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Die Digitalisierung, Automatisierung und Robotisierung von Straßeninspektions- und Wartungstechnologien ermöglichen es, größere Datenmengen und zusätzliche Informationsarten über die Straßeninfrastruktur zu sammeln. Es werden Methoden und Werkzeuge benötigt, um Entscheidungsprozesse im Straßenmanagement zu unterstützen und diese neuen Informationen zu nutzen, um sich einer vorausschauenden Wartung zu nähern und verschiedene Aspekte des Straßenmanagements zu verbessern. Diese Studie präsentiert ein digitales Zwilling-basiertes Entscheidungsunterstützungswerkzeug, um Straßenbetreibern bei Inspektion, Wartung und Aufrüstung von Straßen zu helfen. Das Ziel des Papiers ist zweifach. Erstens wird die Architektur des digitalen Zwilling-basierten Entscheidungsunterstützungswerkzeugs vorgestellt, die die Hauptkomponenten und Funktionen beschreibt. Das System basiert auf einem digitalen Zwilling (DT), der reale Straßenanlagen spiegelt, um unterschiedliche Datenquellen zu integrieren und die Verarbeitung von Niedrigstdaten in hochwertige Informationen zu unterstützen. Das Entscheidungsunterstützungswerkzeug (DST) ist in der Lage, die gesammelten Informationen zu analysieren und den Zustand des Straßenbelags zu berechnen, um optimale Interventionspläne abzuleiten, die sich mit den Bedingungen von Straßenabschnitten, menschlichen und technischen Ressourcen sowie anderen externen Einschränkungen befassen. Zweitens wird die Anwendung der vorgeschlagenen Architektur zur Wartung von Straßenbelägen beschrieben, wobei die italienische Autobahn A24 und ihre Verbindungen mit dem RIng von Rom, verwaltet von Strada dei Parchi SpA, berücksichtigt werden. Daten zum Straßenbelag, wie der Internationale Rauheitsindex (IRI) und der Seitenkraftkoeffizient (SFC), werden in den DT integriert, um sie mithilfe von KI-Clustertechniken zu analysieren, um die Teilung und Gruppierung von Straßenabschnitten gemäß ihrem Status und Qualitätsindex durchzuführen. Das Papier zeigt die Vorteile, die sich aus der Integration von DT-Technologien mit DSTs zur Verbesserung der Prozesse der Straßenwartung ergeben.
Consilvio et al. (Sun,) untersuchten diese Frage.