Состояние дорожного покрытия: Ненадлежащее состояние дорожного покрытия в районе ул. Русская в городе Владивостоке потребовало принятия мер прокурорского реагирования

Классификатор дефектов | Дорожники

В целях эффективного контроля  транспортно-эксплуатационного состояния асфальтобетонных покрытий автомобильных дорог необходимо получение оперативной информации о наличии на дорожных покрытиях дефектов, образующихся в процессе эксплуатации.

Общие положения методики экспертной оценки состояния дорожных асфальтобетонных покрытий были разработаны ранее в Росдорнии А. В. Руденским с сотрудниками [1]. В дальнейшем  разработан  классификатор повреждений, позволяющий оперативно оценивать характер и степень развития возникающих дефектов [2].

Методика экспертной оценки состояния дорожных покрытий создана с учетом положений ГОСТ 23554.1-79 «Экспертные методы оценки качества продукции» и может применяться в дополнение к инструментальным методам оценки состояния покрытий при необходимости быстрого определения транспортно-эксплуатационного состояния с целью выявления необходимых объемов ремонтных работ и участков, требующих детального инструментального обследования.

         Классификация повреждений асфальтобетонных покрытий предусматривает определение основных типов повреждений, их видов и степени развития повреждений.

Таблица

Классификация повреждений асфальтобетонных покрытий по типам и видам
Тип повреждения	Виды повреждений
Нарушение сплошности покрытия	Трещины поперечные
	Трещины продольные
	Трещины косые и пересекающиеся
	Трещины вдоль кромок
	Вторичные трещины
	Сетка трещин
	Выбоины, ямы, проломы
	Выкрашивания
Нарушение геометрических параметров (формы) покрытия	Колейность
	Пластические деформации (сдвиги, наплывы, гребенка)
	Волны
	Локальные нарушения ровности (пучины, просадки)
	Неровности, связанные с проведением ремонтных работ, устройством люков, пересечением  рельсовых путей
Нарушение состояния поверхности покрытия (шероховатость, истирание, шелушение)	Износ поверхности покрытия
	Выступание пятен битума
	Наличие на поверхности покрытия воды или других жидкостей
	Наличие на поверхности покрытия  льда или снега
	Наличие на поверхности покрытия загрязнений или посторонних предметов (глины, песка, камней,     досок, животных и т. п.)

Определение видов повреждений и степени их развития

Поперечные трещины

Поперечные трещины представляют собой разрушение покрытия в виде протяженного разрыва материала покрытия  в направлении, перпендикулярном оси дороги.

Степени развития дефекта:

слабая – трещины шириной менее 6 мм и общей протяженностью  менее 35 м на участке  700 м²;

средняя –  трещины шириной менее 6 мм и  общей протяженностью более 35 м на участке 700 м², либо шириной 6–19 мм и  общей протяженностью менее 35 м на участке 700 м², либо шириной более 19 мм и  общей протяженностью не более 15 м на участке  700 м²;

сильная –  трещины шириной  6–19 мм и общей протяженностью более 35 м на участке 700 м² либо шириной более 19 мм и общей протяженностью более 15 м на участке 700 м².

 Продольные трещины

Продольные трещины представляют собой разрушение покрытия в виде протяженного разрыва материала покрытия  в направлении оси дороги.

Степени развития дефекта:

слабая – трещины шириной менее 6 мм и общей протяженностью менее 35 м на участке длинной100 м;

средняя –  трещины шириной менее 6 мм и общей протяженностью более 35 м на участке длинной 100 м, либо шириной 6–19 мм и общей протяженностью менее 35 м на участке длинной 100 м, либо шириной более 19 мм и общей протяженностью не более 15 м на участке длинной 100 м;

сильная – трещины шириной 6–19 мм и общей протяженностью более 35 м на участке длинной 100 м либо шириной более 19 мм и  общей протяженностью более 15 м на участке длинной  100 м.

Трещины косые и пересекающиеся

Трещины косые и пересекающиеся представляют собой разрушения покрытия в виде протяженных разрывов материала покрытия, расположенных  в направлениях под углом к  оси дороги.
Степени развития дефекта:

слабая – трещины шириной менее 6 мм и общей протяженностью менее 35 м на участке 700 м²;

средняя – трещины шириной менее 6 мм и общей протяженностью более 35 м на участке 700 м², либо шириной 6–19 мм и общей протяженностью менее 35 м на участке 700 м², либо шириной более 19 мм и общей  протяженностью не более 15 м на участке 700 м²;

сильная – трещины шириной  6–19 мм и общей протяженностью более 35 м на участке 700 м², либо шириной более 19 мм и общей протяженностью более 15 м на участке 700 м².

Обкрашивание кромок покрытия

Обкрашивание кромок покрытия представляет собой дефект покрытия в виде отделения части материала вдоль кромки покрытия от основной части покрытия.

Степени развития дефекта:

слабая – трещины, расположенные вдоль кромок, не приводят к отделению материала от основной части покрытия;

средняя – вследствие образования трещин, расположенных вдоль кромок покрытия,  на участке протяженностью 100 м отделяется от основной части покрытия менее 15 % материала покрытия;

сильная – вследствие образования трещин, расположенных вдоль кромок покрытия,  на участке протяженностью 100 м отделяется от основной части покрытия более 15 % материала покрытия.

Вторичные трещины

Вторичные трещины представляют собой дефект покрытия в виде повторяющихся поперечных трещин, расположенных над трещинами в нижележащем слое покрытия либо над стыками плит нижележащего слоя покрытия или основания

Степени развития дефекта:

слабая – повторяющиеся поперечные трещины  шириной менее 6 мм, расположенные более чем через  10 м;

средняя – трещины шириной менее 6 м, расположенные менее чем через   10 м,  либо шириной 6–19 м, расположенные более чем через  10 м,  либо шириной более 19 мм, расположенные  более чем через 20 м;

сильная – трещины шириной более 19 мм, расположенные менее чем через  20 м, либо шириной 6–19 м, расположенные менее чем через  10 м.

Сетка трещин

Сетка трещин представляет собой дефект покрытия в виде участка покрытия с множественными пересекающимися трещинами.

Степени развития дефекта:

слабая – площадь сетки трещин менее 0,5 м² на участке 35 м², состоящая из трещин шириной не более 6 мм без загрязнений;

средняя – площадь сетки трещин более  0,5 м²  на участке 35 м², состоящая из трещин шириной не более 6 мм без загрязнений,  либо площадь 0,5–1 м² на участке 35 м², состоящая из трещин шириной 6–19 мм с частичным загрязнением, либо площадь не более 0,5 м² на участке 35 м², состоящая из трещин шириной более 19 мм;

сильная – площадь сетки трещин более 1 м² на участке 35 м², состоящая из трещин шириной 6–19 мм  с загрязнением, либо площадь более 0,5 м² на участке 35 м², состоящая из трещин шириной  более 19 мм  с загрязнением.

