IDRRS: инерциальное IoT-устройство для классификации дорожного покрытия в режиме реального времени и повышения точности оценки местоположения

Мониторинг состояния дорожного покрытия является важной задачей, направленной на повышение безопасности дорожного движения и оптимизацию обслуживания транспортной инфраструктуры. В настоящей работе разработана инерциальная IoT-система, предназначенная для классификации типов дорожного покрытия в режиме реального времени, обнаружения выбоин и повышения точности оценки местоположения транспортного средства. Предложенная система включает модель XGBoost, адаптированную для развертывания на микроконтроллерах с ограниченным объемом памяти, алгоритм интерполяции GPS с использованием данных о скорости движения, а также метод обнаружения выбоин на основе индекса аномалий. Экспериментальная оценка проведена на собственном наборе данных и общедоступном наборе данных PVS. Достигнутая точность классификации составила 95.39% и 93.21% соответственно. Для анализа переносимости модель, обученная на собственном наборе данных, была применена к набору PVS без дополнительного обучения и обеспечила точность 92.45%, что подтверждает устойчивость предложенного подхода к смене источника данных. Применение процедуры интерполяции GPS позволило снизить среднюю ошибку локализации с 5.571-11.893 м до 1.835-3.563 м при скоростях движения транспортного средства от 20 до 50 км/ч. Дополнительным вкладом работы является публикация собственного набора данных, содержащего вибрационные сигнатуры типовых дорожных покрытий, что способствует дальнейшему развитию методов интеллектуальной классификации дорожного покрытия.