ระบบสอดส่องคุณภาพผิวจราจร โดย Machine Learning ด้วย Sensor ในยานพาหนะ ผ่านโครงข่าย IoT

ปัญหาคุณภาพพื้นผิวจราจรไม่ได้มาตรฐาน เช่น หลุมบ่อ รอยปูดนูนบนผิวถนน หรือฝาท่อระบายน้ำปิดไม่เรียบ ส่งผลต่อการเกิดอุบัติเหตุเป็นจำนวนมาก การเข้าสำรวจพื้นผิวจราจรที่เพื่อเข้าทำการซ่อมแซและแก้ไขในปัจจุบันนั้นดำเนินการโดยใช้รถสำรวจ ซึ่งในการสำรวจเพื่อให้ครอบคลุมถนนทั้งประเทศนั้นใช้ระยะเวลานาน อีกทั้งรถสำรวจนั้นมีต้นทุนสูง ทำให้มีความขาดแคลนของอุปกรณ์และส่งผลให้ถนนไม่ได้รับการสำรวจอย่างทั่วถึง ทำให้การเข้าซ่อมแซมและแก้ไขนั้นไม่สามารถดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว ทีมผู้ประดิษฐ์ได้รับทุนสนับสนุนจากกองทุนวิจัยและพัฒนา กิจการกระจายเสียง กิจการโทรทัศน์ และกิจการโทรคมนาคม เพื่อประโยชน์สาธารณะ ภายใต้หัวข้อ การวิจัยและพัฒนาเชิงนวัตกรรม เทคโนโลยีสารสนเทศ และโทรคมนาคม ทางด้านการพัฒนาสังคมเมืองไปสู่เมืองอัจฉริยะ (Smart City) ในงบประมาณปี พ.ศ. 2562 จึงได้พัฒนาอุปกรณ์ต้นแบบที่สามารถตรวจจับความผิดปกติบนท้องถนน มีคุณภาพสูงและมีต้นทุนที่ต่ำแทนรถสำรวจ เช่น สมาร์ทโฟน เพื่อให้หน่วยงานที่มีหน้าที่บำรุงรักษาสามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการสำรวจและบำรุงรักษาผิวทาง ได้อย่างทั่วถึงมากขึ้นข้อมูลการใช้ประโยชน์ อาทิ กระบวนการผลิต/ ส่วนประกอบหลัก/คุณสมบัติ

ทีมผู้ประดิษฐ์ได้พัฒนาระบบสำหรับจัดเก็บข้อมูลความเสียหายบนผิวถนน 5 ประเภท ได้แก่ หลุมบ่อ ฝาท่อระบายน้ำ รอยแตก รอยปะนูน และความเสียหายตามขอบ และประมวลผลข้อมูลเกี่ยวกับคุณภาพพื้นผิวจราจรด้วยปัญญาประดิษฐ์ โดยทำการติดตั้งสมาร์ทโฟนภายในห้องโดยสารของผู้โดยสาร ข้อมูลที่ได้นั้นจะถูกจัดเก็บบนคลาวด์แพลตฟอร์มเพื่อรวบรวมและจัดเก็บให้หน่วยงานที่มีหน้าที่ดูแลถนน สามารถเข้าถึงข้อมูลเพื่อเลือกจัดการกับความเสียหายดังกล่าวที่ระบบตรวจพบต่อไป ประโยชน์จากการพัฒนาทคโนโลยีดังกล่าว ช่วยเพิ่มขีดความสามารถให้แก่หน่วยงานในการตรวจสอบสภาพถนนของหน่วยงาน ทำให้หน่วยงานได้รับข้อมูลอย่างรวดเร็ว เชื่อถือได้ และช่วยให้หน่วยงานสามารถจัดลำดับความสำคัญในการซ่อมแซมผิวจราจรได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังใช้งบประมาณน้อย ซึ่งช่วยให้สามารถบริหารงบประมาณในการก่อสร้างได้อย่างเหมาะสม

ติดต่อข้อมูลเพิ่มเติม
ผศ.ดร.สาโรช บุญศิริพันธ์
ภาควิชาวิศวกรรมโยธา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
โทร. 081-885-9300 E-mail: saroch.b@ku.th

เรียบเรียงโดย
น.ส.ทิสยา ทิศเสถียร
ฝ่ายเผยแพร่งานวิจัย สถาบันวิจัยและพัฒนาแห่ง มก.
E-mail: rdityt@ku.ac.th