Выбоины, ямы, проломы

Выбоины, ямы, проломы представляют собой дефекты покрытия в виде дезинтеграции слоя покрытия на глубину более 3 см с полным или частичным удалением материала покрытия.

Степени развития дефекта:

слабая – разрушение слоя покрытия на глубину 3–5 см на площади менее 0,5 м²  на участке 35 м^²

средняя – разрушение слоя покрытия на глубину 3–5 см на площади более 0,5 м²  на участке 35 м², либо на глубину более 5 см на площади менее 0,5 м²  на участке 35 м²;

сильная – разрушение слоя покрытия на глубину более 5 см на площади более 0,5 м²  на участке 35 м² .

Выкрашивание

Повреждение поверхности покрытия в виде дезинтеграции верхнего слоя с удалением части материала покрытия.

Степени развития дефекта:

слабая – выкрашивание материала с поверхности покрытия на глубину менее 1 см на площади менее 10 % от общей площади участка дороги протяженностью 100 м;

средняя – выкрашивание материала с поверхности покрытия на глубину менее 1 см на площади 10–30 %  от общей площади участка дороги протяженностью 100 м либо на глубину 1–3 см на площади менее 10 % от общей площади участка дороги протяженностью 100 м;

сильная – выкрашивание материала с поверхности покрытия на глубину менее 1 см более чем на 30 % от общей площади участка дороги протяженностью 100 м либо на глубину 1–3 см на площади более 10 % от общей площади участка дороги протяженностью 100 м.

Колейность

Колейность представляет собой дефект поверхности покрытия в виде продольных полос в направлении оси движения автомобилей с нарушением норм ровности покрытия в поперечном направлении.

Степени развития дефекта:

слабая – глубина колеи менее  1 см на участке протяженностью менее 50 м;

средняя – глубина колеи  1–3  см на участке протяженностью менее 50 м, либо  глубина  менее 1 см на участке протяженностью более 50 м, либо  глубина  более   3 см на участке протяженностью менее 20 м;

сильная – глубина колеи 1–3 см на участке протяженностью более 50 м, либо глубина  более   3 см на участке протяженностью более 20 м.

 Пластические деформации (сдвиги, наплывы, гребенка)

Сдвиги или наплывы представляют собой дефект поверхности покрытия в виде нарушения норм ровности, вызванных пластическим смещением материала покрытия в продольном или поперечном направлении, гребенка –последовательность пластических сдвигов покрытия в продольном направлении с шагом выступов не более 1 м.

Степени развития дефекта:

слабая  – гребенка (сдвиги, наплывы) с высотой выступов менее 1 см при протяженности участка менее 15 м;

средняя – гребенка (сдвиги, наплывы) с высотой выступов 1–3 см при протяженности участка менее 30 м,  либо с высотой менее 1 см при протяженности участка более 15 м, либо с высотой более 3 см при протяженности участка менее 15 м;

сильная – гребенка (сдвиги, наплывы) с высотой выступов более 3 см при протяженности участка более 15 м либо  с высотой  выступов 1–3 см при протяженности участка более 30 м.

Волны

Волны представляют собой дефект поверхности покрытия в виде нарушения норм ровности  в продольном направлении протяженностью более 1 м.

Степени развития дефекта:

слабая – отклонения от норм ровности покрытия менее чем на 1 см на отрезке протяженностью 3 м на участке дороги менее 20 м;

средняя – отклонения от норм ровности покрытия на 1–3 см на отрезке протяженностью 3 м на участке дороги менее 20 м, либо отклонения менее чем на 1 см на отрезке протяженностью 3 м на участке дороги более 20 м, либо отклонения более чем на 3 см на отрезке протяженностью 3 м на  участке дороги менее 10 м;

сильная – отклонения от норм ровности покрытия более чем на 3 см на отрезке протяженностью 3 м на  участке дороги более 10 м либо отклонения на 1–3 см на отрезке протяженностью 3 м на участке дороги более 20 м.

         Локальные нарушения ровности (пучины, просадки)

Локальные нарушения ровности (пучины, просадки) представляют собой дефекты поверхности покрытия в виде значительных нарушений норм ровности на ограниченной площади.

Степени развития дефекта:

слабая – отклонения от норм ровности покрытия на 3–5 см на площади менее 0,5 м²  на участке 35 м²;

средняя – отклонения от норм ровности покрытия  на 3–5 см на площади более 0,5 м²  на участке 35 м² либо на глубину более 5 см на площади менее 0,5 м² на участке 35 м²;

сильная – отклонения от норм ровности покрытия более чем на 5 см на площади более 0,5 м²  на участке 35 м².

Неровности, связанные с проведением ремонтных работ, устройством люков, пересечением рельсовых путей

Неровности, связанные с проведением ремонтных работ, устройством люков, переездов через железнодорожные пути, представляют собой нарушения норм ровности  – нерегулярные искажения поверхности дорожного покрытия в виде бугров, ямок и т. п.

Степени развития дефекта:

слабая – неровности  высотой менее 1 см при протяженности участка менее 15 м;

средняя – неровности  высотой 1–3 см при протяженности участка 15–30 м, либо  высотой менее 1 см при протяженности участка более 15 м, либо высотой более 3 см при протяженности участка менее 10 м;

сильная – неровности  высотой более 3 см при протяженности участка более 10 м либо   высотой  1–3 см при протяженности участка более 30 м.

Износ поверхности покрытия

Износ поверхности покрытия представляет собой дефект поверхности покрытия в виде нарушения шероховатости покрытия, шелушения, истирания.

Степени развития дефекта:

слабая – наличие шероховатости поверхности покрытия, шелушения, истирания на площади менее 15 % от общей площади покрытия;

средняя – наличие шероховатости поверхности покрытия, шелушения, истирания на площади 15–30 % от общей площади покрытия;

сильная – наличие нарушений шероховатости поверхности покрытия, шелушения, истирания на площади более 30 % от общей площади покрытия.

Выступание пятен битума

Выступание пятен битума представляет собой дефект покрытия в виде нарушения текстуры поверхности покрытия вследствие выдавливания избытка битума на поверхность

Степени развития дефекта:

слабая – выступание пятен битума на площади  менее 5 % от общей площади участка покрытия;

средняя – выступание пятен битума на площади  5–20 % от общей площади участка покрытия;

сильная – выступание пятен битума на площади  более 20 % от общей площади участка покрытия.

Наличие на поверхности покрытия воды или других жидкостей

Наличие на поверхности покрытия воды или других жидкостей представляет собой дефект покрытия в виде нарушения транспортно-эксплуатационного состояния поверхности дорожного покрытия вследствие ухудшения сцепных характеристик покрытия.

