جاده

جاده

تعیین شاخص ناهمواری بین‌المللی با استفاده از حسگرهای شتاب‌سنج نصب‌شده روی اتومبیل

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
2 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
3 استاد، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
چکیده
ناهمواری روسازی یکی از مهم‌ترین شاخص‌های عملکردی راه است که نقش تعیین‌کننده‌ای در ایمنی، راحتی سواری و هزینه‌های نگهداری دارد. اندازه‌گیری این شاخص معمولاً با استفاده از تجهیزات پیشرفته‌ای مانند پروفیل‌سنج‌های لیزری انجام می‌شود که با وجود دقت بالا، به دلیل هزینه زیاد، نیاز به تجهیزات تخصصی و محدودیت در دسترسی، امکان استفاده گسترده از آن‌ها را محدود می‌سازد. ازاین‌رو توسعه روش‌های کم‌هزینه، قابل‌حمل و مبتنی بر تجهیزات در دسترس برای تخمین شاخص ناهمواری بین‌المللی (IRI) می‌تواند گامی مؤثر در پایش وضعیت روسازی باشد. در این پژوهش، کارایی حسگرهای میکروالکترومکانیکی (MEMS) در تخمین غیرمستقیم IRI مورد ارزیابی قرار گرفت. برای این منظور، داده‌های شتاب قائم با استفاده از یک حسگر MEMS نصب‌شده در دو موقعیت کنسول و داشبورد خودرو برداشت شد. داده‌های خام پس از پردازش شامل فیلترکردن نویز، حذف رانش، هم‌ترازسازی سیگنال و انتگرال‌گیری عددی برای محاسبه IRI به‌کار گرفته شدند. نتایج نشان داد که هر دو محل نصب حسگر قادر به ارائه مقادیر قابل‌قبول IRI هستند و اختلاف میان مقادیر محاسبه‌شده و داده‌های مرجع سامانه مدیریت روسازی (PMS) در محدوده قابل‌قبول قرار دارد. همچنین مشخص شد که محل نصب حسگر، نرخ نمونه‌برداری و کیفیت پردازش سیگنال از عوامل مؤثر بر دقت نهایی هستند. یافته‌ها بیانگر آن است که حسگرهای MEMS به‌دلیل هزینه پایین، سهولت نصب و قابلیت حمل می‌توانند ابزاری کارآمد برای پایش وضعیت روسازی باشند.
کلیدواژه‌ها

