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Descripción
RESUMEN
El estado de las carreteras representa un factor importante en la seguridad vial, el confort en la conducción y el desgaste en los vehículos. En las últimas décadas, diversos estudios han buscado estimar el Índice Internacional de Rugosidad (IRI) utilizando sistemas y tecnologías sofisticadas como vehículos perfiladores o sensores láser empotrados en el mismo [1]. Como alternativa a estos enfoques tradicionales y costosos, investigaciones recientes han demostrado que es posible calcular el IRI mediante acelerómetros de bajo costo acoplados a sistemas embebidos, con resultados prometedores en rutas de tráfico real [2].
En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema usando un microcontrolador ATMEGA 328P y acelerómetro MPU6050 para la estimación del IRI. La metodología consistió en realizar el sistema de adquisición, y procesamiento de las señales de aceleración vertical del vehículo durante recorridos en vías urbanas, con el objetivo de identificar la rugosidad del pavimento evaluado a través del IRI. Las pruebas de campo se realizaron en diferentes recorridos de aproximadamente 24 kilómetros por muestreo, una duración aproximada de 30 minutos, una tasa de muestreo de 250 Hz, logrando capturar más de 65,000 muestras en cada tramo de análisis. Los datos adquiridos fueron almacenados en memoria local y procesados mediante filtros de Kalman aplicado en el sistema de recolección y verificado en el software de Matlab, para reducir el ruido del exterior. El sensor fue colocado en el brazo de dirección del vehículo basándose en el modelo de ¼ de vehículo para capturar los datos crudos provenientes de los desperfectos en la carpeta asfáltica.
Como resultado el sistema de monitoreo es capaz de identificar la rugosidad de los tipos de pavimento, concreto hidráulico y asfáltico obteniendo IRI de 2 y de 3.5 respectivamente, este sistema se convierte en predictivo y preventivo, para tener vías asfálticas en buen estado anticipando mantenimientos y generando alertas a las autoridades para prevenir posibles accidentes, esta propuesta demuestra que es posible implementar soluciones de bajo costo en aplicaciones de infraestructura vial y en seguridad humana.
REFERENCIAS
[1] F. Pungkypramesti, A. Setyawan, M. Octavio, A. Muhammadzein, "Can We Predict
the Roughness Index (IRI) of a Road Based on its Pavement Condition Index
(PCI)?," in Web of Conferences, vol. 445, 2023, Art. no. 01015.
doi: 10.1051/e3sconf/202344501015.
[2] S. Rana and A. Asaduzzaman, "Vibration based pavement roughness monitoring
system using vehicle dynamics and smartphone with estimated vehicle parameters,"
vol. 12, 2021, Art. no. 100294. doi: 10.1016/j.rineng.2021.100294.