Степени развития дефекта:

слабая – частичное покрытие поверхности жидкостью слоем толщиной менее 1 мм на  площади менее 20 % от общей площади участка дороги;

средняя – полное покрытие поверхности (100 %) жидкостью слоем толщиной менее 1 мм, либо частичное покрытие (на площади менее 20 %) жидкостью слоем толщиной 1–10 мм, либо наличие отдельных скоплений жидкости (на площади менее 10 %) слоем толщиной более 10 мм;

сильная – полное покрытие поверхности жидкостью слоем толщиной 1–10 мм, либо частичное покрытие (на площади не менее 10 %)  жидкостью слоем толщиной более 10 мм.

Наличие на поверхности покрытия льда или снега

Наличие на поверхности покрытия льда или снега представляет собой дефект покрытия в виде нарушения транспортно-эксплуатационного состояния поверхности дорожного покрытия вследствие затруднения условий проезда по покрытию и ухудшения сцепных характеристик покрытия.

Степени развития дефекта:

слабая – наличие на покрытии слоя снега толщиной менее 1 см либо льда или плотного снежного наката на площади менее 5 % от общей площади участка покрытия;

средняя – наличие на покрытии слоя снега толщиной 1–5 см либо льда или плотного снежного наката на площади 5–15 % от общей площади участка;

сильная – наличие на покрытии слоя снега толщиной более 5 см либо льда или плотного снежного наката на площади более 15 % от общей площади участка.

Наличие на поверхности покрытия загрязнений или посторонних предметов

Наличие на поверхности покрытия загрязнений или посторонних предметов (глины, песка, камней,  досок, животных и т. п.)  представляет собой дефект покрытия в виде нарушения транспортно-эксплуатационного состояния поверхности дорожного покрытия вследствие затруднения условий проезда по покрытию.

Степени развития дефекта:

слабая – наличие на поверхности покрытия загрязнений или посторонних предметов, не влияющих на условия проезда автотранспортных средств;

Средняя – наличие на поверхности покрытия загрязнений или посторонних предметов, вызывающих необходимость совершения маневров без снижения скорости движения автотранспортных средств;

Сильная – наличие на поверхности покрытия загрязнений или посторонних предметов,  вызывающих необходимость совершения маневров со снижением скорости движения автотранспортных средств.

Разработанный «Классификатор повреждений дорожных покрытий» позволяет объективно оценивать виды дефектов и степень их развития при проведении экспертной оценки транспортно-эксплуатационного состояния покрытий. При составлении «Классификатора» учтены положения ГОСТ Р 50597-93 «Автомобильные дороги и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям безопасности дорожного движения», а также материалы «Руководства по идентификации повреждений дорожных покрытий» SHRР-Р-338, разработанного в США в рамках Стратегической программы дорожных исследований [3].

Проведение систематической оперативной оценки транспортно-эксплуатационного состояния дорожных покрытий с использованием разработанного классификатора повреждений позволит создать оперативно пополняемый банк данных о текущем состоянии дорожных покрытий и на этой основе эффективно планировать объемы и сроки проведения ремонтных работ, рационально использовать имеющиеся материальные и финансовые ресурсы.

ЛИТЕРАТУРА

1. Руденский А. В., Штромберг А. А., Карагезян Э. А. Экспертный метод оценки состояния асфальтобетонных покрытий // Труды Росдорнии.

вып. 1, М.,1989. Вып. 1. С. 114–122.

2. Руденский А. В. Экспертная оценка состояния асфальтобетонных покрытий // Труды НИИМосстроя. 2009. № 3. С. 11–15.
3. Distress Identification Manual for the Long-term Pavement Performance Project, SHRP-P-338. Р.165.

А. В. РУДЕНСКИЙ,
д-р техн. наук, профессор
С.А.ТАРАКАНОВ,
инженер

Экспертиза с целью определения технического состояния асфальтного покрытия дороги

Объект строительного обследования: дорожное покрытие

Цель обследования: оценка качества выполненных строительно-монтажных работ по устройству асфальтобетона на соответствие требованиям действующей нормативно-технической документации.

Обследование строительных конструкций проводится, как правило, в три связанных между собой этапа:

• подготовка к проведению обследования;
• предварительное (визуальное) обследование;
• детальное (инструментальное) обследование.

В соответствии с требованиями СП 13-102-2003 п. 6.1 Подготовка к проведению обследований предусматривает ознакомление с объектом обследования, проектной и исполнительной документацией на конструкции и строительство сооружения, с документацией по эксплуатации и имевшим место ремонтам и реконструкции, с результатами предыдущих обследований.

Экспертом произведен внешний осмотр асфальтового покрытия, с выборочным фиксированием на цифровую камеру, что соответствует требованиям СП 13-102-2003 п. 7.2 Основой предварительного обследования является осмотр здания или сооружения и отдельных конструкций с применением измерительных инструментов и приборов (бинокли, фотоаппараты, рулетки, штангенциркули, щупы и прочее).

Экспертом произведено экспертно-диагностическое обследование объекта. Обследование производилось методом измерительного контроля качества выполненных работ.

При оценке качества выполненных строительно-монтажных работ установлено:

1. Провалы дорожного покрытия на отдельных участках глубиной до 3 см, длиной до 50 см, шириной до 100 см. Провалы отмечены в местах пересечения проезжей части и подземных коммуникаций.
2. При проверке поверхности дорожного покрытия металлической рейкой с уровнем были зафиксированы отклонения до 30 мм.
3. на отдельных участках выявлены трещины в дорожном покрытии .
4. В конструкции дорожной одежды под бортовыми камнями отсутствует бетонная постель.
5. Имеются уступы в стыках бортовых камней.Швы между бортовыми камнями достигают 10 миллиметров. Швы между бортовыми камнями не заполнены герметизирующим материалом (цементно-песчаным раствором).
6. Отклонение уровня расположения крышки люка отдельных смотровых колодцев, от уровня поверхности подъездного дорожного покрытия достигает 25 мм.

Обследование дорожного покрытия мнение эксперта

Экспертная оценка по пункту 1 раздела “ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ”.

Провалы в дорожном покрытии глубиной до 3 см, длиной до 50 см, шириной до 100 см.

Согласно п.п.3.1.1, 3.1.2 ГОСТ Р 50597-93 Автомобильные дороги и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям обеспечения безопасности дорожного движения.

Покрытие проезжей части не должно иметь просадок, выбоин, иных повреждений, затрудняющих движение транспортных средств с разрешенной Правилами дорожного движения скоростью.

Предельные размеры отдельных просадок, выбоин и т. п. не должны превышать по длине 15 см, ширине — 60 см и глубине — 5 см.

Согласно ТР 94.14-01 Технический регламент операционного контроля качества строительно-монтажных и специальных работ при возведении зданий и сооружений. 14. Контроль качества строительства дорог из асфальтобетона.

2. КОНТРОЛИРУЕМЫЕ ПАРАМЕТРЫ И СРЕДСТВА КОНТРОЛЯ

Т.к. провалы отмечены в местах пересечения проезжей части и подземных коммуникаций, тогда делаем вывод о том, что после обратной засыпки траншей под коммуникации не был в достаточной степени уплотнен грунт. Это в свою очередь привело к осадке насыпного грунта на данном участке, что впоследствии привело к провалам дорожного покрытия.

