Метод мониторинга актуального состояния российских автодорог смартфонами пользователей

    Целью одной из федеральных программ, направленных на реализацию Указа Президента «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» № 204 от 7 мая 2018 года (ссылка) является улучшение качества автомобильных дорог за счет увеличения процентного соотношения, соответствующего нормативным требованиям.

    Тем же указом предусмотрено внедрение общедоступной информационной системы контроля за формированием и использованием средств дорожных фондов всех уровней.

    Однако объективный контроль качества проведения мероприятий по строительству или ремонту дорог бывает затруднителен в силу ряда причин, начиная от небезызвестных проблем а-ля коррупция в строительстве (ссылка), и заканчивая естественными причинами трудоемкости организации такого процесса с использованием существующих методов — с помощью рейки и клин-промерника, дорожного профилометра или толчкомера, методом амплитуд и т.д. (затраты на проведение измерений качества автомобильных дорог, необходимость выезда на место, ограниченные человеческие и технические ресурсы).

    Специалистами принимаются меры для упрощения процесса диагностики ровности дорог (ссылка), однако все равно возможности масштабного исследования их качества крайне ограничены.

    Существующие проекты типа «Автострада» (autostrada.info), «Дорожная инспекция ОНФ» (dorogi-onf.ru) ведут наполнение своей базы качества автодорог в основном за счет обратной связи от пользователей, присылающих фотографии или отзывы только об отдельных участках автодорог.

    Впрочем, одним из выходов контроля качества дорожного покрытия, равно как и отслеживания его изменения как в лучшую, так и в худшую сторону, является агрегация уже существующих аналитических инструментов.

    Начнем с того, что водители автотранспортных средств в большинстве своем являются пользователями смартфонов, имеющих по умолчанию функции гироскопа, акселерометра (далее — датчики) и GPS/Глонасс- навигации.

    Ровность дорожного покрытия является одним из базовых показателей качества автодороги и характеризуется продольной и поперечной ровностью (колейностью).

    Мобильный телефон с датчиками, способен постоянно отслеживать все движения, в том числе характерные для неровностей.

    Ниже на рисунках представлены реальные данные с акселерометра смартфона, находящегося в автомобиле при различных условиях:


    Без движения


    Движение по хорошей дороге (скорость 80 км/ч)


    Движение по хорошей дороге (скорость 80 км/ч) с переездом стыка эстакады


    Переезд двух «лежачих полицейских» (скорость 20-30 км/ч)


    Неровная дорога (скорость 30 км/ч)

    Вибрации по различным осям в нашем трехмерном пространстве возможно наглядно показать на следующем рисунке, где различные цвета характеризуют каждую проекцию. Иными словами — X (вверх-вниз) превалирует при проезде неровностей, Y (влево-вправо) — при перестроении или объезде препятствия, Z (вперед-назад) — при торможении/ускорении.



    Совокупность этих данных может дать уникальный отпечаток каждого типа дорожного дефекта.

    Геопривязка позволяет соотносить данные датчика телефона с конкретными координатами, а также скоростью движения транспортного средства.

    В этой связи на основании данных от множества мобильных устройств возможно формировать карту качества дорожного покрытия, на которой будут отражены различные дорожные дефекты (трещины, выбоины, ямы проломы, колейность, пластические деформации, гребенка, волны и т.д. согласно классификатору повреждений асфальтобетонных покрытий).

    Например:

    • неровная дорога — характеризуется особенностями данных от датчиков, а также средней скоростью менее разрешенной на данном участке дороги;
    • выбоины — характеризуется одномоментными особенностями данных от датчика и резким замедлением перед ней;
    • колейность — характеризуется особенностями данных от датчиков при перестроении транспортного средства;
    • иные особенности дорожного полотна.

    Саму систему для автоматического распознавания качества дороги по поступающим от датчиков данным необходимо будет обучить (на тех же нейронках), что не составит значительного для разработчиков труда.

    При этом данный метод целесообразно интегрировать в уже существующую инфраструктуру, например, «Яндекс-навигатора» или подобного приложения, которым пользуется значительное количество российских автовладельцев.

    Данное приложение априори собирает подобные данные для их анализа и не потребует дополнительных разрешений на установку и сбор данных для практической реализации подобного метода.

    Саму карту качества покрытия возможно реализовывать по схожей с «Яндекс-пробками» схеме — по цветовой градации от зеленого (качество ГОСТ) к красному (низкое качество) с дополнительными маркировками отдельных изъянов дорожного полотна, а также серым цветом, где статистических данных не хватает для объективного отражения состояния
    автополотна (например, низкая загруженность автодороги). Кроме того, необходимо будет учитывать ряд сопутствующих факторов, способствующих некоторым изменениям в данных без изменения качества автодороги (погодные условия/сезон).

