Un nuovo prototipo di sistema che monitori il numero e il tipo di autotreni che si muovono attraverso una regione potrebbe aiutare i pianificatori dei trasporti a identificare e dare priorità ai progetti infrastrutturali e aumentare l'efficienza operativa.

"I pianificatori dei trasporti hanno bisogno di informazioni migliori sulle caratteristiche dei camion e sui flussi di merci per prendere decisioni difficili nella selezione e nella definizione delle priorità dei progetti, "ha detto Sarah Hernandez, assistente professore di ingegneria civile presso il College of Engineering dell'Università dell'Arkansas. "Mentre ci sono tecnologie di sensori che forniscono stime dei volumi dei camion, questi sistemi sono limitati dalle cattive condizioni della pavimentazione e non forniscono il livello di dettaglio necessario per una pianificazione efficace. Il nostro sistema non intrusivo è in grado di raccogliere dati più complessi e non è influenzato da condizioni stradali avverse".

Hernandez; Maddalena Asborno, uno studente di dottorato e assistente di ricerca laureato in ingegneria civile; e Collin Burris, uno studente universitario in informatica e ingegneria informatica, usato poco costoso, sensori LIDAR a raggio singolo distribuiti lungo siti autostradali trafficati in Arkansas per raccogliere informazioni sulla quantità e sui tipi di autoarticolati che si muovono in quelle aree. Simile al radar, LIDAR utilizza pulsato, luce laser a infrarossi per rilevare oggetti distanti e misurare la distanza da tali oggetti. I sensori sono stati montati su treppiedi vicino all'autostrada e a circa quattro piedi da terra, in modo da poter monitorare diverse corsie di traffico e non dipendere dalle condizioni stradali per la precisione o l'affidabilità.

Le misurazioni con data e ora registrate dai sensori LIDAR hanno permesso ai ricercatori di generare "firme, " e ha abbinato queste firme alle forme dei singoli veicoli.

Il prototipo ha catturato cinque diversi tipi di carrozzeria di rimorchi per trattori con tassi di precisione elevati, e i ricercatori stanno perfezionando il sistema ed espandendo il modello di dati per identificare fino a 50 tipi unici di carrozzerie.

La conoscenza del tipo di corpo fornisce informazioni sulle merci trasportate attraverso una regione. Per esempio, monitorare i movimenti delle tramogge, il tipo di camion che trasportano riso e soia, due colture fondamentali per lo stato dell'Arkansas, potrebbe spiegare come e quando gli agricoltori trasportano questi prodotti al mercato. a sua volta, potrebbe aiutare i pianificatori dei trasporti a decidere i metodi migliori per alleviare i colli di bottiglia dei trasporti che interessano determinati settori, come l'agricoltura.

Un sistema che fornisce la conoscenza del tipo di carrozzeria del camion potrebbe anche informare le decisioni su se o quando espandere le autostrade o sviluppare nuovi percorsi e come attuare politiche per promuovere il passaggio alla ferrovia o all'acqua, quest'ultimo comporta la localizzazione strategica di un porto o di altre strutture intermodali.

"Il nostro obiettivo è lavorare con una tecnologia a bassissimo costo in modo da poter ottenere un'implementazione su vasta scala, "Hernandez ha detto. "Per esempio, con $ 1, 000 sensore, il Dipartimento dei trasporti dell'Arkansas potrebbe distribuire 100 sensori in tutta la rete, invece di usare $ 10, 000 sensori in solo 10 posizioni. In questo modo otteniamo una migliore copertura e quindi una migliore comprensione dei movimenti dei camion".

Un articolo sul prototipo è stato pubblicato su Record di ricerca sui trasporti .