Исследователи из Мичиганского университета разработали новую технологию для одной из старейших функций вашего автомобиля.
Используя испытательный флот автомобилей в городе Анн-Арбор, инженеры отслеживали время использования дворников и сопоставляли его с видео с бортовых камер для документирования осадков. Они обнаружили, что отслеживание активности стеклоочистителей может обеспечить более быстрые и точные данные об осадках, чем системы метиодатчиков, которые у нас есть в настоящее время.
Наши лучшие предупреждения о наводнениях - это комбинация радиолокационного слежения со спутников и метеодатчиков, разбросанных по большой территории. Научные отчеты Исследователей из Мичиганского университета разработали новую технологию для одной из старейших функций вашего автомобиля. Сообщество, вооруженное этими данными в реальном времени, может двигаться быстрее, чтобы предотвратить внезапные наводнения или переполнение сточных вод, которые представляют растущую угрозу собственности, инфраструктуре и окружающей среде. В сочетании с «умными» системами ливневой канализации - инфраструктура, оснащенная автономными датчиками и клапанами, - муниципалитеты могут потенциально получать данные от подключенных транспортных средств для прогнозирования и предотвращения наводнений. «Эти автомобили дают нам возможность получать информацию об осадках в резолюциях, которых мы раньше не видели», - сказал Бранко Керкез, доцент кафедры инженерных наук в области гражданских и экологических наук. «Это более точно, чем радар, и позволяет нам заполнить пробелы, оставленные существующими сетями дождемеров». Наши лучшие предупреждения о наводнениях - это комбинация радиолокационного слежения со спутников и дождемеров, разбросанных по обширной географической области. Оба плохо отображают информацию, что означает, что у них нет возможности запечатлеть то, что происходит на уровне улицы. «Радар имеет пространственное разрешение в четверть мили и временное разрешение в 15 минут», - сказал Рам Васудеван, доцент кафедры машиностроения в Университете США. «Напротив, стеклоочистители имеют пространственное разрешение в несколько футов и временное разрешение в несколько секунд, что может иметь огромное значение при прогнозировании внезапного наводнения». Ранее в этом году Европейская академия наук сообщила, что количество наводнений и экстремальных осадков увеличилось более чем на 50 процентов в этом десятилетии и произошло в четыре раза чаще, чем в 1980 году. «Из-за скудности метеодатчиков у нас недостаточно информации о том, где или когда идет дождь, чтобы уменьшить последствия наводнения», - сказал Васудеван. «Если у вас есть точные прогнозы относительно того, где происходит наводнение, вы можете эффективно и действенно контролировать водопроводные сети, чтобы предотвратить появление всевозможных опасных химических веществ внутри нашего водоснабжения из-за стока». Создание общей системы датчиков по всему городу для получения данных о дождевых явлениях на уровне улиц будет дорогостоящим. Используя подключенные транспортные средства, UM использует уже существующий ресурс, который в будущем будет только увеличиваться. Исследователи собрали данные из набора из 70 автомобилей, оснащенных датчиками, встроенными в стеклоочистители и камеры на приборной панели. Транспортные средства были частью программы, проводимой Научно-исследовательским институтом транспорта UM в 2014 году. Эта программа, называемая Safety Pilot, была в то время крупнейшей в мире программой испытаний подключенных транспортных средств, в которой приняло участие около 3000 человек. Это продолжается, и теперь это тестовая среда Ann Arbor Connected Vehicle. Керкез и Васудеван сказали, что их исследование представляет собой первый шаг в создании интеллектуальной системы инфраструктуры, которая питается и реагирует на данные, собираемые с транспортных средств на дороге. Но потребуется больше работы, чтобы претворить эту идею в жизнь. «Однажды, когда все будет связано, мы увидим преимущества этого сбора данных в масштабе системы», - сказал Керкез. «Прямо сейчас мы установили связь между автомобилями и водой, но, безусловно, будет больше примеров обмена данными между взаимосвязанными инфраструктурными системами».