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| 3.73 MB | Unknown |
Autores
Resumo(s)
A avaliação da qualidade dos pavimentos rodoviários é fundamental para garantir a
segurança e a eficiência das infraestruturas de transporte. Tradicionalmente, esta
avaliação é realizada por meio de métodos convencionais, como a inspeção visual
realizada a pé, que podem ser subjetivos e demorados. Nos últimos anos, novos métodos
de inspeção da superfície dos pavimentos, como os baseados em veículos terrestes
instrumentados e veículos aéreos não tripulados (VANT), têm sido explorados para
aumentar a precisão e eficiência da recolha de dados.
Esta dissertação estuda a aplicação de um método inovador para a recolha de dados de
degradação da superfície de pavimentos rodoviários, com vista à determinação do
respetivo estado de conservação, utilizando um veículo terrestre equipado com
dispositivos de captação de dados de imagem e de posicionamento. A abordagem
adotada permite uma recolha sistemática de dados de imagem e de georreferenciação,
facilitando a análise das degradações do pavimento em gabinete com recurso a um
Sistema de Informação Geográfica (SIG). Os dados processados são usados na avaliação
do estado do pavimento segundo a metodologia de determinação do Pavement Condition
Index (PCI) da norma ASTM D6433-23. A interpretação deste índice permite identificar
o tipo de estratégia de manutenção ou reabilitação (M&R) a adotar, bem como os
principais trabalhos de manutenção e reabilitação a considerar nos planos de
intervenção no pavimento.
Os resultados obtidos no caso de estudo desenvolvido demonstram que o método
implementado apresenta vantagens significativas em termos de reprodutibilidade e
precisão na avaliação do estado dos pavimentos, reduzindo a subjetividade das
inspeções. Conclui-se assim que a utilização do veículo terrestre equipado, empregue
neste estudo para a inspeção da superfície de pavimentos rodoviários, pode contribuir
para a otimização do processo de gestão da manutenção dos pavimentos, permitindo
intervenções mais eficazes, rápidas e económicas.
The assessment of road pavement quality is essential to ensure the safety and efficiency of transport infrastructure. Traditionally, this evaluation is conducted through conventional methods such as visual inspection on foot, which can be subjective and time consuming. In recent years, new methods of pavement surface inspection methods, such as instrumented ground vehicles and unmanned aerial vehicles (UAVs), have been explored to enhance the accuracy and efficiency of data collection. This master’s thesis examines the application of an innovative pavement distress data collection method to determine pavement condition using a ground vehicle equipped with imaging and positioning devices. The adopted approach enables the systematic collection of georeferenced and image data, facilitating the analysis of pavement distress in an office environment using a Geographic Information System (GIS). The processed data is used to assess pavement condition according to the Pavement Condition Index (PCI) method described in ASTM D6433-23. The interpretation of this index allows for the identification of the most appropriate maintenance and rehabilitation (M&R) strategies, as well as key maintenance and rehabilitation actions to be considered in pavement intervention planning. The results obtained in the developed case study show that the implemented method offers significant advantages in terms of reproducibility and accuracy of pavement condition assessment, thus reducing the subjectivity of inspections. It is concluded that the use of the instrumented ground vehicle employed in this study for pavement surface inspection can contribute to the optimization of pavement maintenance management, enabling more effective, faster, and cost-efficient interventions.
The assessment of road pavement quality is essential to ensure the safety and efficiency of transport infrastructure. Traditionally, this evaluation is conducted through conventional methods such as visual inspection on foot, which can be subjective and time consuming. In recent years, new methods of pavement surface inspection methods, such as instrumented ground vehicles and unmanned aerial vehicles (UAVs), have been explored to enhance the accuracy and efficiency of data collection. This master’s thesis examines the application of an innovative pavement distress data collection method to determine pavement condition using a ground vehicle equipped with imaging and positioning devices. The adopted approach enables the systematic collection of georeferenced and image data, facilitating the analysis of pavement distress in an office environment using a Geographic Information System (GIS). The processed data is used to assess pavement condition according to the Pavement Condition Index (PCI) method described in ASTM D6433-23. The interpretation of this index allows for the identification of the most appropriate maintenance and rehabilitation (M&R) strategies, as well as key maintenance and rehabilitation actions to be considered in pavement intervention planning. The results obtained in the developed case study show that the implemented method offers significant advantages in terms of reproducibility and accuracy of pavement condition assessment, thus reducing the subjectivity of inspections. It is concluded that the use of the instrumented ground vehicle employed in this study for pavement surface inspection can contribute to the optimization of pavement maintenance management, enabling more effective, faster, and cost-efficient interventions.
Descrição
Palavras-chave
Avaliação da Qualidade dos Pavimentos Degradações Inspeção com Veículo Terreste Equipado Pavimentos Rodoviários Pci (Pavement Condition Index).