РИА Новости: в Череповце создали умный сканер дорожных ям
Умное устройство, которое в режиме реального времени автоматически фиксирует ямы и выбоины на дороге, разработали ученые Череповецкого государственного университета (ЧГУ). По словам авторов, система позволяет в пять раз ускорить обследование дорожного покрытия. Результаты представлены на International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2025).
Дорожная инфраструктура подвержена постепенной деградации из-за сезонных изменений погоды, динамических нагрузок от движения транспорта и механического износа. Несвоевременное устранение дефектов проезжей части повышает риск аварий и снижает комфорт при вождении. Кроме того, небольшие дефекты без оперативного вмешательства быстро перерастают в серьезные повреждения, увеличивая объем и стоимость ремонта, рассказали в ЧГУ.
Сегодня мониторинг дорожного полотна осуществляют либо вручную, либо с помощью дорогих специализированных автомобилей с лазерными сканерами.
Исследователи ЧГУ разработали прототип умного устройства, которое крепится на бампер автомобиля. Пока машина едет, оно автоматически фиксирует неровности дороги, определяет их координаты и отображает на карте. Система умеет отличать неровности различного характера, например, лежачего полицейского от выбоины или ямы, что важно для корректной оценки состояния покрытия.
«Эксперименты показали, что система в определенных режимах детектирует изменения дорожной поверхности с точностью до одного сантиметра и определяет местоположение дефекта с точностью около 2–2,5 метров. Этого достаточно для практических задач дорожного обслуживания, поэтому городу не нужно будет тратиться на службу поиска дефектов дорог, которая сейчас вручную замеряет ямы и ухабы», – отметил один из авторов исследования, профессор ЧГУ Георгий Григорьев.
По его словам, решение легко масштабируется: устройство можно устанавливать на коммунальный транспорт, такси, автобусы, а также автомобили добровольцев. Система позволяет ускорить обследование дорог в пять раз по сравнению с регламентными объездами и ручными замерами, а также заметно сократить затраты на диагностику.
«Наша разработка сочетает несколько типов датчиков (лазерный дальномер, GPS, временную синхронизацию). При этом она компактная, модульная и значительно дешевле существующих решений», – подчеркнул профессор, добавив, что сбор данных возможен на скорости до 60 км/ч.
В дальнейшем ученые планируют повысить точность определения координат, внедрить алгоритмы машинного обучения, повысить надежность системы при длительной эксплуатации, а также адаптировать решение для городских и региональных дорожных служб.
В перспективе устройство, по мнению специалистов, может стать частью умной городской инфраструктуры, создающей цифровой профиль дорожного покрытия в зоне ответственности коммунальной службы, причем обновляемый в режиме реального времени без участия человека.
Исследование проводилось в рамках гранта «Умник» (Фонд содействия инновациям), который выиграла аспирантка ЧГУ Татьяна Подольская.