Согласно “Классификатор основных видов дефектов в строительстве и промышленности строительных материалов”

II. Классификация дефектов по основным видам строительно-монтажных работ

№№ п/п	Отступления от проектных решений и нарушения требований нормативных документов, квалифицируемые как дефекты	Классификация дефектов по ГОСТ 15467-79	Метод определения дефектов
8.	Невыполнение послойного уплотнения грунта в насыпях, подсыпках, при устройстве грунтовых подушек и обратных засыпках. Пробное уплотнение не производилось	Критический	Визуальный осмотр. Данные лабораторных исследований

Отклонения до 30 мм, зафиксированные при проверке поверхности с помощью рейки, являются нарушением нормативно-технических требований, а именно ТР 94.14-01 п.14:

При этом поперечный уклон поверхности покрытия не должен отличаться от проектного значения более чем на 0,005%, а ширина покрытия на 10 см.

Сразу после прохода асфальтоукладчика необходимо также убедиться в том, что покрытие имеет ровную поверхность. Ее проверяют дюралюминиевой трехметровой рейкой. Под рейкой, уложенной в любом месте (в продольном и поперечном направлениях), не должно быть просвета. На возвышениях смесь слегка разрыхляют граблями и лопатой и срезают излишки, на впадинах добавляют смесь, рассыпая ее тонким слоем под каток. Места значительных просадок слегка разрыхляют граблями, а затем заполняют горячей смесью.

Согласно ТР 94.14-01 п. 14 Контроль качества строительства из асфальтобетона, в таблице приведены величины допустимых отклонений:

N п/п	Контролируемые параметры	Величина допустимых отклонений	Порядок контроля, метод	Средства измерения
1	2	3	4	5
1.	Толщина слоя	10%	Промеры через 20 м	Металлический складной метр
2.	Поперечный уклон	3+	Промеры через 20 м	3-х метровая рейка с уровнем и шкалой
3.	Высотные отметки по оси и лотку	10 мм	Промеры через 50 м	Геодезический инструмент
4.	Ровность покрытия	3,0 мм	Промеры через 20 м	3-х метровая рейка с шаблоном (клином)
5.	Ширина уложенного покрытия	50 мм	Промеры через 50 м	Металлическая рулетка

2. Экспертная оценка по пункту 2 раздела “ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ”.

Трещины в дорожном покрытии.

Согласно п.п.3.1.1, 3.1.2 ГОСТ Р 50597-93 Автодороги и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям обеспечения безопасности дорожного движения.

Покрытие проезжей части не должно иметь просадок, выбоин, иных повреждений, затрудняющих движение транспортных средств с разрешенной Правилами дорожного движения скоростью.

Согласно “Классификатор основных видов дефектов в строительстве и промышленности строительных материалов”

№№ п/п	Отступления от проектных решений и нарушения требований нормативных документов, квалифицируемые как дефекты	Классификация дефектов по ГОСТ 15467-79	Метод определения дефектов
8.	Невыполнение послойного уплотнения грунта в насыпях, подсыпках, при устройстве грунтовых подушек и обратных засыпках. Пробное уплотнение не производилось	Критический	Визуальный осмотр. Данные лабораторных исследований

3. Экспертная оценка по пункту 3 раздела “ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ”.

В конструкции дорожной одежды под бортовыми камнями отсутствует бетонная постель.

ВСН 2-94 Департамент строительства (Мосстройкомитет) Инструкция по конструкциям и технологии строительства в районах массового жилищного строительства

4. УСТАНОВКА БОРТОВЫХ КАМНЕЙ

Таблица 4.1

Марка	Размеры в мм
	длина	высота	ширина
БР 100.30.15	1000	300	150
БР 300.30.15	3000	300	150
БР 600.30.15	6000	300	150
БР 100.30.18	1000	300	180
БР 300.30.18	3000	300	180
БР 600.30.18	6000	300	180
БР 300.45.18	3000	450	180
БР 600. 60.20	6000	600	200
БР 100.20.8	1000	200	80
БУ 300.30.32	3000	300	320

4.3. Бортовые камни устанавливают: при одностадийном строительстве — после устройства песчаного подстилающего слоя; при двухстадийном строительстве — перед началом работ по осуществлению 2-й стадии.

4.8. Длинномерные бортовые камни длиной 3 и 6 м устанавливают непосредственно на песчаное основание или основание дорожной одежды, предусмотренное проектом, под стыками камней укладывают бетонные подкладки размером 40x20x10 см. Установку камней производят автокранами грузоподъемностью 3 т или автопогрузчиками.

4. Экспертная оценка по пункту 4 раздела “ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ ОБСЛЕДОВАНИЕ”.

Отклонение уровней крышки люка смотрового колодца и поверхности дорожного покрытия (отклонение до 25 мм).

Согласно п.п. 4.21 СНиП 2.04.03-85 Канализация. Наружные сети и сооружения (с Изменением N 1).

Вывод по разделу “Экспертная оценка”:

На основании данных, полученных в результате обследования и их последующем экспертном анализе, в целом, техническое состояние конструкции внутризаводских дорог, проездов и тротуаров, в соответствии с положениями СП 13-102-2003, оценивается как ограниченно-работоспособное состояние.

Экспертное заключение по обследованию дорожного покрытия

Цель обследования: оценка качества выполненных строительно-монтажных работ по устройству асфальтобетона на соответствие требованиям действующей нормативно-технической документации.

Ответ эксперта: в результате диагностического обследования экспертиза пришла к следующим выводам, а именно:

Качество выполненных подрядчиком строительно-монтажных работ по устройству асфальтового покрытия не соответствует требованиям нормативно-технических документов.

В ходе обследования выявлены дефекты, в соответствии с классификатором основных видов дефектов в строительстве, являющиеся критическими.

На основании данных, полученных в результате обследования, техническое состояние дорожного покрытия, в соответствии с положениями СП 13-102-2003, оценивается как ограниченно-работоспособное состояние.

Необходимо провести комплекс мероприятий по безусловному устранению допущенных нарушений требований строительных норм и других недостатков выполненных работ, так как в данном состоянии дорожное покрытие не пригодно к использованию.

Все выявленные в результате экспертно-диагностического обследования дефекты подлежат устранению в соответствии с действующими на территории РФ нормативно-техническими требованиями.

Для устранения дефектов выполненных строительных работ рекомендуем: обратиться к подрядной строительной организации с требованием привести качество выполненных строительных работ в соответствие с требованиями нормативно-технических документов.

В случае отклонений претензий Подрядчиком, предлагаем обратиться в суд за защитой своих прав.

• Экспертиза дорожного покрытия — Оценка качества выполненных строительно-монтажных работ по устройству асфальтобетона на соответствие требованиям действующей нормативно-технической документации.

