Tienhoidon etävalvonnassa hyödynnetään ajoneuvojen tuottamaa tietoa

18/01/2018 / 0 kommenttia / Tagit : , , , , ,
Startupin innovaatio pääsi isomman harteille
Startup Vionice Oy kehitti teknologiaa teiden hoidon tarpeisiin kolmen vuoden ajan. Viime vuoden loppupuolella Vaisala osti yrityksen ja siten nuoren yrityksen pyrkimys tuoda uutta teknologiaa infraomaisuuden hallintaan ja hoitoon sai isomman huomion. Osana Vaisalaa konenäköpalvelua voidaan nyt pitkäjänteisesti kehittää tiedontuotannon automatisoinnin suuntaan.

Tavoitteena on tukea tienhoidon tilannetietoisuutta, päätöksentekoa ja johtamista. Kantavana ajatuksena on resurssien käytön optimointi käytössä olevan tiedon kautta, ja tieto syntyy liikenteen yhteydessä videokuvan ja erilaisten sensorien avulla.

Hyödyt hoitourakoinnille ovat ajantasainen tilannekuva, koneoppimisen kautta syntyvä käsitys tienpinnan tilan kehittymisestä ja tämän tiedon joustava jakelu tiedon käyttäjille. Samaa materiaalia voidaan hyödyntää inventoinneissa, asfaltin ja tiemaalausten kunnon määrityksessä ja monessa muussa tarkoituksessa. Tavoitteena on, että säännöllinen tieto yhdistettynä tarkkaan tiesääasematietoon tuottaa laadukkaan käsityksen infran tilasta.

Etävalvottussa hoitourakassa on kyse siitä, että olemassa oleva liikenne tuottaa tilannekuvan tieverkolta. Voiko tämä onnistua ja kuinka se toimii? Markus Melander Vaisala Oy:stä avaa artikkelissaan tienhoidon tulevaisuuden näkymiä.


Tästä ja muista kiintoisista tieaiheista kuulet lisää Talvitiepäivillä 7.-8.2.! Ilmoittaudu mukaan Tieyhdistyksen sivuilla. Early bird -hinta voimassa vielä tänään!


Tulevaisuudessa autot tuottavat tietoa väylien olosuhteista ja valvovat liikenneympäristön tilaa ihmisten puolesta. Tämä kaikki tapahtuu ajamisen ohessa, sillä ajoneuvo tarvitsee kaiken tämän tiedon myös itselleen. Tieto ei perustu vain pistemittauksiin vaan ajoneuvojen omien sensorien tuottamaan tietoon. Tiestöstä on koko ajan saatavilla reaaliaikainen kuntotieto ja ajantasainen hoitotarvesuositus väylänpidon käyttöön. Onkin mielenkiintoista, että tulevina vuosina väylänpitoa muuttaa enemmän ajoneuvojen tuottama informaatio kuin se, että ajoneuvot muuttuvat asteittain autonomisiksi. Tässä artikkelissa esittelen vision hoidon etävalvonnasta ja arvioin, miten muutos etenee askelittain.

Vaikka tekoälyllä ei voi aurata tietä, digitalisaatiolla on paljon annettavaa tienhoidolle. Ajantasainen tieto sekä säästyneet ajokilometrit ja -minuutit tuovat parempaa laatua tiellä liikkujille. Esimerkiksi Liikennevirasto onkin panostanut paljon digitalisaatioon. Tästä hyvänä esimerkkinä on Harja-rajapinnan kautta saatava tieto talvihoidon statuksesta. Tulevaisuudessa tämäkin tieto on hyödynnettävissä navigointilaitteiden kautta suoraan kaikissa autoissa.

Mitä tienhoidon etävalvonta on ja miten sen kehitys voisi edetä?

Etävalvottussa hoitourakassa on kyse siitä, että olemassa oleva liikenne tuottaa tilannekuvan tieverkolta. Teknisesti talvihoidon etävalvonnassa on kysymys koneoppimisen ja konenäön hyödyntämisestä tiestön olosuhdetietojen ja infrastruktuurin ymmärtämisessä.  Ajantasaiset näkymät videon tai panoraamakuvien muodossa varmistavat sen, että tarkasteltavat ilmiöt voidaan varmentaa maastosta haluttaessa. Kuvassa 1. on esitetty yleiskuvaus siitä, miten tieto tuotetaan ja esitetään kartoilla.

KUVA 1: Esimerkki siitä, miten tiestön tilannekuva muodostetaan liikkuvilla ja paikallisilla mittauspisteillä.

