यदि आपने पिछले कुछ हफ्तों में एक कार चलाई है, तो आप एक गड्ढे या दस को मार सकते हैं। हर साल, हम जानते हैं कि वे आ रहे हैं, और फिर भी हम अभी भी उनके सरासर संख्या और विनाश की क्षमता से गूंगे हैं।
और, हमें आश्चर्य है कि यह क्यों चलता है? मेरा मतलब है, हमारे पास चालक रहित कारें हैं, लेकिन हर वसंत में हमारी सड़कें अभी भी बासी केक की तरह उखड़ जाती हैं। सबसे अच्छा हम प्रबंधन कर सकते हैं, ऐसा लगता है, पैचिंग का एक पागल हाथापाई है, क्षति नियंत्रण के एक हमले की तुलना में थोड़ा अधिक है।
लेकिन अधिक सक्रिय गड्ढे की रणनीति के लिए आशा की जा सकती है। बोस्टन में नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों की एक टीम ने सेंसर, माइक्रोफोन और कैमरों के साथ एक विशेष वैन बनाई है, जो न केवल एक गली में हर दरार का पता लगा सकती है, बल्कि ग्राउंड-पेनेट्रेटिंग रडार भी है जहां से भविष्य में छेद होने की संभावना है।
इस तकनीक का उपयोग करना है, जिसे वर्सटाइल ऑनबोर्ड ट्रैफिक एंबेडेड रोमिंग सेंसर (वोटर) कहा जाता है, जो शहर की सड़कों के हर इंच को मैप करता है, उन जगहों की पहचान करता है जहां पानी की संभावना है और सतह को कमजोर करता है, और यह भी विश्लेषण करने के लिए कि मिट्टी में क्या हो रहा है। फुटपाथ के नीचे। साथ ही, वैन में लगे कैमरे मौजूदा परेशानी वाले स्थानों की तस्वीरें ले सकते हैं और प्राथमिकता दे सकते हैं कि किन लोगों को ध्यान देने की जरूरत है।
VOTERS ने उपरोक्त सभी, बोस्टन के उत्तर-पूर्व में लगभग 40, 000 लोगों के शहर, बेवर्ली, मैसाचुसेट्स में किया है, जिसके प्रभावशाली परिणाम सामने आए हैं। केवल चार दिनों में, पूर्वोत्तर वैन ने शहर में 150 मील की सड़कों का मूल्यांकन किया। मानव निरीक्षकों ने आखिरी बार 2010 में बेवर्ली की सड़कों का आकलन किया था। इसमें एक वर्ष से अधिक समय लगा था। इसने शहर को लगभग $ 50, 000 की लागत से समाप्त कर दिया। VOTERS दृष्टिकोण की लागत आधी है।
"यह पूरी तरह से भविष्य का रास्ता है, " माइकल कॉलिन्स, बेवर्ली के सार्वजनिक सेवाओं और इंजीनियरिंग के आयुक्त, बोस्टन ग्लोब ने बताया ।
संकरी गलियों में
यहां बताया गया है कि यह कैसे काम करता है: जैसे ही सड़क की सतह पर वैन लुढ़कता है, एक सेंसर धक्कों के कारण टायर के अंदर हवा के दबाव में बदल जाता है। एक माइक्रोफोन किसी भी जोस्टिंग आवाज़ को महसूस करता है, और रडार सिस्टम पहियों के बीच की सतह को स्कैन करता है, टायर द्वारा याद की गई समस्याओं के लिए जाँच करता है, और फुटपाथ के नीचे हवा या पानी के पूल के लिए-भविष्य की समस्याओं के संभावित संकेत। वैन के पीछे जमीन पर प्रशिक्षित एक वीडियो कैमरा दरार घनत्व की एक तस्वीर प्रदान करता है और अन्य उपकरणों द्वारा एकत्रित जानकारी को पुष्टि करने में मदद करता है।