Датчики состояния поверхности дорожного полотна «ДСПД»

Датчики состояния поверхности дорожного полотна «ДСПД» и «ДСПД-М»

Назначение средства измерений

Описание средства измерений

Принцип действия датчиков «ДСПД»:

Конструкция

Программное обеспечение

Метрологические и технические характеристики

Знак утверждения типа

Знак утверждения типа наносится на руководство по эксплуатации типографским методом и на корпус датчика «ДСПД» в виде фирменной этикетки.

Свидетельство об утверждении типа средств измерения

Руководство по экплуатации

Руководство по экплуатации ДСПД (.doc)

Рекламная листовка

Листовка в формате PDF

Влияние состояния дорожного покрытия на безопасность сельских шоссе: многомерный случайный параметр, отрицательный биномиальный подход

Основные моменты

•

В этом документе исследуется влияние состояния дорожного покрытия на безопасность сельских шоссе.

•

Представленные многомерные модели оценивают уровни серьезности ДТП одновременно.

•

Пять моделей оцениваются для различных уровней состояния дорожного покрытия.

•

Для дорог в плохом состоянии состояние дорожного покрытия имеет случайный параметр.

•

Подтвержден феномен компенсации рисков в отношении сельских дорог с плохим покрытием.

Реферат

Недавние исследования начали проливать больше света на аварии, происходящие на сельских дорогах, путем изучения влияния состояния дорожного покрытия. Стремясь внести свой вклад в этот растущий объем знаний и облегчить всестороннюю оценку проектов по содержанию дорожного покрытия, в данной статье исследуются последствия для безопасности состояния дорожного покрытия на сельских дорогах.В документе проверяются гипотезы о том, что шероховатость покрытия обычно оказывает нетривиальное остаточное влияние на показатели безопасности и что величина и направление этих воздействий различаются на разных участках дороги. Чтобы исследовать эти гипотезы, в документе представлены модели частоты ДТП для трех уровней серьезности ДТП, а также для пяти уровней состояния дорожного покрытия. В разработанных моделях используется отрицательная биномиальная спецификация многомерных случайных параметров для учета ненаблюдаемой неоднородности и корреляции между различными уровнями серьезности ДТП.Результаты модели показывают, что для дорожного покрытия в удовлетворительном или хорошем состоянии параметр состояния поверхности оказывает фиксированное влияние на частоту ДТП, независимо от уровня серьезности ДТП. Однако для дорожного покрытия в плохом состоянии переменная состояния поверхности в модели столкновения имеет значительный случайный параметр, который имеет нормальное распределение. Положительные части функции плотности параметров предполагают, что более высокая шероховатость (более плохое состояние) обычно увеличивает ожидаемую частоту ДТП, вероятно, из-за того, что водители могут потерять контроль над своими автомобилями.Отрицательные значения предполагают, что в этом диапазоне условий более высокая шероховатость поверхности обычно связана с более низкой ожидаемой частотой ДТП, вероятно, потому, что водители, как правило, склонны более осторожно ездить по тротуару в очень плохом состоянии (проявление поведения с компенсацией рисков). Разработанные модели могут помочь дорожным инженерам количественно оценить не только преимущества проектов по замене дорожного покрытия с точки зрения безопасности, но и последствия для безопасности ухудшения состояния дорожного покрытия в результате задержки с ремонтом дорожного покрытия.

Ключевые слова

Сельское шоссе

Ненаблюдаемая неоднородность

Серьезность аварии

Эффект Пельцмана

Компенсация риска

Риск гомеостаза

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2017 Else Ltd.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Оценка состояния дорожного полотна с использованием внутренних датчиков транспортного средства: окончательный отчет, этап II

Использование бортовых датчиков транспортного средства для определения в реальном времени опасных условий дорожного покрытия, таких как наличие льда, позволит водителям получать предупреждения о необходимости соблюдать осторожность на скомпрометированных участках дороги, тем самым снижая риски ДТП.В ближайшем будущем технологии подключенных и автоматизированных транспортных средств могут также позволить обмениваться этой информацией между транспортными средствами, чтобы водители могли более эффективно планировать свои поездки, выбирая альтернативные маршруты, чтобы избежать участков с плохой погодой. Основная цель фазы II этого исследования состояла в том, чтобы установить корреляцию в реальном времени между некоторыми переменными, собираемыми бортовыми датчиками транспортного средства (например, скоростью колеса и импульсом вращения колеса), и состоянием поверхности дороги при нескольких сценариях вождения (например,g., различные постоянные скорости и уклон дороги, участки льда на проезжей части и т. д.). На этапе I исследования была выдвинута гипотеза, что относительная разница во вращении шины между ведущими и не ведущими (или свободно вращающимися) колесами, возникающая в результате микростробления шины, может быть использована для оценки состояния поверхности дорожного покрытия и, следовательно, сцепления транспортного средства. Тяговое усилие представляет собой степень сцепления, которую шина демонстрирует при контакте с поверхностью дорожного покрытия, и влияет на управляемость транспортного средства и стабильность направления во время движения. Для дальнейшего изучения явления микропробуксовки были испытаны автомобили с передним, задним и полным приводом для определения относительных вращательных смещений ведомых и неприводных колес в условиях сухой, мокрой, снежной / слякотной и обледенелой дороги. Для сравнения результатов все автомобили двигались в контролируемых условиях с постоянной скоростью, без торможения и с минимальным управлением по прямым участкам дорожного покрытия разной толщины и длины. Кроме того, бортовые системы безопасности, такие как антипробуксовочная система или электронный контроль устойчивости, контролировались во время сеансов испытаний, поскольку в активном состоянии они считались потенциально мешающими переменными.Собранные данные были использованы для расчета соотношений расстояний, пройденных за единицу времени ведомыми и неприводными колесами, чтобы различать различные состояния поверхности дорожного покрытия. Полученные коэффициенты, называемые «индексами сцепления» (TI), были показателем конкретного состояния дороги и / или уклона для соответствующих участков дороги. Результаты экспериментов с множеством тестовых конфигураций и проходов, проведенных в дорожных условиях от сухих до заснеженных и обледенелых, показали небольшие, но статистически заметные различия в значениях TI.Изменения этих наблюдаемых значений при переходе с сухой поверхности на ледяную явно связаны с условиями дорожного покрытия, которые, как известно, приводят к плохому сцеплению с дорогой, например, на мокрой дороге или при заснеженном покрытии. Более низкие значения TI всегда были получены для гладких поверхностей и направления подъема из-за увеличенного относительного смещения при вращении ведомых колес по сравнению с неприводными.

• URL записи:
• Корпоративных авторов:

  Технологический институт транспорта Вирджинии

  Блэксбург, Вирджиния Соединенные Штаты

  Департамент транспорта

  Офис совместной программы по интеллектуальным транспортным системам
  1200 New Jersey Avenue, SE
  Washington, DC Соединенные Штаты 20590
• Авторов:
  • Друта, Кристиан
  • Олден, Эндрю S
• Дата публикации: , 2016-6

Язык

Информация для СМИ

Предмет / указатель терминов

Информация для подачи

• Регистрационный номер: 01645020
• Тип записи: Публикация
• Номера отчетов / статей: FHWA-JPO-16-361
• Файлы: NTL, TRIS, ATRI, USDOT
• Дата создания: 28 июля 2017 г. 9:59

(PDF) Анализ состояния дорожного покрытия для транспортных логистических услуг в придорожном Индокитае

Исследования, 10, 1551-1564.