Tien- ja kadunpidon prosesseissa ajetaan miljoonia kilometrejä ja käytetään kymmeniä tuhansia työtunteja valvontaan ja ympäristön tarkkailuun. Liikkumisen tarkoituksena on hoitotarpeen arviointi, laadunvalvonta, inventointi tai suunnittelu. Etävalvotussa hoitourakassa on mahdollista muuttaa toimintatapoja ja tuoda etävalvonta ja automaatio osaksi kunnossapidon prosesseja. Muutos tapahtuu asteittain kuvan 2 mukaisesti. Kehitys askeltaa vaiheittain nykyhetkestä 3-5 vuoden päähän.

KUVA 2: Kehityspolku kohti etävalvottua hoitourakkaa.

Kehitysmahdollisuuksia on hyvä tutkia yhdessä

Tienhoidon etävalvonnan konseptia on kehityetty yhdessä kaupunkien, ELY-keskusten ja urakoitsijoiden kanssa. Kritiikkiä on saatu sangen vähän ja kannustusta erittäin paljon. Innovaation tuotteistajat huomasivat tosin, että ajattelutavan muutos on vaikeampaa kuin teknologian kehittäminen. Yleensä löytyy monta syytä, miksi nykyinen tapa on parempi tai on helppo huomata, mitä uudesta ratkaisusta puuttuu. Uskomme kuitenkin, että muutos tulee. Organisaatioilla on jatkuva tarve ja halu kehittää toimintojaan ja keskittyä olennaiseen. Kun tiedon tuottaminen ja tilannekuva voidaan automatisoida, se myös tehdään. Työnjohdon halutaan keskittävän aikaansa vaativampiin tehtäviin ja etävalvonta sekä tilannekuvapalvelut kehittyvät ja päätöksenteontukijärjestelmät valtaavat alaa asteittain.

Mielenkiintoisin pilotti lienee tällä hetkellä Etelä-Suomessa toteutettava yhteinen projekti, jossa Postin ajoneuvojen informaatiovirrasta (videot, konenäkö, havainnot, ja myöhemmin liukkaustieto) tuotetaan tietoa Espoon kaupungin, ELY-keskuksen ja urakoitsijan tarpeisiin. Tässä pilottiprojektissa huomio on ennen kaikkea siinä, miten työnjohto ja tilaajan edustajat voivat hyödyntää tietoa toiminnassaan. Kaikki ei ole vielä valmista, mutta yhteistyön kautta oikea suunta on löytynyt.

Tällä hetkellä lupaavimpia ovat juuri ne toimintamallit, joissa kaupallinen yhteistyökumppani sitoutuu tuottamaan informaatiota säännöllisesti. Lisäksi keskusteluja on käyty muun muassa koulukuljetusten käyttämisestä tievalvonnan mahdollistajana videokuvauksen avulla. Muun muassa kaupungit ja kunnat, joille on kuntaliitosten kautta tullut paljon lisää pinta-alaa, voivat tällä konseptilla optimoida tulevaisuudessa  merkittävästi teiden hoidon prosesseja.

Ensimmäinen vaihe – videokuva ja havainnot kentältä asiantuntijan työkaluna

Ensimmäisessä vaiheessa videokuva ja videopalvelua hyödyntävät muistiinpanot maastosta helpottavat asiantuntijan omaa työtä ja raportointia.  Yksinkertaisimmillaan tämä tarkoittaa mobiilisovellusta kojelaudalla ja jatkuvaa videokuvausta, mikä mahdollistaa havaintojen raportoinnin suoraan maastossa. Valvontakäyntien havainnot ja muistiinpanot ovat välittömästi käytössä ja niihin voi palata esimerkiksi yhdessä asiakkaan kanssa. Raportteja ei tarvitse erikseen koostaa vaan ne muodostetaan automaattisesti.

Videokuvien tuoma hyöty on merkittävä, kun tilanteita, olosuhteita tai ympäristöä halutaan tarkastella myöhemmin. Säästöt syntyvät sekä oman työn tehostumisena että oman organisaation ja asiakkaan parantuneen tilannekuvan yhteisvaikutuksena.

KUVA 3: Ensimmäisessä vaiheessa videokuvaus ja raportointi tukee oppivan järjestelmän kehitystä.

Tulevan automaation kannalta tässä on keskeistä se, että videokuvaa eri ajanhetkiltä ja valaisuolosuhteissa syntyy jatkuvasti. Tämä mahdollistaa seuraavan askeleen ottamisen kohti koneoppimista ja automaattista tiedontuotantoa. Ilman runsasta peustietovarastoa ei neuroverkoilla tapahtuvaa konenäön opetusprosessia voida tehdä laadukkaasti.

