Ajoneuvoista kerättävän paikkatiedon käyttö kaupunkien tiestön kunnossapidon suunnittelussa ja toteutuksessa
Lehmuskoski, Niklas (2018-11-19)
Ajoneuvoista kerättävän paikkatiedon käyttö kaupunkien tiestön kunnossapidon suunnittelussa ja toteutuksessa
Lehmuskoski, Niklas
(19.11.2018)
Tätä artikkelia/julkaisua ei ole tallennettu UTUPubiin. Julkaisun tiedoissa voi kuitenkin olla linkki toisaalle tallennettuun artikkeliin / julkaisuun.
Turun yliopisto
Tiivistelmä
Aiempien tutkimusten mukaan tiepäällysteen huono kunto on harvoin suora syy kuolemaan
johtavissa auto-onnettomuuksissa, mutta se nostaa välillisesti onnettomuusriskiä, sillä
huonokuntoinen tiepäällyste aiheuttaa muun muassa epävarmuutta kuljettajissa. Lisäksi
tiepäällysteen huono kunto aiheuttaa taloudellisia tappioita, sillä se vaikeuttaa esimerkiksi
taloudellista ajoa ja vakuutusyhtiöt korvaavat vuosittain paljon tiepäällysteen huonosta
kunnosta aiheutuvia ajoneuvovaurioita.
Tässä tutkielmassa tarkastellaan mobiiliteknologialla tuotetun tiestön epätasaisuutta
kuvaavan paikkatietoaineiston laatua ja soveltuvuutta kaupunkiympäristön tiestön
kunnossapidon suunnitteluun ja toteutukseen osana Turun kaupungin Smart and Wise Turku
-hanketta. Tutkimuksessa aineiston laatua validoidaan jatkuvan mobiiliteknologialla
tuotetun videoaineiston perusteella. Aineiston visuaalisuutta parannetaan sekä virheellisiä
havaintoja karsitaan paikkatietomenetelmin. Mobiiliteknologian soveltuvuutta Turun
kaupungin tiestön päivittäiseen kunnossapitoon tutkitaan haastattelun avulla. Haastattelun
avulla kartoitetaan myös tiestön kunnon ylläpidon nykyisiä menetelmiä sekä mahdollisia
aineisto- ja menetelmätarpeita. Haastattelun sisältöä analysoidaan sisällönanalyysin sekä
SWOT-analyysin avulla.
Mobiiliteknologian käyttämä algoritmi on suunniteltu maanteille ja mobiiliteknologian
tuottaman tiestön epätasaisuutta kuvaavan paikkatietoaineiston laadussa on vielä
parannettavaa, vain noin 20 prosenttia paikkatietohavainnoista olivat todellisia korjausta
vaativia päällystevaurioita. Virheitä paikkatietoaineistoon aiheuttivat esimerkiksi risteykset,
kaivon kannet, ajoneuvon voimakkaat jarrutukset ja junaradat. Tuotettavan aineiston laatua
voidaan parantaa useampien palautekierrosten avulla. Aineiston visuaalisuutta on
mahdollista parantaa kernelin tiheysanalyysin avulla, joka muuttaa yksittäiset
havaintopisteet tiheysrasteripinnaksi. Kernelin tiheysanalyysissä sopivien parametrien
löytäminen on ensiarvoisen tärkeää.
Mobiiliteknologia on mahdollista integroida osaksi Turun kaupungin tiestön kunnon
päivittäistä seurantaa ja ylläpitoa kolmen tasoisessa toiminnassa: työhön ohjaavana
menetelmänä yksittäisissä tiepaikkauksissa, tiestön kunnon jatkuvassa seurannassa
vilkkaasti liikennöidyillä rajoväylillä ja osana päällystysohjelmien suunnittelua.
johtavissa auto-onnettomuuksissa, mutta se nostaa välillisesti onnettomuusriskiä, sillä
huonokuntoinen tiepäällyste aiheuttaa muun muassa epävarmuutta kuljettajissa. Lisäksi
tiepäällysteen huono kunto aiheuttaa taloudellisia tappioita, sillä se vaikeuttaa esimerkiksi
taloudellista ajoa ja vakuutusyhtiöt korvaavat vuosittain paljon tiepäällysteen huonosta
kunnosta aiheutuvia ajoneuvovaurioita.
Tässä tutkielmassa tarkastellaan mobiiliteknologialla tuotetun tiestön epätasaisuutta
kuvaavan paikkatietoaineiston laatua ja soveltuvuutta kaupunkiympäristön tiestön
kunnossapidon suunnitteluun ja toteutukseen osana Turun kaupungin Smart and Wise Turku
-hanketta. Tutkimuksessa aineiston laatua validoidaan jatkuvan mobiiliteknologialla
tuotetun videoaineiston perusteella. Aineiston visuaalisuutta parannetaan sekä virheellisiä
havaintoja karsitaan paikkatietomenetelmin. Mobiiliteknologian soveltuvuutta Turun
kaupungin tiestön päivittäiseen kunnossapitoon tutkitaan haastattelun avulla. Haastattelun
avulla kartoitetaan myös tiestön kunnon ylläpidon nykyisiä menetelmiä sekä mahdollisia
aineisto- ja menetelmätarpeita. Haastattelun sisältöä analysoidaan sisällönanalyysin sekä
SWOT-analyysin avulla.
Mobiiliteknologian käyttämä algoritmi on suunniteltu maanteille ja mobiiliteknologian
tuottaman tiestön epätasaisuutta kuvaavan paikkatietoaineiston laadussa on vielä
parannettavaa, vain noin 20 prosenttia paikkatietohavainnoista olivat todellisia korjausta
vaativia päällystevaurioita. Virheitä paikkatietoaineistoon aiheuttivat esimerkiksi risteykset,
kaivon kannet, ajoneuvon voimakkaat jarrutukset ja junaradat. Tuotettavan aineiston laatua
voidaan parantaa useampien palautekierrosten avulla. Aineiston visuaalisuutta on
mahdollista parantaa kernelin tiheysanalyysin avulla, joka muuttaa yksittäiset
havaintopisteet tiheysrasteripinnaksi. Kernelin tiheysanalyysissä sopivien parametrien
löytäminen on ensiarvoisen tärkeää.
Mobiiliteknologia on mahdollista integroida osaksi Turun kaupungin tiestön kunnon
päivittäistä seurantaa ja ylläpitoa kolmen tasoisessa toiminnassa: työhön ohjaavana
menetelmänä yksittäisissä tiepaikkauksissa, tiestön kunnon jatkuvassa seurannassa
vilkkaasti liikennöidyillä rajoväylillä ja osana päällystysohjelmien suunnittelua.