Nye sensorteknologier og analysemetoder for automatisert veginspeksjon

iSi inSight – Effektiv inspeksjon av vegrekkverk Inspeksjon av vegrekkverk og sideterreng, utføres i dag manuelt eller i noen tilfeller ikke i det hele tatt. Denne prosessen er tidkrevende, kostbar, og innebærer betydelig risiko for arbeidere som opererer langs trafikkerte veier. Prosjektet har som mål å automatisere denne prosessen ved å utvikle et avansert verktøy som bruker kunstig intelligens (KI), kameraer, LiDAR og andre sensorer for å utføre effektiv og presis kartlegging og tilstandsanalyse uten at det påvirker resterende trafikk. Innovasjon og utfordringer Prosjektet kombinerer flere avanserte sensorteknologier for å kartlegge rekkverk og omgivelsene rundt dem i detalj. Disse inkluderer: -Kameraer for visuell inspeksjon og dokumentasjon -LiDAR for å lage tredimensjonale modeller av terrenget -Andre sensorer for å oppdage objekter og forhold, selv under dårlig vær eller i svakt lys En sentral utfordring er å sikre at sensordataene oppfyller nasjonale standarder for veiinspeksjon. I tillegg utvikler vi metoder for å automatisk analysere og visualisere store datamengder og raskt identifisere feil eller avvik som må utbedres. Resultater og betydning Ved å kombinere disse teknologiene kan iSi redusere inspeksjonskostnadene med opptil 70 %, samtidig som sikkerheten og effektiviteten øker. Systemet gir også bedre muligheter for å overvåke rekkverkets tilstand over tid, noe som bidrar til forebyggende vedlikehold og reduserer risikoen for ulykker. Dette prosjektet er et samarbeid mellom Statens vegvesen, Møre og Romsdal fylkeskommune, Arvid Gjerde AS, Mesta AS og iSi AS. Sammen ønsker vi å utvikle smarte løsninger som gjør norske veier tryggere for alle og bidra til å nå nullvisjonen.

Godt vedlikeholdte vegrekkverk er avgjørende for trafikksikkerheten på norske veger, og lovpålagt, årlige inspeksjoner er essensielle i denne sammenheng. Manuelle inspeksjoner er imidlertid både tids- og ressurskrevende, samt kostbare. iSi AS har derfor utviklet et kamerabasert system som automatiserer store deler av denne prosessen. Ved hjelp av moderne dyplæringsmetoder som tillater analyse av bilder samlet inn i opptil 80 km/t, har man oppnådd imponerende resultater. Systemet har likevel visse begrensninger, slik som utfordrende optiske forhold som blokkerende vegetasjon, vanskelige vær- og lysforhold, samt for objekter som ligger utenfor kameraets optimale synsfelt, slik som noen rekkverksender. Prosjektet skal utforske nye sensorteknologier og analysemetoder som kan komplementerer de nåværende løsningene. Dette inkluderer integrasjon av LIDAR og RADAR-teknologi, som gir mulighet for innsamling av detaljerte punktsky data. Dette vil blant annet tillate nøyaktig innmåling av vegobjekter, samt forbedret feildeteksjon, selv under utfordrende forhold. Ved å kombinere dette med GNSS/INS-systemer, samt metoder for fusjonering og post-prosessering av data fra forskjellige sensormodaliteter, kan man oppnå høy presisjon i posisjonering av viktige vegobjekter ved GNSS-dekning, samt tilstrekkelig nøyaktighet ved utfordrende områder, slik som i tunneler. Nye sensorteknologier åpner også for spennende muligheter innen analyse av vegskulder og sideterreng. Kartlegging av sideterreng er viktig for å identifisere potensielle områder som har behov for rekkverk, for å kartlegge tilstrekkelig drenering, kontroll av grusskuldre og innfestingsbredde, kartlegging av siktforhold, og rekke andre faktorer som påvirker trafikksikkerheten. Prosjektet adresserer sentrale FoU-utfordringer knyttet til integrasjon av nye sensorer i eksisterende systemer, håndtering og prosessering av store mengder punktskydata, samt utvikling av avanserte analysemetoder for feildeteksjon og innmåling.