitori GPS di cui sono dotati i moderni dispositivi mobili. In particolare il progetto—nella sua interezza—può essere schematizzato in tre grandi blocchi principali: 1. Lo sviluppo di modelli matematici basati su algoritmi predittivi. Questi modelli— tramite l'elaborazione numerica dei dati forniti dall'accelerometro e la velocità fornita dal sensore GPS—permettono la classificazione automatica delle condizioni del manto stradale, il tutto senza alcun intervento dell'utente finale. 2. Lo sviluppo di un'applicazione (attualmente distribuita per Android, distribuita gratuitamente online) la quale invia i dati della rugosità del manto stradale georeferenziati a un server centrale. 3. Lo sviluppo di un'applicazione lato server che riceve i dati inviati dai vari dispositivi mobili e li aggrega eseguendone una media ponderata nel tempo e nello spazio. Questa applicazione restituisce i dati in formato aperto e aggregato, facendo particolare attenzione alla riservatezza degli utenti (con un approccio zero–knowledge) e consentendo agli utilizzatori finali di rielaborarli. Il progetto di ricerca è stato condotto presso il Dipartimento di Scienze Pure e Applicate (DiSPeA) dell'Università di Urbino coinvolgendo numerosi studiosi con competenze informatiche, matematiche, elettroniche e geofisiche. In questo lavoro viene presentata l'analisi del manto stradale utilizzata nel progetto SmartRoadSense, i modelli teorici sviluppati, le analisi sui dati fornite dal progetto stesso nelle sue varie fasi. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://ora.uniurb.it/retrieve/handle/11576/2630075/18344/phd_uniurb_257996.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
