Năm 2007, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng Hoa Kỳ (DARPA) đã tài trợ cho Urban Challenge, một cuộc đua đường trường dành cho các phương tiện tự lái không người lái. Sự kiện này đã gây ra những làn sóng chấn động trong ngành công nghiệp ô tô — cho đến lúc đó, người ta tin rằng cáp dẫn hướng hoặc cơ sở hạ tầng tương tự là cần thiết để hỗ trợ ô tô tự lái, nhưng cuộc đua đã chuyển trọng tâm sang phát triển các phương tiện tự lái hoàn toàn. Nhưng loại cơ sở hạ tầng đường cao tốc thông minh nào sẽ cần thiết cho sự thành công của họ?

The Central Nippon Expressway Company, aka NEXCO Central, manages 1,200 miles of the country’s expressways, including the heavily congested, nearly 50-year-old Tomei Expressway and the newly built Shin-Tomei Expressway running parallel to it.

Mỗi ngày, hơn 1,87 triệu phương tiện di chuyển trên các tuyến đường cao tốc của NEXCO Central. Dân số già của Nhật Bản và sự nghỉ hưu sắp tới của một thế hệ công nhân có kinh nghiệm là hai yếu tố khiến việc quản lý đường hiệu quả trở nên quan trọng trong tương lai. Atsunori Ishida, trợ lý giám đốc của Đội Môi trường / Kỹ thuật tại Chi nhánh Tokyo của công ty cho biết: “Đường của chúng tôi mở cửa 24 giờ một ngày, 365 ngày một năm, vì vậy chúng tôi không thể để xảy ra bất kỳ sai sót nào.

Một sự chuẩn bị quan trọng cho quá trình chuyển đổi này là chuyển các bản vẽ 2D hiện có về mạng lưới đường của NEXCO thành mô hình 3D. Ishida cho biết: “Chúng tôi đã có các bản vẽ 2D cho đường cao tốc Tomei, Shin-Tomei và các đường cao tốc khác, và chúng tôi đang khám phá cách tạo ra các mô hình 3D. “Chúng tôi đã sử dụng MMS [Hệ thống Bản đồ Di động] để tạo dữ liệu đám mây điểm cho toàn bộ chiều dài của Đường cao tốc Shin-Tomei.”

NEXCO Central đang nghiên cứu cách sử dụng tốt nhất dữ liệu này để tạo ra các mô hình CIM (mô hình thông tin xây dựng, một thuật ngữ được sử dụng ở Nhật Bản để mô tả BIM trong cơ sở hạ tầng). Công ty đã giới thiệu CIM trong các giai đoạn thiết kế cho Đường cao tốc Tokyo Gaikan và Đường cao tốc Chuo, trong một dự án giải tỏa tắc nghẽn xung quanh Đường hầm Kobotoke. NEXCO Central đang sử dụng Bộ sưu tập Kiến trúc, Kỹ thuật & Xây dựng của Autodesk, bao gồm Civil 3D và AutoCAD Map 3D; Navisworks, cho phép tích hợp và xem nhiều mô hình CIM cùng nhau; và InfraWorks.

Hỗ trợ AI và Robot

Có thể khó đánh giá điều kiện và tốc độ di chuyển ở các khu vực dễ xảy ra ùn tắc: Ví dụ: Đường cao tốc Tomei có các cảm biến xe được lắp đặt cách nhau 1,2 dặm, quá xa nhau để thu thập dữ liệu giao thông chính xác. Để giải quyết vấn đề này, NEXCO Central đã công bố hệ thống cung cấp thời gian di chuyển Bluetooth trong đó các bộ thu bên đường phát hiện địa chỉ kiểm soát truy cập phương tiện (MAC) của thiết bị Bluetooth và hệ thống định vị của người lái xe. Thời gian di chuyển giữa các bộ thu có thể được sử dụng để tính toán thời gian chuyến đi ước tính, cung cấp thông tin chính xác hơn cho các bảng hiển thị hành trình trên đường cao tốc.

NEXCO Central đang lắp đặt máy đo gia tốc tại các trạm thu phí và các công trình khác. Dữ liệu cảm biến này sẽ giúp đánh giá tính toàn vẹn cấu trúc của các cơ sở này trong trường hợp có động đất hoặc các thảm họa khác. Các sáng kiến ​​khác trong quá trình phát triển bao gồm xe trượt tuyết tự động và hạn chế làn đường tự động để đảm bảo an toàn cho công nhân bên đường. NEXCO Central hy vọng sẽ sử dụng dữ liệu lớn của công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) để cung cấp thông tin về tắc nghẽn giao thông và các mảnh vỡ trên đường. Công ty cũng được giao nhiệm vụ ngăn chặn tình trạng lái xe sai chiều, vốn đã gia tăng trong những năm gần đây.

