Smart urban pavement management system

Moradi, Maryam (2023). Smart urban pavement management system. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

A Smart Sustainable City (SSC) uses information and communication technologies (ICTs) to meet the demands of its citizens and workforce both now and in the future. As urbanization accelerates, new problems emerge, such as social inequality, road congestion, urban infrastructure management concerns, and related issues. Due to the proven capabilities of new data acquisition and analysis tools, urban infrastructure management can be improved. One of the critical parameters of an SSC is its road infrastructure management. A Pavement Management System (PMS) is an integral element of an SSC to optimize natural or financial resources. PMS collects, stores, analyzes, and models road condition data and could be enhanced by adding some of the latest technologies. It is in this context that this thesis develops an integrated system for intelligent urban road management. This system is based on automated crack detection (ACD), and automatic maintenance, and rehabilitation need assessment (MRNA). The system also provides a critical supporting visualization tool for the elected decision-makers representing the stakeholders or any citizen to appreciate the present condition and future needs. This thesis adapts a conventional system for ACD based on IoT, notably light detection and ranging (LiDAR) and RGB camera, which integrates artificial intelligence (AI) a cracking prediction model, and a visualization tool to appreciate the consequences of different maintenance and rehabilitation (M&R) strategies on the future condition of the road network.

This thesis includes three papers. A novel architecture on urban infrastructure management is presented in the first paper. Using this architecture, all aspects of an innovative urban infrastructure management system (SUIMS) are assessed, and models and projections of the future road conditions are analyzed. The first paper also provides a detailed assessment of the SUIMS's present and future needs based on innovative methodologies, including the digital twin (DT) framework. In the second paper, a 3D mobile LiDAR sensor accompanied by an RGB camera as urban IoT sensors, are used to capture geometrical pavement data and cracks, uploaded on a GIS platform, and analyzed with the mechanistic-empirical pavement design guide (MEPDG) to identify M&R needs. Based on the PMS results, the CityEngine model, which is based on city administration officers, municipalities, and stakeholders' priorities, is provided. The third paper establishes the potential of an additional feature, augmented reality (AR), in an intelligent PMS to illustrate M&R recommendations based on each road section's present and future conditions. The final visualization result is delivered in the paper as an AR experience, which is unique to this thesis. Using the game engine and embedded textures, this paper provides a dynamic data analysis product and develops a Decision Support System (DSS) for real-time analysis for the end users.

This thesis concludes that researchers need many different modules to design and implement an efficient PMS to move toward an SSC. The concept of SSC is meaningless without a tight collaboration between all distinctive parts of each urban infrastructure management system. Additionally, this thesis attempts to provide an outlook for future research.

Titre traduit

Système intelligent de gestion des chaussées urbaines

Résumé traduit

Une ville intelligente et durable (VI) utilise les technologies de l'information et de la communication (ICTs) pour répondre aux demandes de ses citoyens et de sa main-d'œuvre, aujourd'hui et à l'avenir. À mesure que l'urbanisation s'accélère, de nouveaux problèmes apparaissent, tels que les inégalités sociales, la congestion routière, les défis de la gestion des infrastructures urbaines qui vieillissent et les problèmes connexes. En raison des outils disponibles, une meilleure gestion des infrastructures urbaines peut être atteinte. En effet, un des paramètres critiques d'une VI est sa gestion des infrastructures en particulier routières. Un système de gestion des routes (PMS) fait ainsi partie intégrante d'une VI pour optimiser les ressources physiques ou financières. Un PMS collecte, stocke, analyse et modélise les données sur l'état des routes et peut être amélioré en ajoutant de nouvelles technologies d’acquisition et d’analyse. C’est dans cet esprit que cette thèse développe une approche intégrée de la gestion intelligente de la voirie urbaine. Cette approche est basée sur la détection automatisée des fissures (ACD) et l'évaluation automatique des besoins d’entretien et de réhabilitation (MRNA). L'approche fournit également un outil de visualisation critique d'aide aux décideurs élus représentant les parties prenantes ou à tout citoyen pour apprécier l'état actuel et les besoins futurs. Cette thèse adapte une approche conventionnelle pour l'ACD basée sur l'IoT, notamment le LiDAR et la caméra RGB, qui intègre un modèle de prédiction de fissuration par intelligence artificielle (AI) et un outil de visualisation pour apprécier les conséquences de différentes stratégies d’entretien et de réhabilitation (M&R) sur les futures stratégies de gestion urbaine.

Cette thèse comprend trois articles. Une nouvelle architecture est présentée dans le premier article sur la gestion des infrastructures urbaines. À l'aide de cette architecture, tous les aspects d'un système innovant de gestion des infrastructures urbaines (SUIMS) sont évalués, et des modèles et projections de leur état futur sont établis. Le premier document fournit également une évaluation détaillée des besoins actuels et futurs du SUIMS sur la base de méthodologies innovantes, notamment le cadre du jumeau numérique (DT). Dans le deuxième article, un capteur LiDAR mobile 3D accompagné d'une caméra RGB, à titre de capteurs IoT urbains, consacrés à la saisie de données géométriques de la chaussée et des fissures, téléchargées sur une plate-forme SIG et analysées avec MEPDG pour identifier les besoins de M&R. Sur la base des résultats du PMS, un modèle CityEngine est établi pour répondre aux besoins des agents de l'administration municipale et les priorités des parties prenantes. Le troisième article établit le potentiel de la réalité augmentée (AR) dans une approche PMS intelligente et fournit les besoins en matière de M&R basées sur l’état présent et futur de chaque section de route. Le résultat final de la visualisation est livré dans l’article sous forme d'expérience AR, unique à la thèse. En utilisant le moteur de jeu et les textures intégrées, cet article fournit un produit d'analyse de données dynamique et développe un système d'aide à la décision (DSS) pour l'analyse en temps réel pour les utilisateurs finaux.

Cette thèse conclut que les chercheurs peuvent, selon les besoins, recourir à de nombreux outils différents afin de concevoir et de mettre en œuvre un PMS efficace, et évoluer vers une ville intelligente et durable. Le concept d’une ville intelligente et durable repose ainsi sur une collaboration étroite entre toutes les parties distinctes de chaque système de gestion des infrastructures urbaines. De plus, cette thèse apporte des perspectives pour les recherches futures, le développement de la méthode proposée et son application.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 131-137).
Mots-clés libres:	ville intelligente, GIS, système de gestion des chaussées, réalité augmentée
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Assaf, Gabriel J.
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	27 sept. 2023 14:09
Dernière modification:	27 sept. 2023 14:09
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3280

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