Detection of the deterioration of road surfaces through Cyber Tyre technology

This thesis project was born and has been developed starting from a state-of-the-art, entirely presented in the very first chapter, strictly correlated to most of the results reached by previous thesis works about the CyberTM Tyre technology. The key innovation making the following research one of a kind regards a step-by-step approach followed allowing to gain, in the end, a deeper and more practical overview of how the road surface status, potentially for every italian highway, evolves in time, starting from raw data acquisition and referring to KPIs already developed. The base and reference points of all the work have been the information about the operating conditions and, especially, the surface roughness of the asphalt along a certain pre-defined route on a generic highway, measured thanks to the “Proximity” regressor in scheduled test sessions (six test sessions of interest). As a consequence of an initial data analysis process, the influence of the so called seasonality has been identified, meaning how the Proximity (representing the road surface status) could be affected by a change in temperature and pressure associated to the tyres, along with the different seasons of the year. The identification of that effect allowed, then, to implement a normalisation logic to leave the deterioration of the considered road section in dependence of just the aging phenomenon. Finally, having isolated just the aging contribution affecting the detected highway surface, a procedure to divide the inspected sections depending on the deterioration level has been ensured. This latter result allows, in practical terms, to help the highway managing organisation, after setting specific deterioration thresholds, to identify the main highway portions that should be renewed.

Questo progetto di tesi è nato ed è stato sviluppato partendo dallo stato dell’arte, interamente presentato nel primo capitolo, fortemente correlato alla maggior parte dei risultati raggiunti da lavori di tesi precedenti riguardanti la tecnologia CyberTM Tyre. L’innovazione fondamentale che rende la seguente ricerca unica nel suo genere riguarda l’aver seguito un approccio a piccoli passi che ha permesso di raggiungere, alla fine, una prospettiva più profonda e ampia su come lo stato della superficie stradale, potenzialmente per ogni autostrada italiana, evolva nel tempo, partendo dall’acquisizione di dati grezzi e facendo riferimento a KPI già sviluppati. La base e i punti di riferimento di tutto il lavoro sono stati le informazioni relative alle condizioni operative e, specialmente, la rugosità superficiale dell’asfalto lungo una certa tratta predefinita su una generica autostrada, misurata grazie al regressore “Proximity” in sessioni di test programmate (cinque quelle di interesse). Come conseguenza di un processo iniziale di analisi dati, è stata identificata l’influenza della cosiddetta stagionalità, ovvero quanto il Proximity (che rappresenta lo stato della superficie stradale) possa essere affetto da un cambio di temperatura e pressione associato alle gomme, procedendo con le diverse stagioni nel corso dell’anno. L’identificazione di quell’effetto ha consentito, poi, di implementare una logica di normalizzazione per lasciare l’ammaloramento della porzione stradale considerata solo in dipendenza del fenomeno di invecchiamento. Infine, avendo isolato solo il contributo di invecchiamento che colpisce la superficie autostradale ispezionata, è stata assicurata una procedura per dividere le sezioni valutate in base al livello di deterioramento. Quest’ultimo risultato permette, praticamente, di aiutare l’ente gestore dell’autostrada, dopo aver fissato delle soglie specifiche di ammaloramento, a identificare i principali tratti autostradali che dovrebbero essere rinnovati.