    Похожий подход к визуализации реализован в «Автостраде», однако, как писалось выше, он отражает субъективную оценку ограниченного числа пользователей, относится ко всей трассе, и не показывает ее отдельные участки, не обновляется в разумное время и в целом имеет другие значительные недостатки, не позволяющие проводить качественны объективный контроль.



    Также необходимо предусмотреть опции «тенденции изменений» и ретроспективный просмотр состояния автодорог.

    Благодаря реализации данного метода, руководителям всех уровней, начиная от субъектов РФ и заканчивая органами местного самоуправления, равно как и строительно-ремонтным организациям, а также, в первую очередь, контролирующим органам, возможно будет наблюдать объективную картину состояния дорожного полотна в любом регионе России, а также ход реализации «майских» указов по этой тематике в режиме времени, близком к реальному.
    Кроме того, за счет набора статистических параметров возможно будет также отслеживать уровень надежности автомобильной дороги, то есть за какой период времени ее качество будет ухудшаться до определенных показателей, и будет ли это соответствовать ГОСТам на строительство/ремонт дороги (что позволит в том числе выявлять бороться с такими явлениями, как небезызвестная укладка асфальта на снег или воду).

    По всем этим критериям возможно создать информационную систему федерального мониторинга (контроля) состояния автодорог и оценить качество работы строительно-подрядных организаций, целевое расходование бюджетных средств, работу органов местного самоуправления на местах, а также ход федеральной программы в целом.
    Поделиться публикацией

    Комментарии 42

      0
      это всё уже есть
      Дорожная лаборатория с гироскопами и толчкомером — rdt.ru/node/44
      База данных — rdt.ru/titul2005
      В Свердловской области несколько таких машин в управлении дорог
        0
        Не согласен. Я писал в статье, что специалистами принимаются меры для упрощения процесса диагностики ровности дорог и такие комплексы есть, однако все равно возможности масштабного исследования их качества крайне ограничены и затратны. А здесь предлагается базу данных наполнять не за счет специализированных аппаратно-программных комплексов на мобильном шасси, а от обычных водителей — пользователей смартфонов. И именно такого решения нет.
          0
          у смартфонов разный набор датчиков и разное их состояние и машины сильно разные — разной массы и подвеской, хотя с этим можно боротся количеством…
            0
            Абсолютно верно. Нам в основном нужно акселерометр и GPS-датчик. И алгоритмы обучения и формирования объективного результата, основываясь на данных множества устройств.
              0
              Интересно — какие датчики есть в терминале Платона
            +2
            Оно было ещё в 2012. Но загнулось.
            android4all.ru/soft/gps/664-dorogiru-dlja-android
            " Google Россия и интернет портал auto.ru запустили совместный проект «Дороги России», где будет содержаться информация о состоянии дорог по всей России. Данный сервис состоит из сайта rusdorogi.ru и приложения для Android. С помощью данного приложения будет осуществляться сбор информации о состоянии дорог, основанный на показателях акселерометра и GPS. "

            авто.ру сейчас вроде как принадлежит Яндексу — могут при желании стряхнуть пыль со старого проекта.
            0
            Это специализированные автомобили. А тут речь о автомобилях которые мотаются по дорогам. К примеру это позволит охватить не только федеральные дороги, но и региональные.
            +1
            Надо будет набирать базу с различных автомобилей, иначе толку будет мало. На внедорожнике с большими колесами и мягкой подвеской грейдер на скорости 70-80км/ч будет ощущаться как хорошая дорога. Собственно она так и ощущается при движении. На матизе там же движение на такой скорости будет приводить к клацанью зубов и скорость будет ограничена 40-50 км/ч и будет восприниматься как отвратительная дорога.