Дуангпхачан В., Онеяма Х. (2014) Исследование использования смартфонов с реалистичными настройками

для оценки неровностей дороги. Журнал EURASIP по беспроводной связи

Коммуникации и сети, 114, 1-11.

Эрикссон, Дж., Гирод, Л., Халл, Б., Ньюто, Р., Мэдден, С., Балкришнан, Х. (2008) Патруль на выбоинах

: использование мобильной сенсорной сети для мониторинга дорожного покрытия, Документ

, представленный на Шестой Международной конференции по мобильным системам, приложениям и услугам

, Брекенридж, Колорадо, Соединенные Штаты Америки, 17-20 июня.

Фуад, М.М., Махмуд М.А., Махмуд, Х., Мохамед А., Хассаниен, А.Е. (2014)

Интеллектуальная оценка качества дорожного покрытия с использованием грубой мереологии. Труды 14-й

Международной конференции по гибридным интеллектуальным системам, 18-22.

Хесами Р., Макманус К.Дж. (2009) Подход к обработке сигналов для анализа и измерения неровностей дороги

. Труды TENCON — IEEE Region 10, 1-6.

Мадли, Р., Хеббар, С., Паттар, П., Голла, В. (2015) Автоматическое обнаружение и уведомление

выбоин и ухабов на дорогах в помощь водителям. Журнал IEEE Sensors, 15, 4313-4318.

Меднис, А., Страздинс, Г., Звиедрис, Р., Канонирс, Г., Селаво, Л. (2011) Обнаружение выбоин в реальном времени

с помощью смартфонов Android с акселерометрами. Труды

Международной конференции по распределенным вычислениям в сенсорных системах и

семинаров, 1-6.

Мохан, П., Падманабхан, В.Н., Рамджи, Р. (2008) Неричелл: обширный мониторинг дороги

и состояния дорожного движения с помощью мобильных смартфонов. Труды 6-й конференции ACM

по встроенным сетевым сенсорным системам, 323-336.

Мукерджи, А., Маджхи, С. (2016) Определение характеристик дорожных неровностей с помощью смартфонов.

Обзор европейских исследований в области транспорта, 8:13, 1-12.

Перттунен, М., Мажелис, О., Конг, Ф., Кауппила, М., Леппанен, Т., Кантола, Дж., Коллин,

J., Пирттикангас, С., Хаверинен Дж., Ристаниеми, Т., Риекки, Дж. (2011) Мониторинг состояния поверхности распределенной дороги

с помощью мобильных телефонов. Ин Сюй, Ч.-Х., Ян, Л.Т., Ма, Дж.,

Чжу, Ч. (ред.), Повсеместный интеллект и вычисления: 8-я Международная конференция.

Берлин, Гейдельберг.

Реза-Кашизаде, К., Остад-Ахмад-Гораби, М.Дж., Аргхавам А. (2013) Прикладное дело

Механика и материалы, 372, 650-656.

Roadroid Web. Получено с http: // www.roadroid.com. По состоянию на 27 января 2017 г.

Рош А. и Шмидбауэр Х. (2014) WaveletComp: Экскурсия по пакету

R.

http://www.hs-stat.com/projects/WaveletComp/WaveletComp_guided_tour.pdf.

По состоянию на 27 января 2017 г.

Seraj, F., Meratnia, N., Zhang K., Havea PJM, Turkes, O. (2015) Метод на основе смартфона

для улучшения обнаружения аномалий дорожного покрытия путем анализа водителя

поведение.Труды Международной совместной конференции ACM 2015 по повсеместным

и повсеместным вычислениям и материалы симпозиума ACM International

2015 по носимым компьютерам, 1169-1177.

Страздиньш, Г., Меднис, А., Канонирс, Г., Звиедрис, Р., Селаво, Л. (2011) На пути к

автомобильных сенсорных сетей со смартфонами Android для мониторинга дорожного покрытия.

Труды 2-го Междунар. Практикум по сетям взаимодействующих объектов

(CONET’11), Electronic Proceedings of CPSWeek’11, 1-4.

Сайед, Б., Пал, А., Сринивасаренган, К., Баламуралидхар, П., (2012) Умный транспорт

Применение киберфизических систем: мониторинг дорожного покрытия с помощью мобильных устройств,

Proc. в 6-м Межд. Конф. on Sensing Technology (ICST), Калькутта, 2012, стр. 8–12.

Витторио, А., Розолино, В., Тереза, И. , Виттория, К.М., Винченцо, Г., Франческо, Д.М.

Журнал Восточноазиатского общества транспортных исследований, выпуск 12, 2017 г.

«Обнаружение и идентификация состояния дорожного покрытия и анти-S транспортных средств», Маошэн Е

Отделение

Машиностроение

Предметные рубрики

Тротуары — Сопротивление заносу, Автомобили — Проскальзывание, Дороги — Проектирование и строительство, Динамика транспортного средства, Интеллектуальные системы, Обнаружение и идентификация, Контроль противоскольжения, Расширенный наблюдатель за состоянием, Контроль активного подавления помех

Аннотация

Состояние дорожного покрытия во многом зависит от коэффициента трения поверхности.Резкое изменение коэффициента приводит к изменению пробуксовки колес, что, вероятно, приводит к нестабильности автомобиля. Разработана модель управления автомобилем и динамические уравнения для полноприводного автомобиля. Новый наблюдатель, называемый Extended State Observer (ESO), используется для оценки продольной скорости, поперечной скорости и скорости рыскания и, что более важно, дополнительной величины, известной как системная динамика. Для определения коэффициента трения использовалась обученная нейронная сеть. Нечеткая логика использовалась для быстрого обнаружения изменения состояния дорожного покрытия и дальнейшей классификации состояния поверхности.Представленные методы были смоделированы с транспортным средством, столкнувшимся со значительным изменением поверхности с однородной (то есть с равномерным коэффициентом трения) на поверхность с разделенной (то есть с различным коэффициентом трения на каждой стороне колес) во время поворота. Полученные результаты показывают, что разработанные методы могут эффективно обнаруживать и идентифицировать состояние дорожного покрытия. Более того, предлагается новый контроллер противоскольжения с помощью контроллера активного подавления помех (ADRC) и ESO.Результаты моделирования показывают, что контроллер может эффективно контролировать рыскание автомобиля при прохождении поворотов

Рекомендуемое цитирование

Е, Маошэн, «Обнаружение и идентификация состояния дорожного покрытия и контроль противоскольжения транспортных средств» (2008 г. ). Архив ETD . 547.
https://engagedscholarship.csuohio.edu/etdarchive/547

Чтение кодов состояния дорожного покрытия | Синоптические разработчики

1. Главная страница разработчика
2. О
3. Коды состояния дорожного покрытия

Коды состояния дорожного покрытия доступны через Synoptic API, включая road_surface_condition в качестве запрошенной переменной.Эта переменная сообщается станциями Системы дорожной информации о погоде (RWIS), которые обычно являются частью сетей Департамента транспорта штата (DOT).