-Abazeed, A., & Maciuk, K. (2026). Comprehensive review of advancements in low-cost sensor technologies for bridge deformation monitoring. Survey Review, 1–14.
-Agebjär, M., Zetterqvist, G., Gustafsson, F., Wahlström, J., & Hendeby, G. (2025). Road Roughness Estimation via Fusion of Standard Onboard Automotive Sensors. 1–8.
-Ajayi, O. O., Kurien, A. M., Djouani, K., & Dieng, L. (2025). An Integrated Machine Learning-Based Framework for Road Roughness Severity Classification and Predictive Maintenance Planning in Urban Transportation System. Applied Sciences, 15(24), 12916.
-Baimukhametov, G., & White, G. (2024). Development, Verification and Assessment of a Laser Profilometer and Analysis Algorithm for Microtexture Assessment of Runway Surfaces. Sensors, 24(23), 7661.
-Bidone, M. (2024). Design and Development of a Distributed Monitoring System for Bridges.
-Bisconsini, D. R., Selli, B. S. K., Katicha, S., & Flintsch, G. (2026). Modeling Pavement Roughness Using Simulated Vertical Accelerations Across Multiple Vehicles and Speeds. International Journal of Pavement Research and Technology, 1–17.
-Certada, N., Aghanouri, A., Gorospe, J., & Olaverri-Monreal, C. (2026). Multi-Modal Assessment of Road Roughness Using Smartphone Applications, Acceleration, and Passenger Ratings. arXiv Preprint arXiv:2606.03427.
-Gansonré, Y., Breul, P., Benz, M., & Gourves, R. (2025). Effect of Overloaded Traffic on Road Pavements Service Life, Structure and Maintenance Costs. Journal of Transportation Technologies, 15(3), 313–334.
-Ghanbari, M., Flaih Hassan, S., Salami, B., & Skitmore, M. (2026). Beyond initial costs: A holistic optimization model for sustainable pavement maintenance in Iraq. International Journal of Construction Management, 1–28.
-Islam, S., Buttlar, W. G., Aldunate, R. G., & Vavrik, W. R. (2014). Measurement of pavement roughness using android-based smartphone application. Transportation Research Record, 2457(1), 30–38.
-Jayakody, N., Robert, D., Navaratnarajah, S., Tran, H., Nasvi, M., Gunarathna, P., Kurukulasuriya, C., Giustozzi, F., Gunasekara, C., & Setunge, S. (2024). Road maintenance optimization using a probabilistic approach calibrated with 15-year monitoring data. Structure and Infrastructure Engineering, 1–20.
-Konieczny, L., Fabis, P., Matijošius, J., Duda, K., Deuszkiewicz, P., & Kilikevičius, A. (2025). Analysis of the Impact of Vibrations on the Driver of a Motor Vehicle. Applied Sciences, 15(10), 5510.
-Li, T., Ma, Z., Wei, Z., Ran, L., He, J., & Zhou, W. (2025). Self-Compensation Technology for Temperature Drift in Resonant Accelerometers. 1–4.
-Llopis-Castelló, D., Arce-Blanco, C., & Valdecantos-Álvarez, J. C. (2026). Before–after study of pavement roughness impact on vehicle fuel consumption and emissions. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 151, 105131.
-Pipanmekaporn, L., Kamonsantiroj, S., Sutthaweekul, R., Lee, W., & Srisomboon, K. (2024). Smartphone-based Road Condition Sensing using Machine Learning techniques. 246–247.
-Purwanto, A., Tjendani, H. T., & Witjaksana, B. (2025). Analysis of Pavement Condition Using The International Roughness Index (IRI) Method With The Roadroid Application on The Genengan–Lembeyan Road Section In Magetan District. Journal of Social Research, 4(3), 337–346.
-Sang, Y., Yu, Q., Fang, Y., Vo, V., & Wix, R. (2024). Smartphone-based IRI estimation for pavement roughness monitoring: A data-driven approach. IEEE Internet of Things Journal, 11(11), 19708–19720.
-Sarkar, H., & Sinha, S. (2026). State-of-the-art review of pavement deterioration models for enhancing transportation infrastructure management. International Journal of Pavement Engineering, 27(1), 2633306.
-Shrestha, S., Kunwar, D. B., Shrestha, A. R., Kafle, S. R., & Amgain, A. (2025). A Historical Review of Pavement Management Approaches Employed in Nepal. International Journal on Engineering Technology and Infrastructure Development, 2(1), 284–303.
-Sias, J. E., Dave, E. V., Underwood, B. S., Bowers, B. F., Harvey, J. T., Henning, T. F., Tighe, S. L., Jacobs, J. M., Pregnolato, M., & Qiao, Y. (2025). Climate change impacts on roadways. Nature Reviews Earth & Environment, 6(9), 555–573.
-Stan, C., & Oprea, R. A. (2026). Vibration Comfort Assessment Methods in Heavy Vehicles: Models, Standards and Numerical Approaches—A State-of-the-Art Review. Technologies, 14(2), 98.
-Tarnini, Y., Gharaibeh, N. G., Kutela, B., & Gao, L. (2026). Assessing Pavement Crash Susceptibility for Consideration in Pavement Management Decisions. Journal of Transportation Engineering, Part B: Pavements, 152(2), 04026015.
-Wasiq, S., Golroo, A., Amani, M. J., & Hajikarimi, P. (2025). Prediction of pavement performance via smatrphone vibration-induced unevenness signature using machine learning. Scientific Reports.
-Xu, H., Chen, X., Chen, J., Shi, L., Yang, D., Wang, Z., & Yang, Y. (2025). Review of vehicle scanning method for bridges from 2004 to 2024. International Journal of Structural Stability and Dynamics, 25(19), 2530003.
-Yan, C., & Wei, Y. (2025). Integrated Design, Performance Testing, and Field Application of a Novel MEMS Acceleration Sensor with Long-Term Service Life for Road Infrastructure Monitoring. International Journal of Pavement Research and Technology, 1–21.
 -Yiliguoqi, B., Siriguleng, B., Arong, Guo, G., & Wang, J. (2026). Research on the evaluation and analysis of road surface roughness based on smartphone sensors and SVM. Scientific Reports.
-Zhang, J., Zhou, S., Nie, L., & Guo, W. (2025). An Intelligent Evaluation Approach for Riding Comfort Incorporating Vehicle Vibration Acceleration Distribution Characteristics. International Journal of Pavement Research and Technology, 1–20.