Стеклоочистители более точны в определении погоды, чем погодные радары для мониторинга осадков

Парк автомобилей, оснащенный камерами и сетевыми датчиками, собирает данные о локальных осадках.

Инженеры Мичиганского университета добавили несколько серьезных технологий в автомобильные стеклоочистители, создав мобильную сеть, более точную, чем метеорологический радар, для отслеживания и мониторинга локальных осадков. Команда объединила небольшой испытательный парк автомобилей в Энн-Арборе, чтобы он мог отследить, где находятся машины и есть ли у них «смарт дворники»; также были добавлены камеры, чтобы команда могла видеть и измерять количество осадков.

Инженеры отслеживали, когда использовались дворники, сопоставляя эти данные с видео с бортовых камер для документирования осадков. Они обнаружили, что отслеживание активности стеклоочистителей может обеспечить более быстрые и точные данные об осадках, чем радары и дождемеры, установленные в настоящее время.

Водные департаменты и городские службы, вооруженные такими данными в режиме реального времени, могут быстрее предотвратить внезапные наводнения или переполнение коллекторов сточных вод, а также лучше использовать «умные» ливневые системы, оснащенные автономным датчиком и клапанами. Локальные наводнения представляют растущую угрозу собственности, инфраструктуре и окружающей среде.

«Сетевые транспортные средства, подобные этим, предлагают способ получения информации об осадках в решениях, которых мы раньше не видели», — говорит Бранко Керкез, профессор инженерных разработок в UM. «Он более точный, чем радар, и позволяет нам заполнить пробелы в существующих сетях дождемеров».

На данном этапе наиболее точные предупреждения о наводнениях поступают из комбинации спутникового радиолокационного слежения и дождемеров, разбросанных по широкой географической зоне. Оба имеют плохое пространственное разрешение, а это означает, что они не могут отразить то, что происходит на уровне улицы.

«Радар имеет пространственное разрешение в четверть мили и временное разрешение в 15 минут», — говорит Рам Васудеван, профессор инженерной мысли в Мичиганского университета. «Напротив, дворники имеют пространственное разрешение в несколько футов и временное разрешение в несколько секунд, что может иметь огромное значение в прогнозировании внезапного наводнения».

Ранее в этом году Европейская академия наук сообщила, что число наводнений и экстремальных осадков увеличилось более чем на 50% в этом десятилетии и это происходило в четыре раза чаще, чем в 1980 году.

«Из-за разбросанности радиолокационных радаров и дождемеров у нас недостаточно информации о том, где и когда идет дождь», — объясняет Васудеван. «Если у вас есть точные прогнозы того, где происходит наводнение, вы можете эффективно и действенно контролировать водопроводные сети, чтобы предотвратить загрязнения всех видов опасными химическими веществами в нашей системе водоснабжении из-за стока».

Установка большого количества датчиков по всему городу для получения данных об осадках на уровне улиц будет дорогостоящим. Но использование подключенных транспортных средств позволяет использовать ресурс, который можно легко внедрить сейчас, и в будущем он будет только увеличиваться по мере добавления в автомобили большего количества интернет вещей (IoT).

Исследователи собрали данные из 70 автомобилей, оснащенных датчиками, встроенными в стеклоочистители и камеры на приборной панели. Эта программа под названием «Safety Pilot» стала крупнейшей в мире программой испытаний подключенных транспортных средств, в которой приняли участие около 3000 человек. В настоящее время она называется испытательной средой Ann Arbor Connected Vehicle.

Керкез и Васудеван говорят, что их исследование представляет собой первый шаг в создании сети интеллектуальной инфраструктуры, питаемой и реагирующей на данные, собранные с автотранспорта на дороге. Но потребуется больше усилий, чтобы превратить эту идею в жизнь.

«Однажды, когда все будет связано, мы увидим преимущества такого сбора данных в масштабе системы», — говорит Керкез. «Прямо сейчас мы установили связь между автомобилями и «водой», но, безусловно, будет больше примеров обмена данными между взаимосвязанными инфраструктурными системами».