Escuchar las carreteras para detectar el estado del asfalto

Unos científicos desarrollan una metodología que contribuye a la planificación del mantenimiento de las carreteras, a las actividades de mitigación del ruido del tráfico y a los informes de alerta sobre el estado de las carreteras.

El trabajo es obra de un equipo de investigación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en España.

Los neumáticos al circular generan un sonido, el ruido de rodadura, que el Grupo de Investigación en Instrumentación y Acústica Aplicada de la Universidad Politécnica de Madrid lleva escuchando desde hace más de 10 años. Inicialmente, se pretendían clasificar sonidos para ordenar los asfaltos, de cara a generar mapas estratégicos de ruido. A partir de ahí, se empezó a trabajar sobre la idea de emplear este ruido de rodadura para detectar el estado del asfalto. Los primeros pasos se dieron gracias a la tesis de Jesús Alonso, que permitió confirmar la hipótesis de que el ruido de rodadura porta información que puede ser explotada.

Con posterioridad, la tesis de Carlos Ramos empezó a explorar la información contenida en el ruido de rodadura mediante técnicas de aprendizaje automático (machine learning) supervisado. Este enfoque ofreció buenos resultados en entornos controlados, mostrando el potencial de la herramienta.

Este último enfoque presenta un problema claro ante la imposibilidad de entrenar el sistema para todas las combinaciones de tipo y estado del neumático. Las limitaciones  pueden ser evitadas recurriendo a un enfoque no supervisado, mediante el cual el objetivo es detectar cambios del sonido que provoca la rodadura. De esta manera, dado que las condiciones particulares de cada vehículo y sus neumáticos permanecen inalteradas, resulta más efectivo el análisis, ya que puede ajustarse a las necesidades concretas de cada proyecto. Por ejemplo, de cara a la detección de asfaltos más ruidosos, zonas agrietadas, juntas de dilatación en mal estado, baches, u otros defectos específicos.

Un automóvil circulando por una carretera. (Foto: NPS)

Para comprobar el rendimiento de esta metodología no supervisada, se consideraron tres tipos de escenarios: una ruta de referencia previamente estudiada, una avenida urbana y un circuito urbano. Todos estos pavimentos poseían las mismas características de composición de áridos regulares, es decir, ninguno de ellos era ni un pavimento de grado abierto, ni un asfalto de caucho, ni una superficie poroelástica.

Estas mediciones se limitaron a condiciones meteorológicas sin lluvia y asfalto seco. Las conclusiones del estudio son las siguientes:

- El estado superficial de las carreteras estudiadas está estrechamente relacionado con la huella sonora de rodadura y las amplitudes TPIN en los dominios frecuencial y temporal. Estas relaciones permiten interpretar los resultados de la agrupación.

- Una ventaja de la aplicación del las técnicas no supervisadas es la posibilidad de detectar zonas con una huella de ruido de rodadura homogénea sin conocer el estado actual de la carretera. Estas zonas localizadas están relacionadas con la condición homogénea del estado de la carretera (deteriorada o no).

- La metodología implementada ha permitido la discriminación automática y continua del estado de la superficie asfáltica a lo largo de la trayectoria de la rueda. A partir de estos resultados, la discriminación de la superficie de la trayectoria de la rueda en carreteras de un solo carril puede alcanzar el 92% (es decir, la carretera de referencia y el circuito urbano de calles). Las observaciones múltiples permiten evaluar mejor el ruido de rodadura a partir de una zona más estrecha, como es la trayectoria de la rueda.

- Cuando el número de carriles aumenta, el sistema reduce su eficacia al no cubrirlos por completo la trazada y el sistema de discriminación debe tratar con diferentes variables como el límite de velocidad, el flujo de tráfico y una zona inspeccionada más amplia. Especialmente, cuando el vehículo cambia de carril durante cada trayecto, como podría ocurrir durante un comportamiento de conducción natural.

El presente método basado en la acústica permite la inspección de instalaciones viarias con inspecciones de tráfico sin invadir la vía, enfoque no destructivo y escenario oportunista, y permite crear un informe cartográfico que contribuya a la gestión del pavimento complementando otros tipos de informaciones existentes. De esta manera, el sistema puede contribuir positivamente a la planificación del mantenimiento de las carreteras, a las actividades de mitigación del ruido del tráfico y a los informes de alerta sobre el estado de las carreteras.

En la presente fase de investigación, solo se han incluido las correcciones debidas a las características de la conducción (velocidad y aceleración). Se espera que futuros desarrollos incorporen también correcciones debidas a la variabilidad de otras condiciones durante la conducción, como la carga del vehículo, el comportamiento del conductor, la presión de inflado de los neumáticos, el dibujo de la banda de rodadura, la temperatura, la humedad, el motor del vehículo, la materialidad del pavimento, etc.

La técnica podría optimizarse para la detección de defectos puntuales, como baches o alcantarillas, mediante el refinamiento de la ventana temporal en el procesamiento de la señal y de la resolución espacial en el geoprocesamiento.

Sin embargo, la consideración de estas nuevas condiciones implicará seguramente una complejidad en la interpretación de la agrupación.

En todo caso, el potencial del sistema surge del análisis conjunto de múltiples pasadas de una flota de vehículos circulando, ya que permitiría generalizar los resultados, cubrir todos los carriles, y analizar tendencias, así como ampliar la zona de estudio de una forma totalmente desatendida y no invasiva.

Es evidente que el enfoque, conceptualmente, tiene algunas carencias al compararlo con otros instrumentos que se emplean para inspección (por ejemplo láser o imagen), tanto en lo que se refiere a la resolución espacial, como a la precisión de los resultados. Sin embargo, puede ser un complemento excepcional para la inspección visual que, hoy por hoy, sigue siendo una herramienta fundamental en la detección de deficiencias y el mantenimiento de las vías, tratándose de una propuesta que no requiere dedicación de recursos alguna y no invade la vía de forma adicional. (Fuente: UPM)