            UPD: Ну и да интегрировать такое надо в ПО навигатора, к примеру яндекс-навигатора. Так-как он включен практически 100% времени у любого водителя при движении по трассе.
              0
              Спасибо за коммент, абсолютно согласен, метод будет работать наиболее эффективно за счёт интеграции в популярное ПО, я писал об этом в статье.
              +1
              Достаточно просто откалибровать/ранжировать отклик акселерометра по имеющимся на дороге стационарным неровностям, вроде лежачих полицейских. И при неизменном способе крепления навигатора, например, с учетом скорости, нагрузки вычислять и предупреждать водителя об возможном изменении давления в шинах, проблемах в ходовой. Для повышения мотивации использования соотв. софта.
                +1
                Несколько лет назад была сделана такая программа, отслеживающая качество дорог по датчикам смартфона.
                  0
                  … правда, похоже, уже всё
                    0
                    Спасибо, полезный для меня комментарий
                  0
                  Пару лет назад такое писал в предложениях Яндексу, или посчитали ненужным, или пропустили мимо ушей.
                  Хотя казалось бы, затрат особых реализация не потребует, а Яндекс получит огромный пласт данных о дорогах (и о машинах), причем достаточно часто актуализируемый.
                  По разным машинам — марку можно указывать в настройках, и затем, сопоставляя данные с разных машин при проезде одного участка, возможно — обкатанного эталонной машиной, составлять «портрет» каждой марки.
                    0
                    Так еще и про подвеску подскажут в случае чего, если убрать влияние дороги:) Скажем дорога как была так и осталась, а вот отличие от эталонной машины стало существенно сильнее.
                    +3
                    ВЫ РосЯму rosyama.ru Навального забыли или умышленно обошли?
                    Так то дороги онф ее клон, появившийся позже.
                    И у росямы есть приложение на мобилку.
                      0
                      Прошу Вас внимательнее прочитать содержимое статьи, ибо в ней я описывал недостатки существующих проектов, которые требуют участия пользователя и его субъективного мнения об отдельных изъянах или участках трассы (написать отзыв, загрузить фотографию ямы и и.п) и не эффективны в региональном и тем более федеральном масштабе.
                        0
                        вот как раз тряска авто, как вам рядом написали, вполне может зависеть от состояния самого авто.
                        Т.е. я на одной и той же дороге на хонде аккорд задницей имею одни ощущения, а на старой, еще раммной, гран витаре совершенно другие. Поэтому измерение уровня тряски как раз ни о чем. А вот создание 3D обьекта по фоточкам-видео с привязкой к габаритам капота, например, имело бы смысл. Опять же самые адские ямы мы стараемся обьезжать, таким образом они в учет совсем не попадут.
                          0

                          Сначала же должны рассчитываться средневзвешенные показатели для связки устройство-автомобиль, и потом уже формироваться выводы об их превышении и, соответственно, наличии особенностей автодороги

                            0
                            Так для этого есть статистика, и можно выявить статистически:
                            1000 машин проехали 300 — кивнули остальные объехали или подвеска новая. Уже можно призадуматься.
                              +1
                              можно. но проще вот яма — вот ее фотка.
                              даже на таком уровне нет механизма оперативного устранеия.
                              а вот когда от момента возникновения ямы до ее устранения будет пара часов, тогда да, это все будет иметь смысл.
                              а сейчас сколько там на росяме — 8000 ям, из них за год устранено 900.
                              Т.е. имеющихся мощностей по устранению не хватает для устранения уже выявленных неудобным способом.
                                0

                                Это система в первую очередь нужна не для местечкового подхода, а, как пояснялось в статье, мониторинга состояния дорог и реализации федеральных программ. Только так

                                  –1

                                  И тогда вскроются ещё миллион ям, масштабы недостроя и объективного состояния дорог по всей России, без пыли в глаза. А это крайне важно для ответственных лиц. Не все из них плохие)), многие действительно хотят порядка и улучшения. И им необходимы глаза, а не шоры

                                    0
                                    ну так надо им тогда глаза запроектировать, ибо открыть росяму нет никаких проблем.
                                      0

                                      В масштабах государства для эффективной реализации крупных проектов необходим системный подход, а не отдельные фотографии ям.

                                        +1
                                        Кому необходим? Водителям? Да. И я сделал заявку в РосЯме, получил ответ «Это ничья дорога и мы на работе работать не будем».

                                        Данных у «ответственных» лиц более чем достаточно. Видимо, нужно повторить грузинский эксперимент по выравниванию отношений полиции и граждан.
                                          0
                                          Я не про водителей, а про руководителей. Если все-таки согласиться с тем, что из их числа есть те, кому небезразлично, и кто заинтересован в силу своих должностных обязанностей качественно выполнять задачи федерального уровня, то возможность такого мониторинга будет существенным подспорьем. И это не про отдельные ямы, а про сеть автодорог в целом.

                                          А РосЯма, отдельный проект ФБК, отношения к таким ответственным лицам не имеющий
                          +1
                          Вы что? Чтобы лахтинские Неназываемого упомянули?
                          А так — и до Росямы было приложение для смартфона для регистрации неровности дороги. Именно такое, как в статье. С картами, треками пользователей итд. Помню — катался с ним. Только загнулось оно.
                          android4all.ru/soft/gps/664-dorogiru-dlja-android
                          " Google Россия и интернет портал auto.ru запустилисовместный проект «Дороги России», где будет содержаться информация о состоянии дорог по всей России. Данный сервис состоит из сайта rusdorogi.ru и приложения для Android. С помощью данного приложения будет осуществляться сбор информации о состоянии дорог, основанный на показателях акселерометра и GPS. Полученная информация при наложении на карты Google и будет отражать информацию о качестве дорог. Информацию можно посмотреть как на сайте сервиса, так и в самом приложении. Принцип работы приложения основываетсч на показателях акселерометра и GPS. После запуска программа «считывает» данные о колебаниях подвески автомобиля, о характеристиках его движения, затем проанализировав, делает вывод о качестве дороги в определенном месте, после чего отправляет данные на сервер. Карту качества дорог можно посмотреть непосредственно в приложении.
                          "

