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Con lo slogan globale Safety for Everyone, Honda sta ampliando l'impegno nelle tecnologie avanzate di sicurezza e di assistenza alla guida, iniziative per aumentare la sicurezza e influenzare il comportamento dei conducenti, oltre ad azioni indirizzate a migliorare il sistema della sicurezza stradale attraverso la collaborazione con governi, industria e comunità locali. Tra queste rientrano nuove iniziative come il Proactive Roadway Maintenance System, sviluppato dal 2021.
Durante il progetto pilota, i membri del team ODOT hanno guidato auto Honda equipaggiate con sensori avanzati di visione e LiDAR (Light Detection and Ranging) per monitorare circa 4.800 km di strade nell’Ohio centrale e sud-orientale. I veicoli hanno operato in un’ampia gamma di condizioni, comprendendo diversi tipi di strade in contesti rurali e urbani, condizioni meteorologiche variabili e diversi momenti della giornata. Il sistema ha rilevato le condizioni stradali e le carenze infrastrutturali, fornendo a ODOT informazioni operative concrete tramite l’identificazione di segnali stradali usurati o ostruiti, danni ai guardrail e alle barriere stradali, presenza di buche con dimensioni e posizione, dislivelli delle banchine con profondità relativa, segnaletica orizzontale insufficiente che influisce sul funzionamento di alcune funzioni di assistenza alla guida, come il mantenimento della corsia e in generale la scarsa qualità del manto stradale.
Man mano che i veicoli di prova Honda rilevavano lo stato delle superfici stradali critiche, della segnaletica orizzontale e degli elementi a bordo strada, gli operatori ODOT hanno analizzato le criticità in tempo reale tramite dashboard web sviluppate da Honda e Parsons. ODOT ha utilizzato questi dati per confrontarli con le normali ispezioni visive.
I dati raccolti dai veicoli sono stati elaborati tramite modelli di Edge AI, trasmessi a una piattaforma cloud Honda per l’analisi e integrati nel sistema iNET® Asset Guardian di Parsons.
Ciò ha permesso di implementare una pipeline capace di generare automaticamente ordini di lavoro prioritizzati per i team di manutenzione ODOT. Gli ordini di lavoro possono essere raggruppati per gravità e prossimità, mentre il sistema iNET® Asset Guardian semplifica i flussi di lavoro, migliorando l’efficienza delle operazioni di manutenzione sul campo.
i-Probe ha fornito la validazione dei dati e competenze analitiche per la valutazione della rugosità stradale e delle condizioni della segnaletica orizzontale. L’Università di Cincinnati ha supportato Honda nell’integrazione dei sensori sui veicoli di prova, ha guidato lo sviluppo delle funzionalità di rilevamento dei danni (inclusi buche, guardrail, segnali e dislivelli delle banchine) e ha fornito il servizio di manutenzione del sistema a ODOT durante la fase di sperimentazione.
I risultati hanno confermato che il rilevamento automatizzato tramite il Proactive Roadway Maintenance System ha raggiunto un’elevata accuratezza per segnali, guardrail e dislivelli delle banchine, oltre a garantire un’ottima capacità di individuazione delle buche sulla maggior parte dei tipi di strada: 99% di accuratezza per segnali danneggiati o ostruiti 93% per guardrail danneggiati e 89% nel rilevamento delle buche.
È stata inoltre realizzata una pipeline di feedback basata sull’intelligenza artificiale che ha consentito ai membri del team ODOT di segnalare le rilevazioni errate, permettendo al sistema di apprendere e migliorare nel tempo.
Le analisi condotte hanno mostrato che solo una piccola percentuale presentava una segnaletica orizzontale insufficiente, suggerendo la possibilità di ottimizzare i programmi di ritracciatura. I dati dei sensori dei veicoli hanno inoltre misurato in modo affidabile i livelli di rugosità stradale, fornendo informazioni preziose per la pianificazione della manutenzione. Il Proactive Roadway Maintenance System ha anche individuato dislivelli delle banchine ad alta gravità, difficili da identificare tramite le ispezioni visive di routine, segnalando con successo queste condizioni lungo la rete stradale.
Riducendo la necessità di ispezioni manuali, il sistema migliora la sicurezza delle squadre di manutenzione e ne limita l’esposizione ai rischi del traffico. Il team di progetto stima che il rilevamento automatizzato delle condizioni stradali potrebbe consentire a ODOT un risparmio annuo superiore a 4,5 milioni di dollari, grazie alla riduzione del tempo dedicato alle ispezioni manuali, all’ottimizzazione dei programmi di manutenzione e alla prevenzione di costose riparazioni rinviate tramite controlli proattivi.
Nella fase successiva di test, il team di progetto sta valutando le modalità per scalare il prototipo del Proactive Roadway Maintenance System verso un utilizzo operativo reale. In futuro, Honda mira a consentire ai propri clienti di contribuire a strade più sicure e migliori attraverso la condivisione anonimizzata dei dati dei loro veicoli. Questo approccio orientato alla comunità crea un senso di responsabilità condivisa a livello di gestione della rete stradale, permettendo agli automobilisti di passare dal semplice utilizzo delle strade a un contributo attivo al loro miglioramento.
Il veicolo utilizzato nel progetto pilota (Honda)
