Inspection des ponts et la surveillance de la circulation

Depuis 2015 le DOT Michigan (MDOT) aux  USA utilise les drones pour l’inspection des ponts, l’inspection des espaces clos et la surveillance de la circulation. 

Inspections des ponts d'UAS Michigan DOT

Le ministère des Transports du Michigan utilise les drones pour les inspections de ponts, les inspections d’espaces clos et la surveillance du trafic. 

Une demande de proposition pour un projet de recherche de phase deux sur deux ans sur la manière dont le projet pourrait être mise en œuvre dans les évaluations d’infrastructure a été publiée, la candidature de MTRI étant à nouveau sélectionnée. À la fin de la deuxième phase, cinq ponts, trois corridors routiers et un site de construction avaient tous été imagés à l’aide de systèmes de drones utilisant des technologies optiques et thermiques. De plus, des plates-formes de différentes tailles, telles que les DJI Mavic Pro et DJI Phantom 3 Advanced de plus petite taille, les hexacoptères Bergen de plus grande taille et un UAS Bergen Quad-8, ont été utilisées pour effectuer plusieurs vols au-dessus des moyens de transport. Les plates-formes plus petites volaient généralement pendant 20 minutes au maximum et fournissaient des aperçus rapides, notamment dans les zones difficiles d’accès.

Comme pour la première phase, les évaluations de tabliers de pont par drone ont été couronnées de succès, car les images optiques et thermiques ont été capables de détecter les éclats et les délaminations, respectivement. Pour la détection des éclats, l’imagerie optique haute résolution a été traitée dans un modèle altimétrique numérique 3D. Un algorithme de détection des éclats sur mesure a été créé pour MDOT, qui utilise le modèle 3D et les entrées de l’utilisateur pour détecter et quantifier automatiquement les éclats sur le tablier du pont. De même, pour la détection de délamination, un algorithme sur mesure a été créé, utilisant les images thermiques fusionnées du tablier de pont pour détecter et quantifier les délaminations. Une comparaison entre la détection manuelle traditionnelle (sondage au marteau et traction de chaîne) et la détection automatique du délaminage par drone a également été réalisée. Les méthodes manuelles traditionnelles détectaient les délaminages à une échelle plus grossière.

Au cours de la première phase, un dirigeable surveillant le trafic a été piloté dans un couloir d’autoroute pour diffuser des images vidéo en direct du trafic. Cependant, des tests supplémentaires ont montré que le dirigeable ne convenait pas correctement aux vents violents. Par conséquent, pour la phase deux, le DJI Mavic Pro avec caméra optique intégrée a été utilisé pour surveiller le trafic. L’utilisation du drone s’est avérée plus utile que le dirigeable en raison de sa stabilité et de sa capacité à voler dans le couloir par rapport à un dirigeable immobile. Michigan Tech a développé pour MDOT un programme personnalisé qui quantifie automatiquement le trafic, le flux de trafic et la vitesse des véhicules.

Michigan Tech a également utilisé des UAS pour créer une image d’un site de construction actif, en collectant des images optiques d’une pile d’agrégats. Une autre société a également imagé le site à l’aide d’un système de détection et de télémétrie haute résolution (LiDAR). L’imagerie optique de la pile a été reconstruite sous la forme d’un modèle 3D dans lequel des mesures volumétriques ont été effectuées et comparées aux mesures LiDAR. Les résultats ont montré que la quantification des images optiques était comparable aux mesures LiDAR. Cela montre que le MDT pourrait utiliser à l’avenir des images optiques à haute résolution pour mesurer l’évolution du volume sur les chantiers de construction actifs.

 Pont Stearns Bayou

L’équipe du Michigan Tech a recommandé que le MDOT utilise les données capturées par les UAS pour intégrer des modèles de données au niveau des éléments d’éléments de dommages à la surface des ponts. Le but de ces modèles coûts-avantages était d’attacher des structures de données reflétant l’âge de la surface du pont, le moment de la capture de l’élément et sa progression dans le cycle de vie du pont. Ce processus peut aider à optimiser les coûts d’entretien et de réhabilitation des ponts.