                          И открывая статью я ожидал как раз детали: как влияет/не влияет жёсткость подвески/высота профиля на результаты. Есть ли там какая либо калибровка/автокалибровка по автомобилю итд. Можно было ещё нейросеть запилить и опознавать манёвры объезда ям (мало кто в своём уме едет строго по ямам на своём автомобиле). Ну в общем всё вот это технопорно про то, что же там под капотом.
                          А вместо этого «В свете решений XXII съезда КПСС… смело и решительно улучшим и углубим!» и далее скриншоты из Acceleromrter toy (это где по трём осям ускорения записаны) с радостным «оно работает!»
                          И далее куча хотелок в духе:
                          "— Дак вот, коли жених с головой, как ты говоришь, пушшай от своего крыльца до нашего дворца… предъявит мост! Анженерной системы…"
                            0
                            Спасибо за объективный комментарий. Такие отзывы крайне полезны. И без нейронов здесь не обойтись
                              0

                              Нейронок

                          +1
                          Для внедрения сервис должен быть взаимовыгодным. В обмен на согласие трансляции телеметрии из навигатора водитель получает предупреждения по маршруту движения о приближающемся лежачем полицейском или нераспознаном препятствии. Большинство машин будет совершать в точке нераспознаного препятствия однотипные маневры по торможению, уклонению и получать вертикальные ударные встряски.
                            0

                            Огромное спасибо за Ваши мысли. Полностью согласен что это необходимо для более эффективной работы системы

                            0

                            У меня вопрос, если я буду объезжать ямы на дороге, программа посчитает что дорога на этом участке хорошая, следующий человек едущий за мной въедет в яму и скажет что программа не справляется. Как этот момент учитывать?

                              0

                              Набор данных и статистика от множества пользователей, только так. Яндекс пробки же не учитывают только водителя трактора, едущего со скоростью 40 кмч, для формирования общей картины о пробке на данном участке магистрали, например. Плюс типовое поведение от множества датчиков при резком маневре многих водителей на определенном участке также говорит о высоковероятном наличии постоянного дефекта полотна

                                0
                                вспомнилось. еду по 12Р-001 вдруг яндекс-навигатор решает, что впереди пробка и заворачивает меня ее обьезжать в какой то придорожный поселок. При этом степь же, видно, что пробки нет.
                                А это сразу три дальнобоя впереди остановились в кафешке придорожной пожрать :))))
                              0
                              Только справедливое наказание за некачественное дорожное покрытие для абсолютно всех причастных исправит ситуацию…
                                0
                                Прикольно, но мысль о подобном ПО для смартфонов у меня появилась года три назад, когда я ехал в отпуск из Сургута в Ставрополь на своём авто и матерился, что в том же Навителе нет предупреждений об участках с говнополотном. Хотя он же мог и собирать подобную информацию по встроенным гироскопам и привязке к карте по GPS/ГЛОНАСС. Да, правильно отмечают, что машины разные и подвески настроены по разному, но автор и отмечает, что данные надо обрабатывать подключая ИИ, если в 90% данных будет в точке -+ 5 метров скачок, зафиксированный гироскопом, то лучше уж предупредить водятла об этом заведомо. Также, если допустим на участке дорогу отремонтируют, то потихоньку свежие данные после анализа наложат на эту точку нормальное состояние дороги. Ну а информация станет бесценной для планирования ремонтов. А то поражаюсь, как умело ложат асфальт в тех местах где вроде бы итак не так уж всё печально было, а в 5км тояматоканава. Верхом кретинизма было для меня уж не помню перед какой то Татарской деревней обнаружить на скорости 100 км/ч наличие лежачего полицая на пешеходном переходе вне зоны действия знака «Населённый пункт». Кстати успел сбросить до сохранения колёс благодаря тому же Навителу, он успел пропищать предупреждение.
                                  0
                                  мониторинг состояния дорог в наше стране, мне кажется несколько бесполезным на данный момент ибо дороги умышленно делают так, дабы они быстрее развалились.
                                    0
                                    а на бумагах все выглядит шито крыто, потому и все так плохо
                                      0
                                      вот-вот. поэтому и необходим объективный контроль.
                                    0
                                    Интересно как смартфон будет реагировать на «неровности» в городах с провалами из-за тойже вечной мерзлоты. В свое время Якутск оставил незабываемое впечатление ямами
                                      0
                                      вы пока можете поставить бесплатные приложения графического отображения данных акселерометра, например для iphone «анализ вибрации», «vibrometer» (есть различные варианты), и самому посмотреть, как реагирует смартфон, установленный в держателе в автомобиле

                                    Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                                    Самое читаемое