Entraîner l’IA pour les vélos intelligents
La convivialité d’une piste cyclable dépend dans une large mesure de la qualité du revêtement. Cela permet aux personnes qui utilisent le vélo pour des raisons professionnelles ou pour effectuer leurs courses quotidiennes et qui souhaitent que leurs déplacements à vélo restent neutres pour le climat d'accomplir leurs tâches plus rapidement et de manière plus agréable.
Salzburg Research forme une IA qui permet aux vélos intelligents d'analyser leur environnement. La technologie est adaptée à l'évaluation des pistes cyclables, à l'analyse des manœuvres de dépassement, à la détection des collisions et aux concepts d'avertissement pour une conduite en toute sécurité. La recherche est publiée dans le Journal des services basés sur la localisation.
Le vélo joue un rôle important dans la transition mobile pour atteindre les objectifs climatiques européens et nationaux. C’est pourquoi des investissements sont réalisés dans de nombreux endroits pour développer les infrastructures cyclables. Les pistes cyclables désuètes doivent être entretenues et préservées.
Jusqu’à présent, la qualité de surface des infrastructures cyclables était dérivée de mesures vibratoires. Dans le domaine de la surveillance des rues, cependant, les approches visuelles et basées sur LiDAR sont prédominantes, cette dernière approche fournissant les meilleurs résultats. « Light Detection and Ranging », ou « LiDAR » en abrégé, est un système permettant de générer des informations 3D haute résolution en utilisant uniquement la lumière.
« Le problème ici est que les véhicules de mesure, comme ceux utilisés pour les autoroutes et les routes principales, sont trop grands et trop lourds pour les pistes cyclables. C'est là que notre vélo à capteur apporte une solution », explique Moritz Beeking de l'Institut de recherche de Salzbourg.
Collecte de données avec un vélo à capteur intelligent
La dernière version du vélo à capteurs de Boreal Bikes, le Holoscene Edge, a été utilisée pour cette recherche. L'appareil est équipé d'une gamme de capteurs, dont un GPS, plusieurs centrales de mesure inertielle, des caméras 2D et cinq capteurs LiDAR. Chaque capteur LiDAR du vélo est orienté dans une direction différente pour capturer une vue complète à 360 degrés de l'environnement du vélo.
Grâce aux capteurs LiDAR montés sur le vélo de recherche, les environs du vélo ont été enregistrés dix fois par seconde et affichés en trois dimensions au moyen de mesures de distance laser à haute fréquence sous la forme d'un nuage de points composé de 240 000 points. Grâce à une intelligence artificielle spécialement entraînée à cet effet, chaque point est ensuite attribué à une classe spécifique, par exemple « rue », « végétation » ou « bâtiment ».
« En ce qui concerne l'entretien des pistes cyclables, par exemple, tous les points associés pourraient d'abord être extraits et, à l'étape suivante, un modèle de la surface pourrait être créé », explique Moritz Beeking de Salzburg Research.
Les nuages de points enregistrés peuvent également être utilisés pour analyser les situations de circulation, telles que les processus de dépassement. Les technologies de connexion des vélos aux véhicules automatisés permettent des concepts de détection de collision et d'avertissement pour une conduite en toute sécurité.
Plus de sécurité pour les cyclistes grâce à la technologie des capteurs intelligents
Salzburg Research est célèbre pour ses méthodes et technologies de valorisation des données de mouvement. Le groupe Mobility and Transport Analytics développe et évalue des méthodes et des outils logiciels en tant que service pour des systèmes de mobilité et de transport durables, respectueux de l'environnement et efficaces.
La recherche se concentre sur la mobilité active, en particulier sur les technologies basées sur les données qui favorisent le cyclisme sûr et efficace. Pour évaluer la qualité des infrastructures cyclables, Salzburg Research propose des analyses basées sur des capteurs et des données pour surveiller l'état de l'infrastructure cyclable et concentrer les travaux d'entretien sur les tronçons les plus fréquentés.
La technologie convient également à l'analyse des situations de circulation telles que les dépassements, ainsi qu'aux concepts de détection de collision et d'avertissement pour une conduite en toute sécurité. Le vélo-capteur intelligent et en réseau fait partie de l’infrastructure de recherche.
Fourni par Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH
