AI Roads gebruikt analyse van geluid en trillingen voor optimalisatie van preventief wegenonderhoud
Voorkomen is beter dan genezen. Het mag dan al een cliché zijn als een huis, toch gaat het op voor heel wat dingen, ook wegen. We trappen allesbehalve een open deur in als we stellen dat wegenonderhoud voor regio’s en gemeenten een grote kostenpost uitmaakt en dat ze er dus alles aan zullen doen om de uitgaven zoveel mogelijk te beperken. Net daarop speelt Roads AI, een product van het Brugse ingenieursbedrijf ASAsense, in. Roads AI is gebaseerd op een diepgaande analyse van geluid en trillingen, waarop via het gebruik van kunstmatige intelligentie algoritmen worden toegepast.
Veel van onze wegen verkeren niet in een aanvaardbare staat. De belangrijkste reden daarvoor is dat de huidige strategieën voor het onderhoud van wegen meestal correctief zijn: de slechtste wegen worden het eerst aangepakt, van het vullen van gaten in het wegdek over rehabilitatie tot volledige heraanleg. De prioriteiten zijn grotendeels gebaseerd op subjectieve informatie, zoals sporadische rapporten van stadswerkers of klachten van burgers. Het hoeft nauwelijks benadrukt te worden dat dit inefficiënt en duur is, met een negatieve invloed op de levensduur van het wegdek.
Preventief onderhoud
De remedie ligt voor de hand: we houden onze wegen in een goede staat dankzij preventief onderhoud. Daarbij is het de kunst te zoeken naar (veel) goedkopere onderhoudsmaatregelen, die de levensduur van wegen aanzienlijk verlengen. Net hier beweert Roads AI dat dankzij het gebruik ervan gedurende de levenscyclus van een weg tot 80% van de onderhoudskosten kan worden bespaard. Aan de hand van een gelijk onderhoudsbudget leidt een preventieve strategie daarom tot een betere toestand van het wegennet.
“Je moet preventief onderhoud op het juiste moment uitvoeren, net wanneer de toestand van de weg begint te verslechteren”, zegt ingenieur Thomas Weyn, die sinds eind 2021 CEO is van ASASense. “Je doet het dus wanneer er kleine scheurtjes en rafels beginnen op te duiken en de stroefheid vermindert. Wil je efficiënt preventief onderhouden, dan heb je gedetailleerde, up-to-date en objectieve informatie nodig over de toestand van het wegdek. Deze permanente monitoring is wat we aanbieden met Roads AI.”
Auditory Scene Analysis
Om Roads goed te begrijpen, is het nodig om eerst het bedrijf dat er achter steekt te bekijken. ASAsense is een expert ingenieursbedrijf dat werd opgericht in 2015 als spin-off van de Waves onderzoeksgroep aan de Universiteit Gent. Het bouwt verder op meer dan 60 jaar aan gecombineerde expertise in akoestiek, sensornetwerken en omgevingsmonitoring (geluid, trillingen, luchtvervuiling,…).
“De ASA in ASAsense staat voor Auditory Scene Analysis. Dat is het vermogen waarmee mensen geluiden die ze horen, analyseren”, gaat Thomas Weyn verder. “Geluid bevat een schat aan informatie. De missie van ASAsense is om end-to-end diensten te leveren die gebaseerd zijn op een diepgaande analyse van geluid en trilingen, waarop de nieuwste kunstmatige intelligentie algoritmen toepast. Het in kaart brengen van de toestand van het wegdek op basis van geluids- en trillingsmetingen in voertuigen is daar slechts één voorbeeld van.”
Uit de verdere uitleg onthouden we dat verschillende wegdekken verschillende geluiden produceren tijdens het rijden. Daarbij veroorzaken slechte oppervlakken typisch meer lawaai dan goede. Is het wegdek bijzonder ongelijk, dan voel je zelfs de trillingen van de banden. Deze geluiden en trillingen worden veroorzaakt door defecten in de textuur van het wegdek, zoals scheuren, rafels of kuilen, en door de golving van de weg. Dit zijn tekenen van degradatie, wat onderhoud vereist.
“Roads AI maakt gebruik van sensorunits met ingebouwde wegdekgeluids- en trillingssensoren. Die worden geïnstalleerd in de kofferbak van het voertuig, dicht bij een van de achterwielkasten, om deze geluiden en trillingen te analyseren. Sensorunits worden in gewone voertuigen, waarmee ik duid op personenwagens of bestelwagens, geïnstalleerd, zodat ze tijdens het rijden moeiteloos de toestand van het wegdek in kaart kunnen brengen. Meetgegevens die de toestand van het wegdek beschrijven, worden naar de cloud gestuurd voor verdere verwerking.”
Analyse big data
“Het systeem gebruikt intelligente algoritmen om de invloed van factoren als temperatuur, snelheid en versnelling van voertuigen of hun geluidsisolatie weg te filteren. Ten slotte wordt de informatie die door meerdere voertuigen wordt verzameld, toegewezen aan wegsegmenten, wat resulteert in kaarten van de toestand van het wegdek. Terwijl voertuigen rondrijden, worden deze kaarten continu bijgewerkt.”
