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Authors
Abstract(s)
Os pavimentos rodoviários estão continuamente sujeitos às cargas do tráfego e às
condições climáticas. Estas ações causam o aparecimento de degradações que resultam
na diminuição da sua qualidade funcional e estrutural. Sendo uma componente
fundamental das infraestruturas de transporte, é de extrema importância garantir o seu
bom estado de forma a assegurar condições adequadas de circulação e a segurança de
utentes, bens e veículos. Para efetuar o diagnóstico do estado do pavimento, são
realizadas inspeções à sua superfície que visam determinar o grau de degradação em
que se encontram e a necessidade de serem reparados ou reconstruídos. O presente
trabalho visa verificar a adequação da utilização da geomática e de veículos aéreos não
tripulados (VANT) como uma opção tecnológica inovadora para a realização de
operações de auscultação de pavimentos rodoviários que permitam obter os dados
necessários para aferir o estado dos pavimentos.
Para se ter um conhecimento mais abrangente da tecnologia VANT, o trabalho
apresenta um estudo detalhado sobre as suas características e os vários tipos de VANT
disponíveis no mercado, assim como dos equipamentos acoplados ao veículo que
auxiliam no levantamento de dados e dos requisitos que devem ser cumpridos para que
esta tecnologia se estabeleça como uma técnica de auscultação de pavimentos
rodoviários. Os requisitos apresentados, selecionados com base numa análise da
bibliografia da especialidade, visam garantir níveis de precisão elevados para os
modelos 3D derivados, o que resulta numa identificação e medição adequada das
degradações superficiais dos pavimentos.
Para verificação da técnica proposta foram estudados um conjunto de dados levantados
em uma inspeção realizada com recurso a VANT, relativos a um trecho de pavimento
rodoviário. Foram analisados os dados recolhidos a duas alturas de voos diferentes:
3m e 20m. Para determinar o estado do pavimento da secção estudada foram utilizados
modelos 3D do pavimento, o que permitiu identificar e medir as degradações
superficiais no software Agisoft Viewer e calcular os índices globais de qualidade do
pavimento ‘Present Serviceability Index’ (PSI) e ‘Pavement Condition Index’ (PCI).
Com o objetivo de determinar a melhor altura de voo para a realização das operações de
auscultação dos pavimentos com recurso a VANT, os valores obtidos nas medições das
degradações e os resultados alcançados na determinação dos índices de qualidade, para
as duas alturas de voo, foram comparados.
Os valores finais dos índices encontrados para as duas alturas de voo apresentaram
diferenças pouco significativas, apesar da realização de voos a uma altura de 3m
proporcionar imagens com melhor grau de precisão e detalhe das degradações para os
diferentes graus de gravidade. O modelo construído com as imagens captadas a 20m se
mostrou igualmente competente na determinação do estado do pavimento, no entanto,
a comparação das degradações identificadas e quantidades medidas revela um
desempenho menos eficiente para as degradações de nível de gravidade baixo. Desse
modo, é possível concluir que a realização de inspeções com recurso a VANT, efetuadas
para uma altura de voo de 20m, é adequada para a caracterização do estado do
pavimento. De entre as vantagens da realização de voo a uma altura de 20m destacamse a possibilidade de efetuar voos de forma automática, a redução do tempo de
inspeção e a dimensão da área abrangida.
Road pavements are continuously exposed to traffic loads and weather. These actions lead to the emergence of distresses that results in a decreased functional and structural condition. As a fundamental component of transportation infrastructure, it is of utmost importance to ensure its good state to guarantee suitable conditions for circulation and the safety of users, goods, and vehicles. To diagnose the pavement's condition, surface inspections are carried out to determine the degree of damage and the need for repair or reconstruction. This study aims to verify the suitability of using geomatics and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) as an innovative technological option for conducting road pavement inspections in order to obtain the necessary data to assess pavement conditions. To gain a broader understanding of UAV technology, this study presents a detailed examination of UAV characteristics and types available in the market. The types of equipment attached to the vehicle, used to assists in data collection, and the requirements that must be met when it is used for road pavement inspection are also presented. The requirements, selected after a review of specialized literature, aims to ensure high levels of accuracy for derived 3D models, resulting in proper identification and measurement of surface pavement’s distresses. To verify the proposed technique, a set of data collected on a section of road pavement using UAVs was analysed. The data was collected at two different flight heights, 3m and 20m, and used to create 3D pavement models to identify and measure surface pavement’s distresses using Agisoft processing and viewer software. This information was then employed to determine the global pavement condition indexes 'Present Serviceability Index' (PSI) and 'Pavement Condition Index' (PCI). To determine the optimal flight height for road pavement inspection using UAVs, the values of pavement’s distress measurements and condition indexes, for both flight heights, were compared. The final values of the condition indexes found for the two flight heights showed minor differences, even though 3m flights provided images with better accuracy and detail of distresses for different severity levels. The model created with images captured at 20m also proved to be equally competent in determining the pavement's condition. However, the comparison of identified distresses and measured quantities revealed to be less efficient for low-severity pavement distresses. Therefore, it can be concluded that conducting inspections at 20m height using UAVs is suitable for characterizing the pavement's condition. Among the advantages of conducting flights at 20m height are the possibility of performing automated flights, reduced inspection time and larger coverage areas.
Road pavements are continuously exposed to traffic loads and weather. These actions lead to the emergence of distresses that results in a decreased functional and structural condition. As a fundamental component of transportation infrastructure, it is of utmost importance to ensure its good state to guarantee suitable conditions for circulation and the safety of users, goods, and vehicles. To diagnose the pavement's condition, surface inspections are carried out to determine the degree of damage and the need for repair or reconstruction. This study aims to verify the suitability of using geomatics and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) as an innovative technological option for conducting road pavement inspections in order to obtain the necessary data to assess pavement conditions. To gain a broader understanding of UAV technology, this study presents a detailed examination of UAV characteristics and types available in the market. The types of equipment attached to the vehicle, used to assists in data collection, and the requirements that must be met when it is used for road pavement inspection are also presented. The requirements, selected after a review of specialized literature, aims to ensure high levels of accuracy for derived 3D models, resulting in proper identification and measurement of surface pavement’s distresses. To verify the proposed technique, a set of data collected on a section of road pavement using UAVs was analysed. The data was collected at two different flight heights, 3m and 20m, and used to create 3D pavement models to identify and measure surface pavement’s distresses using Agisoft processing and viewer software. This information was then employed to determine the global pavement condition indexes 'Present Serviceability Index' (PSI) and 'Pavement Condition Index' (PCI). To determine the optimal flight height for road pavement inspection using UAVs, the values of pavement’s distress measurements and condition indexes, for both flight heights, were compared. The final values of the condition indexes found for the two flight heights showed minor differences, even though 3m flights provided images with better accuracy and detail of distresses for different severity levels. The model created with images captured at 20m also proved to be equally competent in determining the pavement's condition. However, the comparison of identified distresses and measured quantities revealed to be less efficient for low-severity pavement distresses. Therefore, it can be concluded that conducting inspections at 20m height using UAVs is suitable for characterizing the pavement's condition. Among the advantages of conducting flights at 20m height are the possibility of performing automated flights, reduced inspection time and larger coverage areas.
Description
Keywords
Degradações Superficiais Geomática Inspeção de Pavimentos Rodoviários Modelo 3d Veículos Aéreos Não Tripulados (Vant)