Ответ API, включающий эту переменную, может выглядеть так:

  road_surface_condition_value_1: {
date_time: "2020-01-06T22: 36: 00Z",
значение: 9
},
  

В следующей таблице приведены описания каждого значения кода.

Значения кода состояния дорожного покрытия

Обратите внимание, что некоторые описания повторяются из-за истории того, что разные типы дорожных датчиков выводят разные числовые коды.

Автоматизированная система мониторинга состояния зимнего дорожного покрытия

Автоматизированная система мониторинга состояния зимнего дорожного покрытия

Обзор проекта:

Мониторинг состояния зимнего дорожного покрытия во время и после снежной бури важен для большинства транспортных агентств в Канаде, которые несут ответственность за содержание дорог в зимнее время. Информация о состоянии дорожного покрытия может использоваться для оценки потребности в техническом обслуживании, сравнения эффективности различных методов обработки и оценки качества услуг по техническому обслуживанию, оказываемых подрядчиками на разных площадках технического обслуживания.

Информация в реальном времени о состоянии дорожного покрытия также неоценима для участников дорожного движения, которые могут использовать эту информацию для улучшения своих решений о поездках и вождении, например, куда, когда и в каком режиме двигаться. В настоящее время мониторинг состояния зимнего дорожного покрытия в основном осуществляется посредством личных наблюдений и ручной записи, которая имеет ограниченную повторяемость, детализацию и своевременность.Хотя недавние разработки в сенсорных технологиях, таких как оборудование для непрерывного измерения трения (CFME), видеонаблюдение через Интернет и спектроскопические датчики снежного и ледяного покрова, открыли новые возможности для быстрой и объективной оценки состояния дорожного покрытия, их внедрение является дорогостоящим и ограниченным. по пространственному охвату и полноте. Предлагаемый проект направлен на дальнейшее развитие нашего нового решения для мониторинга состояния дорог в зимнее время с использованием инновационных приложений машинного зрения, искусственного интеллекта и методов слияния данных на платформе облачных беспроводных и интернет-технологий.

Прототип решения включает полностью автоматизированный блок сбора данных, состоящий из GPS, камеры, инфракрасного термометра и интерфейсов с другими датчиками, такими как состояние вспашки / засолки. Данные обрабатываются на борту, а затем передаются на центральный сервер, где обрабатываются данные от большого количества участвующих транспортных средств для создания информации о состоянии дорожного покрытия, которая имеет высокий пространственный, временной и поперечный охват. Наличие такой полной информации может в корне изменить практику зимнего обслуживания и принесет пользу всем канадцам в плане мобильности, безопасности дорожного движения и защиты окружающей среды.

Автоматизированная система мониторинга состояния зимнего дорожного покрытия

Источники финансирования: Программа NSERC «Идея к инновациям», 2012-2014 гг.

Гипотеза о том, как сделать карты более интуитивно понятными с помощью индикатора состояния дорожного покрытия | by PramodMani

Целью этого исследования является использование смартфонов в качестве средства измерения и визуализации состояния дорожного покрытия в пользовательском интерфейсе карты путем анализа вибраций, наблюдаемых акселерометром.

Карты Google используются в качестве картографического сервиса для иллюстрации качества дорожного покрытия и данных о загруженности дорог.

Для измерения вибрации используется приложение iNVH для Android, разработанное Bosch. Это приложение имеет функцию записи вибраций в размерах x, y и z и генерирует файл CSV, который можно экспортировать. А для его графического представления используется настольный инструмент DatPlot, созданный Майклом Фогтом. Он принимает данные CSV и строит отдельные диаграммы для всех 3 осей.

Нет никаких сомнений в том, что карты Google изменили способ использования карт на мобильных устройствах.Он произвел революцию в том, как мы путешествуем, используем геолокационный контент, показываем данные о трафике в реальном времени или используем их просто для развлечения. Фактически, Карты Google значительно увеличили туризм, и все больше и больше путешественников предпочитают пользоваться дорогами, а не другими способами.

За прошедшие годы Карты Google значительно улучшились. Достижения в области аппаратного и программного обеспечения позволили Google объединить в себе очень мощные функции. Одной из таких функций является рекомендация альтернативных маршрутов на основе искусственного интеллекта.

Карты Google по умолчанию вычисляют расстояние между двумя точками и прокладывают кратчайший возможный маршрут по поверхности карты.Это основной рекомендуемый маршрут, он выделен синим цветом. Вторичные альтернативные маршруты отображаются серым цветом. Эта функция очень полезна, позволяя пользователю выбрать оптимальный маршрут на основе данных о реальном трафике или личных предпочтений. Однако в контексте Индии этой информации недостаточно, чтобы позволить пользователю выбрать лучший маршрут. Отсутствует еще более важная информация, а именно состояние дорожного покрытия.

В Индии состояние дорожного покрытия очень сомнительно и не может быть предсказано, будь то междугородние шоссе или внутригородские дороги.Это причина того, что, хотя предложение альтернативного маршрута — очень мощная функция Google Maps, в нынешнем виде от него мало пользы в Индии.

Ограничение Google Maps заключается в том, что он не дает никакой информации о дорожных условиях, что является очень важным фактором при выборе маршрута по индийским дорогам. Часто пользователи сталкивались с тем, что предлагаемый маршрут ведет к очень узким или грубым участкам или даже к тупикам. В Индии также является обычной практикой время от времени отключать карты Google и обращаться за помощью к местным жителям в зависимости от условий предстоящего маршрута.

К концу 2018 года в Индии будет 337 миллионов пользователей смартфонов, и любой, кто когда-либо слышал о Google, скорее всего, воспользуется Google Maps. Хотя у картографической службы есть и другие конкуренты, Google Maps выделяется своей пользовательской базой, простотой доступа и функциями.

Это будет прорыв в приложении «Карты», если он сможет дополнять данные о состоянии дороги вместе с информацией о движении в реальном времени. Если на основе краудсорсинговых данных и алгоритмов, если состояние дорожного покрытия представлено в виде числового значения вместе с навигацией, это будет очень популярной и мощной функцией. Иначе говоря, когда пользователь предпочитает человеческую помощь дорогостоящим технологиям, это неудача во всем остальном удивительного продукта.

Проблему можно решить так же, как Google Map обрабатывает данные о дорожной обстановке в реальном времени.