Toinen vaihe – konenäkö tukee tiedontuotantoa

Toisessa vaiheessa tiedontuotanto siirtyy kolmansien osapuolien vastuulle. Linja-autot ja erilaiset kuljetukset tuottavat näkymän tieverkolle. Reaaliaikaisen videon avulla tuotetaan havainnot olosuhteista ja ilmiöistä. Ihmisen ei tarvitse välttämättä edes katsoa kuvia. Automatiikka tukee täysimääräisesti päätöksentekoa ja johtamista. On kuin kojelaudalla oleva kamera ja algoritmit toimisivat väsymättöminä ”avustajina” tuottaen tietoa ja analyysejä halutuista asioista. Kuvan 1 mukaisesti voidaan ajatella, että tiestön tarkastus ja siihen liittyvät ennusteet on automatisoitu syntyneen historiatiedon avulla. Tässä vaiheessa työnjohdon ja tienhoidon valvontahenkilöstön työn tehokkuus on kasvanut ja ajansäästö on merkittävä.

Organisaation tietotarpeet vaihtelevat toimintaympäristön ja tehtävän mukaan. Yhteistä kaikille toimialoille on kuitenkin se, että mahdollisimman paljon tietoja ja ymmärrystä haluttaisiin mahdollisimman helposti ja kustannustehokkaasti. Tässä videokuva ja konenäkö ovat ylivertaiset. Kustannustehokkuus, objektiivisuus ja helppous kulkevat käsi kädessä. Kaiken lisäksi tuotetusta tiedosta on aina olemassa visuaalinen referenssi, josta voi tarkastaa, ovatko asiat todellakin niin kuin konenäkö väittää.

KUVA 4: Vaiheessa 2 Konenäköjärjestelmä tuottaa automaattisesti havaintoja ja automatiikka tukee asiantuntijoiden työtä

Vaihe kolme – etävalvonta muuttaa kaikki valvonnan prosessit

Kolmas vaihe ei ole tekninen vaan paremminkin prosessiriippuvainen. Tämän tason saavuttaminen riippuu organisaatioiden kyvykkyydestä muuttaa toimintatapojaan. Tässä vaiheessa kamerateknologia ja sensorit tuottavat informaation verkolla liikkuvan liikenteen yhteydessä. Väylälle voi ostaa suoritteita, älykkääksi varusteltuja ajoneuvoja, tarpeen mukaan. Tämä tarkoittaa sitä, että vaiheiden 1 ja 2 tieto syntyy niin, että kokonaisjärjestelmä tukee dynaamista tiedontuotantoa. Logistiikka, metsäteollisuuden kuljetukset ja palveluliikenne, jopa yksityiset autoilijat, ovat osa ekosysteemia, missä teiden tilannekuva muodostuu. Kunnossapitäjä ja tienhoidonurakointi hyödyntävät syntyvää informaatiota tilannekuvan ja ennusteiden muodossa. Päätökset ovat parempia ja perustuvat nykyistä laajemmin tiedolla johtamiseen.

KUVA 5: Vaiheessa 3 prosessit tiedotuottamiseksi ja hyödyntämiseksi ovat olemassa. Turha liikkuminen tieverkolla tiedonkeräämiseksi on pudonnut merkittävästi.

Teknisesti konenäön ja koneoppimisen uusimmat teknologiat kykenevät reaaliaikaiseen tulkintaan kuvatunnistuksen avulla. 3D-mallintaminen videosta parantaa paikannustarkkuutta ja tieto on riittävällä tarkkuudella kaistoittain paikoitettua. Ympäristön tilasta kertova tieto hyödynnetään myös tiehoidon ulkopuolella navigoinnissa, automaattisten autojen algoritmien käytössä ja reittisuunnittelussa. Eikä kukaan oikeastaan edes mieti, mistä tämä kaikki tieto tulee – tekoälystä on on tullut osa arkipäivää.

Aloituskuva: Flickr / Nic McPhee, lisenssi

Kirjoittanut: Markus Melander, Vaisala

Jaa

Facebook Twitter LinkedIn

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *

Uusimmat kirjoitukset

// Kaikki
12huhti

Miten sinä liikut? Tuuleta tottumuksiasi ja tee huomenna jotain toisin

Ihmisten päivittäisessä elämässä tottumuksen voima on suurempi kuin miltä päällepäin näyttää. Rutiinit ovatkin tehokkaan arjen sujumisen…

Tagit: ,
18tammi

Tienhoidon etävalvonnassa hyödynnetään ajoneuvojen tuottamaa tietoa

Etävalvottussa hoitourakassa on kyse siitä, että olemassa oleva liikenne tuottaa tilannekuvan tieverkolta. Voiko tämä onnistua ja…

Tagit: , , , , ,
16tammi

Arktiset meret –ohjelma oli harppaus digitalisaatioon

Tekesin Arktiset meret ohjelma (2014-2017) päättyi vuoden vaihteessa, samaan aikaan kun Tekesistä tuli Business Finland. Ohjelmassa…

Tagit: , , , , ,

© 2014 Copyright Fintrip
Design and development: Nórr Design