TRL：众包数据在道路状况评估中的应用
创始人
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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