Grusvägar, som spänner över mer än 10 000 mil i Sverige, är en kritisk komponent i landsbygdens infrastruktur. De förbinder våra samhällen och deras tillstånd är avgörande för en säker och effektiv transport av både människor och varor. Dock kan damm, gropar och andra utmaningar göra dessa vägar riskfyllda. Men en ny forskning från Linnéuniversitetet pekar nu på en revolutionerande lösning: användningen av modern sensorteknologi.
Traditionellt har bedömningen av vägarnas skick skett genom visuell inspektion eller manuella metoder. Dessa metoder, trots att de är utbredda, är opålitliga och kan vara känsliga för mänskliga fel. Forskningen, lett av Keegan Mbiyana vid Linnéuniversitetet, presenterar en datadriven metod som utnyttjar sensorer monterade i fordon, inklusive konventionella smartphones, för att mäta vibrationer och rörelser. Denna teknik kan ge insikter om vilka underhållsåtgärder som kan behövas för vägarna.
Mbiyana förklarar: “I min licentiatavhandling utforskade jag hur sensorer i fordon kan användas för att ge indikationer om vilket underhåll som behövs på vägarna.” Under sina tester användes smartphones fästa vid vindrutan för att dokumentera vägunderlaget, medan andra sensorer var placerade på punkter känsliga för vibrationer.
Ett av de största problemen med nuvarande underhållssystem för grusvägar är dess fasta schema. Med introduktionen av denna nya sensorteknologi och datadrivna metoder kan underhållsinsatserna skräddarsys baserat på det faktiska tillståndet av vägen snarare än förutbestämda intervaller.
Mbiyana tillägger: “Genom att införa datadrivna metoder kan vi säkerställa att underhållsarbetet baseras på verkliga behov.” Fördelarna med detta tillvägagångssätt sträcker sig bortom enbart vägens kvalitet. Minskade damm och gropar kommer inte bara att förbättra säkerheten och komforten för väganvändarna, men även reducera de negativa miljömässiga och hälsorelaterade konsekvenserna.
Eftersom tekniken fortsätter att avancera, ser Linnéuniversitetet även på potentialen av maskininlärning och AI för att ytterligare förbättra vägunderhållet. Med dessa framsteg kan Sverige förvänta sig en revolution inom underhållet av landsbygdens vägnätverk.
Bild: Unsplash ©
| INFORMATION | |
|---|---|
| Geografiskt område | Sverige |
| Ämne | Big Data, Maskininlärning, Högpresterande datorsystem, Artificiell intelligens |
| Svårighetsgrad | Digital Expert |
| Typ av initiativ | Nationellt initiativ |