Honda ve ODOT'un yol izleme sistemi: %93 doğrulukla tespit

Honda ve Ohio Ulaştırma Bakanlığı'nın pilot projesi, yol çukurları ve hasarlı bariyerleri %93 doğrulukla tespit ediyor. Sistem yıllık milyonlarca dolar tasarruf sağlıyor.

Honda ve Ohio Ulaştırma Bakanlığı'nın (ODOT) öncülük ettiği pilot proje, yolları sürekli izleyen bir sistemin mümkün olduğunu gösterdi. Araçların mevcut sensörleri kullanılarak geliştirilen bu sistem, yol çukurlarını ve hasarlı bariyerleri yüzde 93'e varan doğrulukla tespit edebiliyor. Binlerce kilometrelik yolda test edilen sistemin yıllık milyonlarca dolar tasarruf sağlayabileceği belirtiliyor.

Sistem, modern araçlarda zaten bulunan kamera ve LiDAR sensörlerini temel alıyor. Sürücü destek sistemleri için tasarlanan bu ekipmanlar, normal sürüş sırasında yol durumunu ve yol kenarındaki altyapıyı kaydetmek üzere yeniden kullanılıyor. Toplanan veriler yapay zeka ile işleniyor ve bulut tabanlı bir platforma aktarılıyor. Burada onarım işleri otomatik olarak oluşturuluyor ve önceliklendiriliyor. Böylece ekiplerin sorunları aramak için yollarda dolaşmasına gerek kalmıyor; sistem sorunları tespit edip aciliyetlerine göre sıralıyor.

Pilot çalışma, Ohio'nun orta ve güneydoğusunda yaklaşık 5.000 kilometrelik yolu kapsadı. Sistem burada yol çukurlarını, hasarlı bariyerleri, eksik veya bozulmuş trafik işaretlerini, asfalt sorunlarını ve diğer tehlikeleri tespit etti. Bariyerler için doğruluk yüzde 93, yol çukurları için yüzde 89 seviyesindeydi. Trafik işaretlerinin tespitinde ise yüzde 99'a ulaşıldı. Bu durum, onarımları hızlandırmanın yanı sıra daha kesin hale getirerek en kritik güvenlik sorunlarının öncelikle ele alınmasını sağladı.

Projenin önemi, altyapının boyutu düşünüldüğünde daha net anlaşılıyor. ODOT, ABD'nin en büyük eyaletlerarası ağlarından birine sahip ve 70.000 kilometreden fazla şerit kilometresini yönetiyor. Bu ölçekte, geleneksel denetim yöntemleri önemli kaynaklar gerektirirken, otomatik izleme bakıma temelden farklı bir yaklaşım sunuyor.

Finansal etki de dikkat çekici. Proje tahminleri, büyük ölçekli bir uygulamanın yılda 4,5 milyon doların üzerinde tasarruf sağlayabileceğini gösteriyor. Bu tasarruf, öncelikle manuel denetimlerin azaltılması ve daha verimli planlamanın mümkün olmasından kaynaklanıyor. Onarımlar, sorunlar daha maliyetli hale gelmeden daha erken yapılabiliyor.

Güvenlik ise bir diğer kritik faktör. Yol denetimleri genellikle dar yollar ve yoğun trafikli alanlar gibi tehlikeli koşullarda yapılıyor. Hata tespidini otomatikleştiren bu sistem, manuel denetime olan ihtiyacı azaltarak yol kenarı çalışanlarının riskini düşürmeye yardımcı oluyor.

2021'den beri geliştirilmekte olan projede Parsons, i-Probe ve Cincinnati Üniversitesi gibi birden fazla ortak yer aldı. Bu işbirliği, veri toplama, analiz ve altyapı yönetiminin tek bir iş akışında birleştiği bir sistem yarattı.

Geleceğe bakıldığında, Honda sistemin Ohio dışına genişletilmesi için birkaç eyaletle görüşmeler yapıyor. Bir sonraki adım, günlük araçların normal sürüşleri sırasında veri sağladığı daha geniş bir katılımı içerebilir. Katılım gönüllü kalacak ve toplanan veriler konum ve tespit edilen yol sorunları gibi temel unsurlarla sınırlı olacak.

Bu model geniş ölçekte benimsenirse, yolları her gün kullanan araçlara dayanan sürekli izlenen bir sisteme dönüştürebilir.