Stockage et visualisation de données

Plusieurs types de sites de transfert de données ont été examinés et testés au cours du projet afin de trouver une solution permettant de télécharger rapidement, de fournir un accès et de distribuer les données collectées par le système UAS à plusieurs utilisateurs MDOT. Une configuration finale du logiciel de stockage en nuage a été choisie pour permettre à Michigan Tech et MDOT de collaborer et de transférer facilement des fichiers. Le système a également permis à MDOT de télécharger directement les données du cloud dans ses propres bases de données. Les avantages de cette solution comprenaient une information d’identification unique (ID / mot de passe) pour chaque utilisateur, une piste d’audit complète et un mécanisme de sauvegarde des données stocké dans le cloud sécurisé. Les administrateurs système pourraient également identifier rapidement les modifications apportées aux fichiers ou au cloud dans les nuages ​​par les utilisateurs.

Pour s’assurer que le coût d’utilisation des drones pour évaluer l’état des tabliers de pont ne l’emporte pas sur les avantages, un modèle coûts-avantages a été mis au point pour comparer les économies globales des deux techniques manuelles traditionnelles comparables à celles des drones Bien que les méthodes traditionnelles soient simples à utiliser, économiques et constituent donc une technique de contrôle non destructif largement adoptée pour l’inspection des tabliers de pont, les données de détresse provenant de ces méthodes peuvent être subjectives et variables. L’équipe du Michigan Tech a recommandé que le MDOT utilise les données capturées par les drones pour intégrer des modèles de données au niveau des éléments d’éléments de dommages à la surface des ponts. Le but de ces modèles coûts-avantages était d’attacher des structures de données qui reflètent l’âge de la surface du pont, le moment dans lequel l’élément est capturé et sa progression dans le cycle de vie du pont. Cela peut être très utile pour améliorer davantage les modèles de détérioration des ponts en fonction du comportement de chaque détresse dans le temps, fournissant une base de référence pour évaluer la qualité des données capturées par les techniques de CND et pour améliorer l’exactitude et la précision de l’état évalué du pont. En retour, cela peut aider à optimiser les coûts d’entretien et de réhabilitation des ponts.

Comparaison des heures de pont US 31

Les évaluations de tabliers de pont par drone ont été couronnées de succès, car les images optiques et thermiques ont été capables de détecter les éclats et les délaminations, respectivement.

Vols futurs

Ce projet de recherche appliquée a permis la poursuite des tests et de la démonstration de plusieurs plates-formes et capteurs drones pour les besoins en infrastructure. La détection basée sur les drones est devenue plus pratique. Les produits de données résultants ont montré la capacité de détecter rapidement et avec précision les problèmes de surface et de sous-sol du tablier du pont en utilisant des images recueillies par un drones, la manière dont un site de construction pouvait être rapidement imaginé pour inclure des quantités globales et comment de petits drones pouvaient être utilisés pour évaluer les conditions de circulation. Les améliorations apportées à la collecte, au traitement et à la visualisation des données développées initialement dans le cadre de la première phase de ce projet ont été possibles tout au long de la phase secondaire, notamment des outils logiciels améliorés de détection d’éclats et de délamination.

Les drones ont le potentiel de collecter des données critiques de manière peu coûteuse et précise. Par rapport à la première phase de ce projet, le nombre, les types et les résolutions de plates-formes et de capteurs disponibles pour un déploiement pratique ont considérablement changé, de même que le nombre de personnes utilisant des drones à des fins de recherche et d’exploitation. De futurs vols sont nécessaires pour intégrer ces applications et flux de travail à une utilisation quotidienne , en particulier en vertu de règles fédérales en développement qui augmentent le déploiement pratique des drones.

Pont du comté de Pickaway

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