Honda desarrolla un sistema inteligente para detectar baches y daños viales
Honda, ODOT y la Universidad de Cincinnati crean una solución con IA y vehículos conectados para mejorar la seguridad vial en Estados Unidos.
Los baches en la carretera causan muchos accidentes. Crédito: photopixel | Shutterstock
Uno de los grandes dolores de cabeza de los conductores son los baches en las carreteras. Estos problemas han causado daños en los autos, así como accidentes, por lo que, a pesar del mantenimiento en muchos lugares, todavía siguen saliendo estos baches o grietas en las calles o carreteras.
Para atacar este problema, la empresa de autos Honda está desarrollando junto a DriveOhio (ODOT), i-Probe Inc., Parsons Corporation y la Universidad de Cincinnati un sistema innovador. Esta nueva tecnología se adaptará a los vehículos para que puedan ser capaces de detectar baches, señales dañadas y fallas en la infraestructura vial en tiempo real, usando inteligencia artificial, sensores avanzados y análisis en la nube.
Vehículos podrán detectar baches, lo que ayudará a evitar más accidentes en la vía
El Sistema Proactivo de Mantenimiento Vial de Honda utiliza vehículos de prueba equipados con visión computacional avanzada y sensores LiDAR. Estos son capaces de analizar el estado de la carretera mientras circulan en condiciones reales. No se trata de autos de laboratorio: recorrieron más de 3.000 millas en carreteras urbanas y rurales del centro y sureste de Ohio, bajo diferentes climas, horarios y tipos de vía.
Estos resultados han dado un vuelco que sorprendió a muchos expertos. Las pruebas dieron un 99% de precisión en la detección de señales dañadas u obstruidas, 93% de precisión para barandillas y barreras de seguridad y 89% de precisión promedio en la detección de baches.
Además, el sistema identifica desniveles peligrosos en los arcenes, marcas viales desgastadas y niveles de rugosidad del pavimento. Todas estas irregularidades afectan tanto a la seguridad como a los sistemas de asistencia al conductor.
Este sistema podrá lograr un mantenimiento real y efectivo
Lo verdaderamente revolucionario no es solo la detección, sino lo que ocurre después. Los datos recopilados por los vehículos se procesan mediante modelos de Edge AI, se envían a la plataforma en la nube de Honda y se integran directamente en el sistema Parsons iNET Asset Guardian. Esto dará órdenes de trabajo automatizadas, priorizadas por gravedad y proximidad, dependiendo de la zona afectada, así como menos burocracia, más eficiencia y rapidez en la ejecución de los equipos de mantenimiento antes de que el daño sea mayor.
Este ducto inteligente permite a los operadores del Departamento de Transporte de Ohio visualizar en tiempo real las deficiencias a través de paneles web y contrastarlas con inspecciones tradicionales, reduciendo excesivamente la necesidad de recorridos manuales.
Sistema proactivo de mantenimiento vial ahorrará millones de dólares
Según las estimaciones del proyecto, DriveOhio (ODOT) podría ahorrar más de $4,5 millones de dólares al año. Esto gracias a que habrá menos tiempo de inspección, lo que garantiza mover equipos directo al problema. Otra ventaja es la prevención de reparaciones costosas por daños acumulados, lo que un pequeño bache podrá ser reparado a tiempo antes de que se convierta en algo más grande.
Pero el ahorro económico no es el único beneficio. Reducir las inspecciones en carretera también disminuye la exposición de los trabajadores a accidentes de tráfico, uno de los mayores riesgos en el mantenimiento vial en Estados Unidos.
Todo esto se da por la colaboración entre grandes actores que buscan soluciones óptimas. Este proyecto es un ejemplo claro de cómo la colaboración entre industria automotriz, gobierno y academia puede generar soluciones reales a problemas estructurales.
Honda aportó su experiencia en sensores, vehículos conectados e IA. i-Probe Inc. validó los datos y desarrolló análisis especializados para evaluar irregularidades y señalización. Parsons Corporation integró los sistemas y transformó los datos en acciones operativas reales y la Universidad de Cincinnati lideró el desarrollo de algoritmos de detección y la integración tecnológica en los vehículos.
El plan piloto comienza en Ohio, pero se espera que pueda distribuirse en diferentes estados. Con un sistema más eficiente, las autopistas, calles y carreteras tendrán un mejor mantenimiento a largo plazo.
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