मिंग वांग नाम के एक पूर्वोत्तर सिविल इंजीनियरिंग प्रोफेसर परियोजना का नेतृत्व करने वाले व्यक्ति का कहना है कि वैन प्रति सेकंड 50, 000 डेटा अंक एकत्र कर सकती है। सिस्टम तब फुटपाथ की स्थिति सूचकांक, मानव राजमार्ग निरीक्षकों द्वारा उपयोग किए गए उपाय का उपयोग करके प्रत्येक सड़क को दर देता है।
टीम एक शहर के हवाई मानचित्र पर उन परिणामों को ओवरले कर सकती है, जो अच्छी फुटपाथ की गुणवत्ता के लिए एक रंग-कोडित छवि-हरे रंग की लाइनें बनाते हैं, पर्याप्त के लिए पीले और आगे मुसीबत के लिए लाल। एक लाल सड़क पर ज़ूम करें और छवि वैन द्वारा ली गई खुरदुरी सड़क के उस हिस्से की तस्वीर में बदल जाती है। वांग के अनुसार, सिस्टम का सॉफ्टवेयर अनुमान लगा सकता है कि मरम्मत में कितना खर्च आएगा।
बोस्टन में, अधिकारियों का कहना है कि वे वोटर वैन का परीक्षण करना चाहते हैं और इसकी तुलना शहर के सड़क निरीक्षकों द्वारा किए गए आकलन से करते हैं। और यह केवल शुरुआत हो सकती है। वांग ने कहा कि विश्वविद्यालय की योजना है कि इस परियोजना को संयुक्त राज्य अमेरिका के समुदायों के लिए सड़क-स्कैनिंग सेवा से अनुबंध करके इस वसंत में एक लाभ-व्यवसाय में बदल दिया जाए।
इंजीनियर बताते हैं कि आखिरकार, हमारी सड़कों की स्थिति की जाँच भीड़-सोर्सिंग कारों द्वारा की जा सकती है। नई कारों के टायरों में सेंसर लगाए जा सकते हैं जो शहरों को उनकी सड़कों की गुणवत्ता पर डेटा की निरंतर अद्यतन आपूर्ति प्रदान कर सकते हैं।
वांग कहते हैं: “यह एक पागल विचार नहीं है। यह सस्ता हो सकता है। हर कार में यह हो सकता है - यह इतना आसान होगा। ”
इस बीच, इंग्लैंड में…
नॉटिंघम ट्रेंट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक समान सड़क-स्कैनिंग प्रक्रिया तैयार की है। उन्होंने ऐसे एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो 2 डी और 3 डी स्कैनर और सेंसरों द्वारा एकत्रित किए गए डेटा को एक वैन के सामने ले जा सकते हैं और "रैवेलिंग" के रूप में जाना जाने वाले शुरुआती संकेतों की पहचान करते हैं - जो डामर के टूटने और दरारें की ओर जाता है।
प्रमुख शोधकर्ता सेंथन मथावन का कहना है कि एक परीक्षण में सेंसर-एक ही रोबोट अपने परिवेश का अनुभव करने के लिए उपयोग करते हैं - 900 अलग-अलग स्थानों में सही ढंग से पता लगाने में सक्षम थे। सोच यह है कि जितनी जल्दी संभावित समस्याओं को देखा जा सकता है, उतनी ही कुशलता से और कम खर्चीले रूप से उनकी मरम्मत की जा सकती है - जो कि महत्वपूर्ण है क्योंकि तंग बजट के समय में अधिकांश समुदाय बिगड़ती सड़कों के पुनर्निर्माण का जोखिम नहीं उठा सकते हैं।
सार्वजनिक सड़कों पर उपयोग किए जाने वाले स्कैनर, दुर्भाग्य से, डिवाइस बहुत बड़ा और भारी है, लेकिन लक्ष्य एक छोटा संस्करण विकसित करना है जो शहर के वाहनों से जुड़ा हो सकता है, जिसका अर्थ है अधिक सड़क निरीक्षण और, उम्मीद है, कम फ्लैट टायर।
