Sistema de Mapeo móvil de entornos viales
En el ámbito de la gestión de infraestructuras viales, la fase crucial para informar las decisiones de mantenimiento de una red de carreteras es el inventario detallado de sus características superficiales y estructurales. Este proyecto se enfoca en el desarrollo de un sistema integrado de hardware y software, caracterizado por su accesibilidad económica y alta precisión. El objetivo es facilitar la recolección de datos viales de manera eficiente, proporcionando información valiosa para los sistemas de gestión de infraestructuras, con una atención particular en las redes secundarias y terciarias del país. Para lograr este fin, se ha empleado unas cámaras tipo full action de vídeo 2D y 3D de alta definición y un sistema de posicionamiento global GNSS. Este conjunto de herramientas ha permitido la creación de un dispositivo compacto que integra sensores de vídeo y de posicionamiento, diseñado para capturar de manera precisa la información vial. El software desarrollado no solo amalgama estos datos sobre un mapa de referencia, sino que también evalúa la condición del pavimento. Esta evaluación se realiza mediante técnicas de inteligencia artificial basadas en redes neuronales, las cuales aprenden y se perfeccionan a partir de una extensa biblioteca de imágenes que incluyen diferentes tipos de fallas de pavimento y que están clasificadas bajo la identificación de código de segmento vial CIV y código PK de calzada bajo la nomenclatura establecida por el IDU en bogotá y el cual detalla cuatro categorías de condición del segmento vial: excelente, bueno, regular y malo.
Para la aplicación web, la adopción de una arquitectura basada en microservicios y contenedores de software proporciona una mayor modularidad, escalabilidad, flexibilidad y libertad tecnológica. Estas ventajas contribuyen a mejorar la eficiencia y la experiencia de usuario en el sistema, así como sus costos al momento de operar en infraestructuras determinadas. Hasta el momento (Mayo 2024) se han capturado de 1087 Km/carril de la malla vial de la ciudad de Bogotá, que corresponden al 14% de la malla vial intermedia y local de Bogotá, de ese numero se han procesado con el nuestro sistema de mapeo móvil XXX Km/carril y se han encontrado y clasificado cerca de 20.000 hallazgos de posibles fallas en el pavimento de la ciudad.
Los resultados del proyecto indican que el sistema alcanza un grado de precisión interesante. Las imágenes capturadas y los datos de posicionamiento obtenidos son adecuados para realizar una estimación fiable del estado de los pavimentos en los segmentos viales de la ciudad. Además, la forma en que se presenta esta información resulta ser una herramienta altamente versátil para la toma de decisiones en la gestión vial. Esta eficiencia y precisión en la recopilación y análisis de datos hacen de este sistema una solución innovadora y efectiva para el mantenimiento y la gestión de redes viales.
El equipo de trabajo e investigación es liderado por el Director Científico del proyecto y Director del Grupo de Investigación, el Ingeniero Ph.D. Wilmar Dario Fernandez Gomez, Profesor de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
Actualmente el proyecto se lidera desde la Universidad en cooperación estratégica con la Unidad de Mantenimiento Vial de Bogotá.
Universidad Distrital Francisco José de Caldas - Facultad de Medio Ambiente y Recursos Naturales
Grupo de investigación en Infraestructura Sostenible
Gruplac
Proyecto actualmente en desarrollo.
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Bogotá D.C., Colombia 2024