駕駛者的智能手機可能有助于確保高速公路安全

一項新的研究表明，擁有智能手機的駕駛員可以通過從手機發送“眾包”數據來幫助公路負責人保持道路質量，從而使工程師能夠評估何時需要維修車道。

道路不平整度是狀況和行駛質量的重要衡量指標，但是世界上許多擁有大型道路網絡的機構都缺乏資源來定期檢查其高速公路狀態并做出明智的維護決策。

使用智能手機中已經內置的高分辨率三軸加速度計和GPS跟蹤(連同低成本應用程序)來記錄車輛相對于行車道的垂直移動方式，可以為土木工程師提供有用的道路不平度度量。

伯明翰大學的研究人員研究了以這種方式使用智能手機的可行性，并將其發現發表在《基礎設施系統雜志》上。

在大多數道路網絡上，道路不平度通常用作功能狀態的度量，因為它可以很容易地與道路使用成本相關聯并且可以自動進行度量。

伯明翰大學高級講師邁克爾·伯羅(Michael Burrow)合著者評論道：“評估道路不平整度的最準確的自動化方法是使用裝有激光的車輛，但即使評估一個合理規模的網絡的不平度也可能是昂貴的。解決方案是使用大多數智能手機中內置的加速度傳感器，因為智能手機的所有權和使用范圍很廣，我們可以預見一種方法，可以使用來自這些移動設備的眾包數據來評估道路網絡的狀況。”

維持適當的標準可以促進經濟發展，并最大限度地減少道路使用成本，例如行駛時間，燃油效率，車輛維修和事故。它還提供社會效益并減少運輸對環境的影響。

為了充分利用稀缺資源，全球各地的公路部門都根據社會經濟效益優先考慮維護工作-通過定期評估路面和結構狀況來實現這一目標。

國際粗糙度指數(IRI)是最常用的道路粗糙度度量，但是使用傳統技術，即使評估合理大小的道路網絡的粗糙度也可能成本很高。

例如，在美國，收集道路不平整數據的成本在每公里$ 1.4到$ 6.2之間，具體取決于各州-在擁有224,719公里道路的伊利諾伊州，每年的數據采集成本為140萬美元。

使用通過智能手機系統收集的粗糙度數據進行決策，可以使公路部門：

對整個路網狀況進行定期的低成本匯總;

使用網絡級別的模型來評估和比較維護策略，以及評估道路使用和道路代理成本;和

篩選道路以識別需要維護的路段并確定其優先級。

Burrow博士說：“在智能車中使用具有相似特性的智能手機上的低成本數據收集系統，可以對路網狀況進行常規檢查，”

“可以使用機器學習算法分析來自智能手機的垂直加速度數據，以使IRI的預測精度與目視檢查所期望的相似，但是具有提高的可重復性和可再現性。特別有用的應用可能是對狀況的評估發展中國家的低流量農村公路網絡中，大部分農村公路都是用礫石或泥土建造的，而智能手機的擁有率卻高得驚人。”