Thomas Weyn legt vervolgens uit hoe Roads AI beschikbaar is als online dienst voor openbare wegbeheerders (steden, gemeenten) en commerciële bouwbedrijven. De dienst moet met slechts één muisklik up-to-date en objectieve informatie leveren over de staat van het oppervlak van alle wegen. Dit doet het tegen een veel lagere kost dan de huidige technologieën voor wegeninspectie. Hierdoor kunnen klanten hun beslissingen over onderhoud van wegen professionaliseren, in plaats van te vertrouwen op visuele inspectie of klachten van burgers. De technologie is breed toepasbaar en omvat lokale wegen die een grote verscheidenheid aan oppervlakken kunnen hebben.
“Er lopen momenteel projecten met negen steden en gemeenten”, verduidelijkt hij. “Daarbij gaat het grotendeels om kleinere en middelgrote entiteiten, die dikwijls gebruikmaken van een eigen wagenpark. Wij installeren bij het opstarten een aantal kleine sensorunits in hun voertuigen en die maken er realtime wegdekinspectiesystemen van, die gegevens verzamelen door gewoon rond te rijden. Onze klanten hebben vervolgens eenvoudig online toegang tot de nieuwste informatie over de staat van het wegdek van hun wegen.”
Hoeveel voertuigen heeft een stad of gemeente dan nodig om tot een betrouwbaar resultaat te komen? En waarom is blijkbaar niet elk soort voertuig geschikt?
“Een specifiek getal hangt van een aantal factoren af, maar door de band genomen kunnen een tiental wagens volstaan voor een middelgrote stad of gemeente. Daarbij gaat de voorkeur naar gewone personenauto’s of bestelwagens. Elektrische of hybride auto’s genieten de voorkeur, maar voertuigen op benzine/diesel zijn ook mogelijk. Grote bestelwagens, vrachtwagens, bussen of fietsen komen niet in aanmerking omwille van de sterk verschillende geluidskenmerken (productie, isolatie) van deze voertuigen.
“Voor een goede dekking geven wij de voorkeur aan voertuigen die veelvuldig worden gebruikt, indien mogelijk meer dan 30 uur per maand. Deze worden bovendien niet uitsluitend gebruikt voor korte ritten of start-stop vervoer en leggen niet elke keer hetzelfde traject af. Enkele voorbeelden van geschikte voertuigen zijn voertuigen van de klant (stad, gemeente), taxi’s, voertuigen voor thuisverpleging, voertuigen van huisartsen of dierenartsen of voertuigen van vastgoedmakelaars. Roads AI dekt trouwens alle types wegen, niet alleen hoofdwegen maar ook lokale wegen. De dekking hangt wel af van de voertuigcirculatie: wegen met veel verkeer zullen zeer goed worden gedekt, terwijl dat minder het geval is voor wegen waar slechts sporadisch een voertuig passeert. Voertuigen die worden uitgerust met sensorunits worden geselecteerd met als doel ten minste 85% van alle wegen af te dekken. Onze sensorunits zijn overigens uitgerust met een ‘dead reckoning’ GPS-ontvanger, zodat zelfs wegen onder bruggen en in tunnels worden gedekt.”
“Is aan deze voorwaarden voldaan, dan ontvangen de klanten een nuttige maandelijkse update van de oppervlaktetoestand van hun wegen. Deze maandelijkse update bestaat uit een kaart met de meest recente resultaten voor alle wegen met voldoende auto’s/passages, in segmenten van 20 meter, en een vergelijkbare kaart in segmenten ruwweg van kruispunt tot kruispunt. Daarnaast worden varianten van bovenstaande kaarten voorzien van de verschillen (vanaf het moment dat ze beschikbaar zijn) tussen de meest recente resultaten en die van de maand voordien, 3 maanden voordien, 6 maanden voordien, 1 jaar voordien en 2 jaar voordien.”
Een sensor in de wagen wordt verstopt achter de bekleding en is geplaatst op de wielkast om de schokken goed te kunnen detecteren.
Nieuw onderzoeksproject: HAIRoad
Het is niet meer dan logisch dat er constant gesleuteld wordt aan een systeem dat artificiële intelligentie gebruikt voor het preventief wegenonderhoud. Eén van de meest recente ontwikkelingen is HAIRoad, dat hybride AI en slimme sensoren gebruikt voor het opzetten van een geautomatiseerd predictief wegenonderhoudsplatform. Het project ging van start op 1 oktober 2023 en loopt tot 30 september 2025. HAIRoad is een imec.icon onderzoeksproject gefinancierd door imec en het Agentschap Innoveren & Ondernemen (VLAIO).