Việc tích hợp AI và rô bốt vào các hoạt động đường cao tốc thông minh sẽ tự động hóa nhiều nhiệm vụ quản lý và bảo trì hơn. Thông qua nghiên cứu chung với Khoa Khoa học Thông tin và Công nghệ Đại học Tokyo, một hệ thống phát hiện vết nứt đường hầm sử dụng xử lý hình ảnh tốc độ cao đã được phát triển từ năm 2013. Đến năm 2017, nhóm nghiên cứu đã có thể phát hiện các vết nứt chỉ rộng 0,008 inch khi đang di chuyển ở 62 dặm / giờ (tốc độ giới hạn ở Nhật Bản), và nó đặt mục tiêu triển khai hệ thống này vào năm 2018. Máy bay không người lái đã được sử dụng để kiểm tra các trụ đỡ cầu và các cấu trúc khác; Trạng thái vết nứt được đánh giá từ xa bằng cách con người kiểm tra hình ảnh đã chụp, nhưng tác vụ này có thể được tự động hóa thông qua AI.

Việc thu thập và phân tích dữ liệu cũng được sử dụng để nghiên cứu hành vi của người lái xe và thiết kế cấu trúc của cơ sở hạ tầng giao thông và đường cao tốc thông minh trong tương lai. Các sáng kiến nhằm mang lại trải nghiệm lái xe an toàn, thoải mái hơn trên đường cao tốc bao gồm hình dung hoạt động của não bộ để hiểu rõ hơn về nguyên nhân của tai nạn giao thông và phân tích cấu trúc để cải thiện độ bền của vật liệu, giảm chi phí và gánh nặng môi trường. NEXCO Central đang làm việc với các trường đại học và các công ty để chia sẻ thông tin và công nghệ cũng như hình thành các quan hệ đối tác nghiên cứu và phát triển mới.

An toàn cho người lái xe — và Hệ sinh thái đường cao tốc thông minh

Ứng phó với tắc nghẽn đường và tai nạn được xử lý tại bốn trung tâm kiểm soát giao thông của NEXCO Central, nơi thu thập thông tin từ các quầy giao thông và camera CCTV để đo lưu lượng giao thông và thông tin thời tiết.

Dữ liệu này được gửi qua một mạng lưới độc quyền bao phủ toàn bộ hệ thống đường cao tốc; nó được sử dụng với thông tin thu thập được từ các cuộc gọi khẩn cấp ven đường và tuần tra giao thông để đánh giá tình trạng đường xá và đưa ra quyết định quản lý cũng như hỗ trợ trực tiếp từ lực lượng tuần tra giao thông, cảnh sát và lính cứu hỏa. Bảng thông tin trên đường hiển thị thông tin giao thông cho người lái xe và giúp kiểm soát luồng giao thông

Vào tháng 1 năm 2018, Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng, Giao thông và Du lịch Nhật Bản (MLIT) đã thực hiện các cuộc kiểm tra thực địa với một đoàn xe tự lái dọc theo một đoạn của Đường cao tốc Shin-Tomei. MLIT đang tìm cách cho phép các phương tiện cá nhân tự lái một phần (tự động hóa cấp độ 2) trên đường cao tốc vào năm 2020, với mục tiêu đưa các phương tiện hoàn toàn tự động (cấp độ 4) lên đường cao tốc vào năm 2025. Đối với lĩnh vực kinh doanh vận tải biển, MLIT hy vọng sẽ có các đoàn lữ hành tự - Lái xe tải trên đường cao tốc vào đầu những năm 2020. Ngoài ra, trong công trình còn có hệ thống cung cấp thông tin giao thông để ghép làn hỗ trợ xe tự lái.

Những cải tiến về đường cao tốc sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm lượng khí thải carbon ở Nhật Bản. Các sáng kiến ​​về môi trường bao gồm các trạm sạc xe điện, đã được lắp đặt tại hơn 40 khu vực nghỉ ngơi và quảng trường dịch vụ; Đèn LED chiếu sáng đường hầm; và các hoạt động đường cao tốc chạy bằng năng lượng mặt trời. Trong một sáng kiến, Ishida nói, “Chúng tôi lấy hạt giống từ những cây ở những khu vực chúng tôi sẽ xây dựng, trồng cây non và sau đó trồng chúng sau khi xây dựng xong. Bằng cách trồng lại bằng cách sử dụng những cây si có nguồn gốc địa phương này, chúng tôi có thể giúp bảo tồn hệ sinh thái di truyền của khu vực. ”

“Nút giao thông minh” dọc theo các tuyến đường cao tốc cho phép công nghệ thu phí điện tử (ETC) tại các trung tâm dịch vụ, giúp cải thiện khả năng tiếp cận và kích thích các ngành công nghiệp trong khu vực. Các lợi ích khác bao gồm ứng phó và phục hồi thiên tai nhanh chóng hơn.

Trên những con đường đông đúc của NEXCO Central, các mảnh vỡ gây ra 100 vụ hỏng xe và 200 sự cố mỗi ngày, mỗi sự cố cần được hỗ trợ hoặc dọn dẹp. Ishida nói: “Hiện tại, trong những tình huống như vậy, nhân viên xác định hướng hành động. “Trong tương lai, chúng tôi đang hướng tới việc tự động hóa các tác vụ này bằng cách sử dụng robot và AI. Tôi nghĩ việc liên kết các mô hình CIM với dữ liệu động sẽ trở nên quan trọng hơn để đạt được những mục tiêu này ”.

“Quyết định cuối cùng luôn do con người đưa ra,” ông nói thêm. “Tuy nhiên, những quyết định như vậy yêu cầu thông tin chính xác từ việc thu thập và phân tích dữ liệu, mà hệ thống của chúng tôi sẽ có thể cung cấp một cách hiệu quả.”