Analyse d'un trajet en véhicule unique s'étant produit de 21 h 46 à 22 h 26 le 11 août 2014. Les deux panneaux supérieurs montrent des séquences vidéo pendant les segments pluvieux (à gauche) et sec (à droite) du voyage. Le panneau en bas à gauche montre une carte du trajet du véhicule, avec l'intensité d'essuie-glace indiquée par la couleur. Une superposition radar montre l'intensité moyenne des précipitations sur une période de 40 minutes. Les cercles bleus représentent les jauges les plus proches de la trajectoire du véhicule. Les deux panneaux en bas à droite montrent l'intensité des précipitations estimée par les mesures radar et de jauge (au centre), et l'intensité moyenne des essuie-glaces sur 1 minute (en bas). Crédit: Rapports scientifiques
L'une des caractéristiques les plus anciennes de votre voiture a été modifiée, utilisation de haute technologie par les chercheurs de l'Université du Michigan.
En utilisant une flotte de test dans la ville d'Ann Arbor, les ingénieurs ont suivi l'utilisation des essuie-glaces et l'ont associé à la vidéo des caméras embarquées pour documenter les précipitations. Ils ont découvert que le suivi de l'activité des essuie-glaces peut fournir plus rapidement, des données pluviométriques plus précises que les radars et les pluviomètres que nous avons actuellement en place.
Une communauté armée de ces données en temps réel pourrait se déplacer plus rapidement pour éviter les inondations soudaines ou les débordements d'égouts, qui représentent une menace croissante pour les biens, infrastructures et l'environnement.
Couplées à des systèmes de gestion des eaux pluviales « intelligents » (infrastructures équipées de capteurs et de vannes autonomes), les municipalités pourraient potentiellement recueillir les données des véhicules connectés pour prévoir et prévenir les inondations.
"Ces véhicules nous offrent un moyen d'obtenir des informations sur les précipitations à des résolutions que nous n'avions jamais vues auparavant, " a déclaré Branko Kerkez, U-M professeur assistant de génie civil et environnemental. "C'est plus précis que le radar, et nous permet de combler les lacunes laissées par les réseaux pluviométriques existants."
Nos meilleurs avertissements pour les conditions d'inondation proviennent de la combinaison du suivi radar des satellites et des pluviomètres répartis sur une vaste zone géographique. Les deux ont une mauvaise résolution spatiale, ce qui signifie qu'ils n'ont pas la capacité de capturer ce qui se passe au niveau de la rue.
"Le radar a une résolution spatiale d'un quart de mile et une résolution temporelle de 15 minutes, " dit Ram Vasudevan, un professeur assistant U-M de génie mécanique. "Les essuie-glaces, en revanche, ont une résolution spatiale de quelques pieds et une résolution temporelle de quelques secondes, ce qui peut faire une énorme différence lorsqu'il s'agit de prédire des crues éclair."
Plus tôt cette année, l'Académie européenne des sciences a signalé que le nombre d'inondations et de précipitations extrêmes a augmenté de plus de 50 pour cent cette décennie et se produit quatre fois plus souvent qu'en 1980.
"En raison de la rareté des données radar et pluviométrique, nous n'avons pas assez d'informations sur l'endroit où la pluie se produit ou quand elle se produit pour réduire les conséquences des inondations, " Vasudevan a dit. " Si vous avez des prédictions précises de l'endroit où les inondations se produisent, vous pouvez contrôler les réseaux d'eau de manière efficace et efficiente pour empêcher toutes sortes de produits chimiques dangereux d'apparaître dans notre approvisionnement en eau en raison du ruissellement."
La création d'un système global de capteurs à travers une ville pour les données au niveau de la rue sur les événements de pluie serait coûteuse. En utilisant des véhicules connectés, U-M exploite une ressource déjà en place maintenant qui ne fera que croître à l'avenir.
Les chercheurs ont collecté des données sur un ensemble de 70 voitures équipées de capteurs intégrés dans les essuie-glaces et les caméras du tableau de bord. Les véhicules faisaient partie d'un programme géré par l'U-M Transportation Research Institute en 2014.
Ce programme, appelé Safety Pilot, était à l'époque le plus grand programme d'essais de véhicules connectés au monde avec environ 3, 000 participants. Ça continue, et est maintenant l'environnement de test des véhicules connectés d'Ann Arbor.
Kerkez et Vasudevan ont déclaré que leurs recherches représentent une première étape dans la création d'un système d'infrastructure intelligent qui est alimenté par les données et y répond au fur et à mesure qu'elles sont collectées à partir des véhicules sur la route. Mais plus de travail sera nécessaire pour faire aboutir le concept.
"Un jour, quand tout est connecté, nous allons voir les avantages de cette collecte de données à l'échelle du système, " dit Kerkez. " Tout de suite, nous avons établi des liens entre les voitures et l'eau, mais il y aura sûrement d'autres exemples de partage de données entre des systèmes d'infrastructure interconnectés."
La recherche apparaît dans Rapports scientifiques :"Les essuie-glaces des véhicules connectés produisent des cartes de précipitations de haute précision."