“Via een zeer complementaire groep van onderzoeks- en industriële partners, waaronder wij, wil HAIRoad de stand van de techniek en de aanpak van het huidige Belgian Road Research Centre (BRRC) verbeteren door de toevoeging van geautomatiseerde gegevensverzameling en -interpretatie”, legt Thomas Weyn uit. “Een tweede doel is om adequatere voorspellingen te doen van de toestand van de wegen, zodat onderhoudsaanbevelingen kunnen worden gedaan die de kosten en baten correct afwegen. Een belangrijk element van het plan van HAIRoad is het gebruik van slimme sensoren voor gegevensverzameling en hybride AI voor gegevensinterpretatie en voorspellingen.”
“De diverse partners werken aan diverse innovaties en doelen. Allereerst is er het automatiseren van de acquisitie van de indicatoren van de BRRC-aanpak en het kijken naar de ontwikkeling van een aantal nieuwe indicatoren. Het kan bijvoorbeeld mogelijk zijn om wegen ook te monitoren met betrekking tot waterbeheer en afval. Vervolgens willen we de nauwkeurigheid van indicatoren verbeteren door datafusie van de input van verschillende soorten sensoren. Ook dient het gebruik van hybride AI bij het opnemen van de degradatiemodellen van de BRRC-methodologie in het nieuwe voorspellingsmodel. Tot slot moet er een robuuste gegevenspijplijn ontwikkeld worden die de inzet en actualisering van het AI-voorspellingsmodel kan vergemakkelijken. Bij HAIRoad zullen de innovaties van het project geïntegreerd worden in twee demonstrators: één in de haven van Antwerpen om de meer technische aspecten te valideren, en één op gemeentelijk niveau om het marktpotentieel te valideren.”
“Een uitstekend systeem, zonder jaarlijks terugkerende grote kost en met de juiste prijs/kwaliteit verhouding”
The proof of the pudding is in the eating en dat is uiteraard waar we naar op zoek gingen. Wat denken gebruikers zelf over Roads AI, maakt het zijn beloftes waar? Eén van de early adopters was de gemeente Zedelgem, die er al sinds 2021 gebruik van maakt. Voor Vincent Mahieu, diensthoofd openbare werken bij deze gemeente, is er geen twijfel mogelijk. Roads AI is een uitstekend systeem, waar men inmiddels de vruchten al van plukt.
“Indertijd kwam de vraag vanuit het schepencollege hoe we op een ideale manier konden bepalen welke wegen we vernieuwen en welke niet. We wilden een goed onderbouwd systeem en bekeken diverse methodes, waarna we heel toevallig bij ASAsense uitkwamen. Deze firma bood een systeem aan tegen een beperkte kostprijs, waarbij niet al te dure apparaten konden zorgen voor een goede prijs/kwaliteit verhouding voor een gemeente als die van ons”, legt hij uit.
We horen hoe er binnen de gemeentediensten gezocht werd naar mensen die over quasi alle wegen reden binnen kerngemeente Zedelgem en Aartrijke, Veldegem en Loppem, die samen Groot-Zedelgem uitmaken. Zo kwam men uit bij de technische dienst en werden drie auto’s voorzien van een sensor. Al snel werd duidelijk dat men beter nog een aantal extra voertuigen kon inschakelen.
“Onze mensen van de technische dienst kwamen dan wel overal, toch bleken drie auto’s te weinig. Daarom rustten we ook nog een aantal politiewagens uit met het systeem en deden we kort nadien hetzelfde met een drietal privéwagens. Zo komen we tot een dekkingsgraad van 100%”, gaat Vincent Mahieu verder. “Dit tiental wagens zorgt inmiddels voor een duidelijk beeld van de wegen in Zedelgem. Interessant is daarbij dat we de macro’s kunnen regelen, waardoor een onderscheid gemaakt kan worden tussen de verschillende soorten wegdek. Voor asfalt moet je, bijvoorbeeld, wat fijner afstellen dan bij beton. Jaarlijks lijsten we de resultaten op en na een visuele inspectie ter plaatse bepalen we prioriteiten voor wegen die onder handen moeten genomen worden. We delen in volgens getallen van 1 tot 3, waarbij 1 staat voor: prioritair te behandelen. Inmiddels pakten we al een tiental wegen aan en is duidelijk dat de visie van Roads AI bijzonder goed onderbouwd is. Mooi is ook dat de ontwikkelaars blijven sleutelen aan hun product en dat extra ingrepen zorgen voor steeds nauwkeuriger resultaten, ons overtuigen om hier te blijven mee werken is allang niet meer nodig.”
Vincent Mahieu wijst tot slot nog op een andere interessante vaststelling. Niet enkel is de instapkost redelijk laag, ook de latere opvolging kent maar een heel bescheiden kostprijs: “Er is geen jaarlijks terugkerende grote kost, ik schat dat dit misschien één tiende kost van andere systemen die worden aangeboden. Een extra troef is dat je ook op bijzonder korte tijd veranderingen in het wegdek opmerkt. Stel dat er plots ergens een put opduikt, dan krijgt het systeem meteen een update als één van onze sensorwagens daar overheen rijdt. Dit is dus totaal anders dan bij systemen die afhangen van een jaarlijkse meetherhaling, het stelt ons in staat om indien nodig zeer snel remediërend op te treden.”