Järjestelmä värähtelydatan keräämiseen teiden kunnon kartoittamista varten

Abstract

Teiden kunnon kartoittaminen on tärkeää, jotta resursseja voidaan kohdentaa sinne missä niillä on tarve. Tätä varten voidaan hyödyntää järjestelmää, joka kerää älypuhelimien sensorien avulla dataa pyöräilyn aikana. Tämän lisäksi järjestelmä lähettäisi kerätyn datan keskitetylle datapalvelimelle. Kyseinen järjestelmä mahdollistaisi laajan joukkoistamisen ja näin ollen kustannustehokkaan ratkaisun teiden kunnon kartoittamiseen.

Tässä tutkimuksessa toteutettiin oma järjestelmä datankeräystä varten, jota myöhemmin testattiin keräämällä värähtelydataa erilaisista tieosuuksista ja tien vauriokohdista. Lisäksi värähtelydataa kerättiin muuttaen puhelimen asentoa, käytettyä polkupyörää sekä puhelimen antureiden näytteistystaajuutta, jolloin näiden tekijöiden vaikutusta kerättyyn dataan voitiin arvioida.

Tutkimuksen tuloksista huomattiin, että aiemmin luetellut tekijät vaikuttavat merkittävästi kerättyyn dataan ja täten data täytyisi voida normalisoida vertailukelpoiseksi käyttäjien välillä, jotta sitä voitaisiin hyödyntää paremmin teiden kunnon arvioinnissa. Lisäksi tuloksista huomattiin että järjestelmällä kerätystä datasta pystyttiin tunnistamaan yksittäisiä vauriokohtia ja saatavan yleiskuvaa erilaisten tieosuuksien kunnosta.

Tässä tutkimuksessa luodun järjestelmän parantamiseksi täytyisi datan prosessointia ja tulkintaa automatisoida ja todennäköisesti siirtää paikallisemmaksi, jo käyttäjän puhelimessa tapahtuvaksi. Lisäksi järjestelmän toimivuutta useammissa ympäristöissä ja eri käyttäjillä tulisi tutkia lisää, jotta järjestelmä voitaisiin mahdollisesti skaalata tulevaisuudessa isommaksi.

Mapping road conditions is important, so that resources can be allocated where they are needed the most. For this purpose, a system that collects data using smartphone sensors while cycling can be utilized. In addition, the system would send the collected data to a centralized data server. This system would enable extensive crowdsourcing and thus a cost-effective solution for mapping the condition of roads.

In this study, a custom data collection system was implemented and later tested by collect-ing vibrational data from different road sections and points of damaged pavement. Addi-tionally, vibrational data was collected while varying the orientation of the phone, the bicy-cle used and the sampling frequency of the phone’s sensors, so that the impact of these factors on the collected data could be assessed.

The results of the study showed that the factors listed above significantly affected the col-lected data, and therefore the data should be normalized to be comparable between users, so that it could be better utilized in assessing the condition of the roads. In addition, it was found that it was possible to identify individual points of damage in the pavement from the collected data, which could then be used to provide an overview of the condition of the road.

To improve the system created in this study, data processing and interpretation would need to be automated and likely moved to be more localized in the users’ phones. In addition, the system’s functionality in more environments and with different and more users should be further investigated, so that the system could potentially be scaled up in the future.