InRoad 4.0 – Intelligent Roads for a 0 Vision (0 Deceased, 0 Injured, 0 Congestion and 0 Emissions
Proyecto Nacional
El objetivo del proyecto InRoad 4.0 es investigar en diversas tecnologías, técnicas, herramientas, metodologías y conocimiento dirigido a optimizar el ciclo integral de gestión de las carreteras y su interacción con los usuarios, aportando un salto tecnológico imprescindible hacia la Visión 0.
El proyecto facilitará InRoad 4.0 la adopción de soluciones tecnológicas para proporcionar información útil a los usuarios (para una conducción más segura), a las empresas concesionarias de carreteras (para una mejor conservación de las mismas y una mayor eficiencia de los recursos), a los organismos públicos (para una adecuada toma de decisiones en planificación vial) y los cuerpos de emergencia (para intervenir de forma rápida y segura).
El proyecto InRoad 4.0 se centra en la investigación de tecnologías que influyen en la gestión de las carreteras (tanto urbanas como interurbanas), en el marco de las nuevas tecnologías digitales, y propone una nueva perspectiva hacia la gestión de las carreteras
Objetivos técnicos
- Investigar nuevos sensores, de bajo coste, para adquisición de imágenes/video y detección de fauna del espectro visible/infrarrojo.
- Desarrollar nuevas soluciones software de procesado de imágenes visibles e infrarrojas.
- Desarrollar solución compacta de bajo coste y alerta temprana a conductores que evite los atropellos/colisiones fauna silvestre.
- Reducir el impacto social, medioambiental y económico de los atropellos a fauna en las carreteras.
- Identificar marcadores de carreteras para su mantenimiento y los métodos y sistemas para su evaluación automatizada.
- Investigar en sensores que implemente funcionalidades de captación de datos automática y remota.
- Desarrollar arquitectura hardware que posibilite la captura de datos en tiempo real e integre estos datos en una arquitectura IoT.
- Incorporación de las unidades de cartografiado móvil 3D como dato para un modelo descriptivo de la carretera.
- Desarrollar algoritmos de almacenamiento y visualización de nubes de puntos 3D
- Crear herramientas basadas en tecnologías de simulación que permitan el entrenamiento de técnicos en el manejo de drones.
- Aplicar las tecnologías de simulación para formar y evaluar a los técnicos en situaciones similares de trabajo.
- Integrar hardware para control de drones en herramientas de simulación, con el fin de reducir la brecha entre simulador y realidad.
- Utilizar tecnologías de realidad virtual para mejorar la inmersión del usuario en las simulaciones.
- Identificar los factores climáticos de contaminación que conducen a situaciones críticas de alta polución.
- Desarrollar modelos de simulación y predicción de los episodios de contaminación en función de parámetros climáticos.
- Identificar marcadores y fuentes de datos de los indicadores de carreteras que determinen el estado del firme.
- Desarrollar modelos de toma de decisiones basados en sistemas de razonamiento de casos CBR,s
- Desarrollo algoritmos avanzados para caracterización, inventario y mantenimiento predictivo de carreteras a partir de la trazabilidad de la carretera, estado de la misma y su inventario.
- Desarrollar algoritmos que permitan una segmentación y clasificación semántica de los elementos funcionales del entorno viario.
- Desarrollar una herramienta de geometrización integral secuencial de trazados viarios.
- Desarrollar un sistema de detección de posibles baches y desperfectos en el firme vial.
- Integrar información digitalizada a partir de la sensorización y bases de datos del proyecto en entornos colaborativos BIM.
- Desarrollar modelo predictivo de disminución en la capacidad de niveles retrorreflectancia en la señalización vertical y horizontal.
- Disponer sistema de trazabilidad global de cada uno de los elementos de las vías de comunicación y con capacidad de alarma.
- Investigar modelos 3D como soporte al mantenimiento predictivo con algoritmos de detección automática de defectos en las vías.
- Investigar la influencia de la contaminación atmosférica en la gestión del tráfico.
- Diseñar algoritmos de cálculos de rutas en función de los niveles de contaminación de una ciudad.
- Identificar plataformas cartográficas e integración de fuentes de datos heterogéneas.
- Integrar los cálculos de rutas de tráfico en la agenda social de una ciudad.
- Integrar los cálculos de rutas con el estado real de la contaminación atmosférica.
- Determinar restricciones de tráfico y alternativas de tráfico en función de niveles de contaminación.
- Diseñar una herramienta de análisis de la consistencia geométrica interna de un trazado.
- Analizar la visibilidad real disponible en carreteras mediante un innovador Prisma de Visibilidad Dinámica
- Localizar puntos potenciales generadores de riesgos, optimizando la toma de decisiones en el ámbito de la seguridad vial
- Integrar los mapas de riesgos en los navegadores habituales de los coches
Socios del proyecto
Colaboradores del proyecto
- Instituto Tecnológico de Castilla y León (ITCL)
- Universidad de Salamanca
Duración: 2018-2022
Financiación privada por subcontratación de TECOPYSA, VALORIZA en el Programa Estratégico de Consorcios de Investigación Empresarial Nacional (CIEN) de 2018 del CDTI