Google анализирует дорожное движение, чтобы дать нам довольно точный показатель длины контрольно-пропускного пункта и приблизительного времени, чтобы его преодолеть. Он использует несколько факторов, таких как:

• Дорожные датчики, используемые местными дорожными властями
• Данные из парка такси
• поставщиков телекоммуникационных услуг и
• Анонимные данные GPS со смартфонов

Устройство GPS внутри любого смартфона отслеживает и передает местоположение (долгота и широта) и скорость, с которой движется автомобиль.В зависимости от точности местоположения на карте отображается текущее положение автомобиля. Всякий раз, когда скорость транспортного средства снижается, это помечается и отправляется в Google. По мере того, как с помощью краудсорсинга накапливается больше данных, Google Maps может отображать состояние трафика с довольно точной скоростью. В зависимости от плотности трафика и среднего времени, необходимого для преодоления пробки, сегменты навигации окрашиваются в желтый или красный цвет.

На приведенном ниже рисунке показаны условия движения на перекрестке в разное время дня.Интересно отметить, что в зависимости от плотности трафика время прохождения этого маршрута изменяется динамически.

Для измерения состояния дорожного покрытия можно применить очень простую логику. Чем ровнее поверхность дороги, тем меньше будет наблюдаться вибрация и грубее дорога, тем больше будет вибрация в автомобиле и, в свою очередь, в акселерометре в смартфоне.

Давайте выясним, можем ли мы получить представление о состоянии дороги, используя акселерометр смартфона вместе с технологией, используемой для получения данных о дорожном движении в реальном времени?

Но сначала давайте разберемся, что такое акселерометр и как он работает.

Акселерометр внутри смартфона — это электромеханическое устройство, которое используется для измерения сил ускорения, таких как любое движение или вибрация. Это возможно с датчиками движения в акселерометре, которые могут обнаруживать любое крошечное движение или ориентацию. При повседневном использовании смартфона это помогает определить портретную или альбомную ориентацию, направление по компасу или даже подсчитать, сколько ступенек вы преодолели сегодня.

Электромеханическая система, также называемая MEMS (микро-электромеханические системы), состоит из кремния и может перемещаться между датчиками внутри корпуса.Любое движение в смартфоне вызывает вибрацию кремниевой структуры и изменение емкости в зависимости от частоты и амплитуды движения.

Три из этих систем в каждой плоскости x, y и z могут точно отслеживать ориентацию и движение смартфона и запускать любое событие внутри телефона.

Для начала давайте посмотрим на вибрации, зарегистрированные приложением iNVH, когда автомобиль находится в состоянии парковки. Это можно использовать в качестве эталона для сравнения с данными о вибрации при движении автомобиля.

Ось X представляет время в секундах, а ось Y на каждом из 3 графиков представляет ускорение, измеренное в м / с2. Это скорость, с которой акселерометр изменяет свою скорость в единицу времени.

Данные о вибрации показывают, что по горизонтальной плоской оси x и y наблюдается очень минимальная вибрация. Вертикальный размер или ось z определяет максимальную вибрацию.

Максимальное и минимальное зарегистрированные значения +0,733 и -0,4206.

Теперь давайте посмотрим, какие вибрации испытывает приложение iNVH, когда автомобиль находится в движении.Сначала мы исследуем вибрацию на более гладкой поверхности дороги, а затем на более шероховатом участке. Тест длится минуту, в течение которой камера на приборной панели фиксирует визуальные эффекты дороги, а приложение регистрирует вибрации внутри автомобиля.

Видео транспортного средства, движущегося по более плавному участку дороги. Скорость автомобиля составляла около 70 км / ч.

Давайте посмотрим, какие вибрации испытывает мобильное приложение.

Данные показывают, что по оси z максимальная зарегистрированная амплитуда +3.815 и минимум -3,584.

Видео транспортного средства, движущегося по неровной дороге. Скорость автомобиля составляла около 20 км / ч.

Вот данные, наблюдаемые мобильным приложением iNVH.

Максимальная зарегистрированная амплитуда +7,642, минимальная -6,799.

Из записанных данных заметно, что приложение iNVH обнаруживает значительные колебания амплитуды вибрации при тестировании на более гладкой поверхности дороги и неровном участке.

В зависимости от амплитудного смещения можно установить определенное пороговое значение, которое может классифицировать любую поверхность дороги как нормальную, среднюю или неровную.

Обратите внимание, что приложение iNVH использует акселерометр и оборудование смартфона для измерения и анализа данных. Результаты могут отличаться в зависимости от типа телефона и его вариантов, его внутренних датчиков и мест измерения.

Визуализировать типы дорожных условий в пользовательском интерфейсе карты — задача дизайна. Будут примеры неровных дорог в сочетании с интенсивным движением. Или средние дороги в сочетании со средним трафиком, или сочетание того и другого. Эту проблему можно решить следующим образом:

1. Предоставление действия переключения на карте для переключения между данными о трафике и состоянием дороги, или
2. Визуализируйте инновационный способ объединения данных о трафике и состояния дороги

Поскольку оба данных элементы дополняют друг друга, они должны быть доступны вместе на карте.

Несколько вариантов конструкции варианта 2 были опробованы и протестированы пользователями.

Вариант 4 был предпочтительнее других на основе предпочтений пользователя и минималистичного подхода. Однако, поскольку для различения типов дорог используется только цвет, в пользовательский интерфейс карты были добавлены дополнительные визуальные подсказки для облегчения понимания пользователями.

Существующая цветовая палитра Google Maps для навигации расширена за счет включения типов дорожных условий.

Пользовательский интерфейс карты повторно визуализирован с этим новым визуальным представлением и указаниями на нескольких уровнях масштабирования.

Пользовательский интерфейс теперь показывает данные о трафике вместе с типом дорожных условий. Желтый цвет обозначает среднее дорожное покрытие, а темно-серый обозначает неровную дорогу.

Благодаря этому новому набору идей пользовательский интерфейс Google Map выглядит и ведет себя более интуитивно, чем раньше. С одной стороны, пользователи могут получать данные о трафике в реальном времени вместе с состоянием дороги, что облегчит пользователям выбор наилучшего маршрута.

Однако есть еще одно ограничение. Пользователь снова должен разобраться во всей доступной информации и принять правильное обоснованное решение.

Давайте предположим возможность использования технологий, чтобы принять это решение за нас.

Доступные параметры данных могут быть объединены вместе с использованием алгоритма для генерации числового значения, называемого индексом состояния дороги, которое будет указывать на состояние здоровья или управляемость любой дороги.

Для этого могут использоваться следующие параметры данных:

Индекс состояния дороги может быть представлен в шкале от 1 до 10, где 10 — лучший маршрут, отражающий все вышеперечисленные параметры.

При значении индекса состояния дороги было бы намного проще выбрать оптимальный маршрут из всех рекомендуемых. Функция рекомендации альтернативных маршрутов будет еще более мощной и выведет навигацию по карте на совершенно новый уровень.

Плохие дороги в Индии не исчезнут в ближайшее время. Таким образом, картографические службы должны учитывать этот факт и предлагать индийским потребителям уникальные и инновационные решения.