Proposta di un sistema di localizzazione dei dissesti stradali tramite tecnologia response based e gestione di interventi rapidi

The paper address the issue of pavement maintenance in urban areas, stressing the advantages represented by a well structured road monitoring system that leads to programming and managing routine maintenance. The developing of a system for analyzing and classifying pavement deteriorations it's fundamental to better manage rapid repairs. It is first and foremost essential to have a pavement monitoring system that can detect road disruptions location and provides the data to implement the system. All of this is possible thanks to Big Data from black boxes, installed on vehicles by insurance companies or by the Municipality itself. Black boxes are usually installed on vehicles with three main purposes: localize the vehicle in the event of theft, rescue the user in the event of an accident and analyze the driver's driving style for insurance purposes. In the context of this thesis, a fourth possible use of the data recorded by these sensors is highlighted: monitoring pavement conditions and localizing road surface disruptions. In fact, the black boxes contain accelerometers that record the speed variations in longitudinal, transverse and vertical direction, therefore along the x, y and z axes. A sudden change in acceleration on the z axis represents an event and involves an oscillation of the vehicle which can be associated with the passage over a pothole or disruption. The black boxes are also equipped with GPS and it is therefore possible to accurately position the various events in the area. The first aim of the work is the implementation of a data analysis system from black boxes to identify, within the enormous volume of Big Data, the events characterized by a strong variation of the vertical acceleration and later on the records that actually match a disruption. Once the faults in the road have been identified and located, it’s time to develop a decision support system (DSS) to operate rapid road repairs. The second purpose of the work is to define a ranking that can establish the urgency of faults repairs and can be the foundation of the DSS for the management of rapid repairs. To obtain an comprehensive classification, a multi-criteria analysis is used. The criteria range from records characteristics, such as acceleration values, to properties of the events location, such as the functional classification of the road. Therefore, not only are the data analyzed according to the specifics of the single event, but they are also related to the local context in which they are recorded. The innovative aspect of the system lies in the opportunity of establishing a road maintenance program without the need for site visits. Finally, a structure is proposed for the organization of the rapairs management system, based on the events ranking. It is assumed that the repairs will be managed by rapid response units within the municipality area.

L’elaborato affronta il tema della manutenzione stradale all’interno dei Comuni, sottolineando i vantaggi ottenibili tramite l’implementazione di un buon sistema di monitoraggio delle pavimentazioni che permetta di gestire rapidi interventi di manutenzione ordinaria. Per gestire al meglio i rapidi interventi di riparazione è necessario sviluppare un sistema di analisi e classificazione degli ammaloramenti. È in primo luogo fondamentale disporre di una struttura di monitoraggio delle pavimentazioni e localizzazione dei difetti che fornisca i dati che alimentano il sistema. Questo avviene grazie a Big Data provenienti da black box che possono essere installate sui veicoli da società assicurative o dal Comune stesso. Le black box sono solitamente installate sui veicoli con tre scopi principali: localizzazione in caso di furto, soccorso all’utente in caso di incidente e analisi dello stile di guida del conducente per scopi assicurativi. Nell’ambito di questa tesi si evidenzia un quarto utilizzo possibile dei dati registrati da questi sensori: il monitoraggio delle condizioni della pavimentazione e la localizzazione di anomalie del manto stradale. Le black box contengono infatti accelerometri che registrano le variazioni di velocità in direzione longitudinale, trasversale e verticale, dunque lungo gli assi x, y e z. Una variazione improvvisa di accelerazione sull’asse z rappresenta un evento e comporta un’oscillazione del veicolo che può essere associata al passaggio su un difetto della pavimentazione. Le black box sono inoltre dotate di GPS ed è quindi possibile posizionare con precisione i diversi eventi sul territorio. Il primo scopo del lavoro è l’ideazione di un sistema di analisi dei dati provenienti da black box per individuare, all’interno dell’enorme volume di Big Data, le variazioni di accelerazione verticale significative e in seguito le segnalazioni corrispondenti ad un reale difetto del manto stradale. Una volta identificati e localizzati i dissesti, si tratta di sviluppare un sistema di supporto al decisore (Decision Support System o DSS) per l’effettuazione di interventi rapidi di risanamento della sovrastruttura, a disposizione dei diversi decisori politici presenti sul territorio. Il secondo scopo del lavoro è quello di definire una classifica che stabilisca l’urgenza della riparazione di un ammaloramento e possa costituire la base del sistema di supporto al decisore per la realizzazione di interventi rapidi di riparazione dei dissesti. Per ottenere una classificazione esaustiva si fa ricorso ad un’analisi multicriteria i cui criteri spaziano da caratteristiche proprie della registrazione, come i valori di accelerazione, a proprietà relative all’ambiente in cui viene localizzato il difetto, come la classificazione funzionale della strada. Dunque, non solo i dati vengono analizzati in base alle specifiche del singolo evento, ma sono strettamente correlati al contesto territoriale in cui vengono registrati. L’aspetto innovativo del sistema risiede nella possibilità di organizzare un primo programma di interventi di manutenzione stradale senza la necessità di sopralluoghi. In ultimo si propone una struttura per l’organizzazione di un sistema di gestione degli interventi, basato sulla classificazione ottenuta. Si ipotizza l’istituzione di un servizio di pronto intervento composto da squadre di addetti alle riparazioni stradali reperibili sul territorio. Il sistema illustrato viene applicato ad un caso di studio reale, quello del Comune di Milano. Questa analisi è stata possibile grazie a dati reali registrati tramite black box e resi disponibili da una società che opera nell’ambiente della sicurezza satellitare. I dati a disposizione sono stati analizzati tramite l’utilizzo di tre principali software: Access, Excel e QGIS.