TRL:众包数据在道路状况评估中的应用
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2025-06-01 15:19:12
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本报告主要探讨众包数据在战略道路网络(SRN)状况评估中的应用潜力,通过分析车辆遥测数据和手机数据,评估其在功能状况(如路面粗糙度、坑洼)和安全状况(如抗滑性、碰撞风险)中的价值,结论显示众包数据可辅助传统检测,但需工具开发和数据优化。

研究背景与数据

传统方法:SRN 现状评估依赖专业调查,如 TRACS(功能状况)、SCRIM(安全状况)和 TRASS(结构状况),但存在覆盖频率低、成本高的问题。

众包数据:

车辆遥测数据:来自连接车辆的传感器,记录 “打滑”“颠簸 / 坑洼” 等事件,覆盖曼彻斯特周边区域,含 29.6 万事件。

手机数据:通过手机应用收集 “减速” 事件,覆盖大伦敦西南部,含 2100 + 事件。

核心发现

功能状况评估

  • 补充垂直加速度、车辆类型等细节数据可提升评估准确性。

安全状况评估

  • 手机数据:减速事件与 SCRIM 站点类别(如高制动需求区域)存在合理关联,且与碰撞记录呈中等相关性(R²=0.36),可作为碰撞风险的早期预警指标。

覆盖与局限性

  • 全网络覆盖需较长时间(如 M25 公路 95% 覆盖需 164 天),当前众包数据无法替代传统年度调查,但可作为局部风险评估的补充。

  • 数据稀疏路段(如低交通量道路)可能遗漏真实风险,需结合更多数据源。

结论与建议

结论:众包数据与道路状况管理相关,可辅助功能和安全评估,但需解决数据对齐、分类和覆盖问题。

建议:

  • 开发道路资产管理系统工具,优化众包数据的访问、对齐和分析流程。

  • 数据提供商与道路管理部门合作,改进数据报告格式(如增加传感器细节、车辆参数)。

  • 未来研究需关注低事件密度站点的风险评估,结合更长时间周期数据验证相关性。

价值与展望

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