L’expérience d’utiliser une piste cyclable est grandement influencée par la qualité de son revêtement. Pour ceux qui utilisent le vélo pour leurs déplacements professionnels ou quotidiens, il est essentiel que leurs trajets soient à la fois efficaces et agréables, tout en restant respectueux de l’environnement.

Salzburg Research a développé une intelligence artificielle permettant aux vélos intelligents d’analyser leur environnement. Cette technologie est spécialement conçue pour évaluer les pistes cyclables, analyser les dépassements, détecter les collisions et proposer des avertissements pour une conduite sécurisée. Les résultats de cette recherche ont été publiés dans le Journal des services basés sur la localisation.

Le vélo joue un rôle crucial dans la transition vers une mobilité plus respectueuse du climat, en ligne avec les objectifs européens et nationaux en matière d’environnement. C’est pourquoi des investissements importants sont réalisés pour développer et entretenir les infrastructures cyclables, afin de garantir que les pistes existantes restent sûres et praticables.

Traditionnellement, la qualité des revêtements des pistes cyclables était évaluée à l’aide de mesures vibratoires. Cependant, dans le domaine de la surveillance des routes, les approches visuelles et basées sur la technologie LiDAR sont de plus en plus utilisées, cette dernière offrant des résultats particulièrement précis. Le LiDAR, acronyme de « Light Detection and Ranging », est un système permettant de générer des données 3D haute résolution en utilisant des faisceaux lumineux, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour l’amélioration des infrastructures cyclables.

« 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.

Plus d’informations : Armin Niedermüller et al, Segmentation sémantique 3D basée sur un transformateur des infrastructures cyclables urbaines, Journal of Location Based Services (2024). DOI : 10.1080/17489725.2024.2307969

Fourni par Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH