(57)【要約】  本開示の態様は、幹線道路／車道／街路の状態（すなわち、ポットホール、舗装の亀裂等）をリアルタイムで連続的にかつ幹線道路／車道／街路を運用中（インサービス監視）に監視するために光ファイバセンシングを用いるシステム、方法及び構成を記載する。本開示の態様によるシステム、方法及び構成は、ニューラルネットワークを含む機械学習（ＭＬ）アルゴリズムを用いて、監視／検知された幹線道路の状態を提供及び／または報告できる。さらなる利点として、幹線道路の保守のための光ファイバセンシングのためのシステム、方法及び構成は、リアルタイムで連続的に長期的にインサービスで動作することが可能であり、追加の配備コストまたは通信トラフィックの中断なしに、既存の通信光ケーブルを利用できる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステムであって、
幹線道路に近接して配置された光ファイバと、
光ファイバに沿って配置され、光ファイバと光通信する複数のセンサであって、前記複数のセンサは車両交通から生じる機械的振動に連続的に応答するように動作し、前記振動を示す光信号を生成し、前記振動信号は、光ファイバに印加される、幹線道路及び／または交通の状態を示し、
光ファイバと光通信するファイバセンシングインテロゲータであって、前記インテロゲータは複数のセンサによって生成された信号を問合せ、これらの信号を示すデータを生成し、
前記インテロゲータによって生成されたデータを解析し、幹線道路の状態を判定し、判定した幹線道路の状態を報告する機械学習ベースのインテリジェント解析装置と、
を有する、光ファイバセンシングシステム。
【請求項２】
前記複数のセンサは、分散振動センサ、分散音響センサ及び分散温度センサから成るグループから選択された１つまたは複数のセンサを含む、請求項１に記載の幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステム。
【請求項３】
前記分散型温度センサは、幹線道路の表面温度を提供する、請求項２に記載の幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステム。
【請求項４】
前記分散型振動センサは、交通量及び幹線道路の舗装面の亀裂／ポットホールを示す数値のうちの１つまたは複数を提供する、請求項２に記載の幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステム。
【請求項５】
前記分散型音響センサは、幹線道路の舗装の健全性を示す数値を提供する、請求項２に記載の幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステム。
【請求項６】
前記報告は、保守作業に提供される、請求項２に記載の幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステム。
【請求項７】
前記報告は、公衆インターネットに提供される、請求項２に記載の幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステム。
【請求項８】
前記インテロゲータによって提供されるデータを分類するニューラルネットワークをさらに有する、請求項２に記載の幹線道路の保守ための光ファイバセンシングシステム。
【請求項９】
前記分類されたデータは、舗装の亀裂及びポットホールを分類すること、並びにそれらの位置を特定することを含む、請求項８に記載の光ファイバセンシングシステム。
【請求項１０】
前記光ファイバは、前記センサ信号とは無関係に独立して通信データを伝送する、請求項１に記載の光ファイバセンシングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２０１８年６月２８日に出願された米国仮特許出願第６２／６９１，１４０号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【０００２】
本発明は、概して、光ファイバセンシングシステム、方法及び構成に関する。特に、幹線道路の監視と保守のための光ファイバセンシングについて説明する。
【背景技術】
【０００３】
自動車、トラック及び他の車両の現代の運転者によって知られているように、幹線道路、車道及び街路はしばしば劣化した状態を見せる。そのような状態は、車両の交通量が増加し続け、連邦政府、州政府及び地方政府が、道路の修理に十分な資金を調達できないことを知ることでさらに悪化する。車両の交通量の増加率が大きくなるにつれて、街路、車道及び幹線道路の摩耗及び破損が、幹線道路の修理に必要なコストを増大させることが予想される。
【０００４】
必要な修理が気付かれていない及び／または修正されていない場合、夥しいコストが、他のコストの中でも、とりわけ車両の損傷、事故及び燃費の形で生じる。さらに、より長く必要とされる修理が未達成であると、そのようなコストが上昇し続ける。
【０００５】
これら及び他の事項を考慮すると、幹線道路、車道及び街路における劣化している場所の特定を容易にするシステム、方法及び構成は、修理の取り組みの優先順位付けを可能にする、当該技術分野で歓迎すべき追加の事項である。
【発明の概要】
【０００６】
幹線道路／車道／街路の状態（すなわち、ポットホール、舗装の亀裂等）をリアルタイムで連続して監視するために光ファイバセンシングを用いるシステム、方法及び構成を対象とする本開示の態様によれば、技術を進歩させ、幹線道路／車道／街路の運用（インサービス監視）を維持させる。
【０００７】
以下で明らかにするように、本開示によるシステム、方法及び構成は、インターネット及び／またはモバイル技術を介して優先順位付け／保守及び／または公示送達のために報告される、幹線道路状態の分類及びその後の判定のために機械学習（ＭＬ：machine learning）アルゴリズム及びニューラルネットワークを含む。
【０００８】
ここで用いる「幹線道路」、「車道」、「街路」等の用語は、一般に、車両交通のための施設または舗装面を提供するものとして同じ意味で使用される。本開示において、これらは、限定すること、または量や大きさを示すことを意味するものではない。同様に、本明細書で使用される「舗装」は、舗装される物質を特定すること以外の、任意の特定の物質またはその物理的特性を示すものではない。
【０００９】
本開示のより完全な理解は、添付の図面を参照することで実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本開示の態様による、光ファイバセンシングを用いるスマート道路状態監視システムを示す概略図である。
【００１１】
【図２】図２は、本開示の態様による、検出された／受信された振動信号の実例を示すプロットである。
【００１２】
【図３（Ａ）】図３（Ａ）は、本開示の態様による、幹線道路／車道の舗装の健全性の分類を示す概略図である。
【００１３】
【図３（Ｂ）】図３（Ｂ）は、本開示の態様による、舗装の健全性を示す様々な周波数におけるスペクトルを示すプロットである。
【００１４】
【図４】図４は、本開示の態様による、システム／方法の動作を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
具体的な実施形態は、図面及び詳細な説明によって、より完全に説明される。しかしながら、本開示による実施形態は、様々な形態で具現化されてもよく、図面及び詳細な説明に記載された特定のまたは具体的な実施形態に限定されるものではない。
【００１６】
以下は、単に本開示の原理を例示するものである。したがって、当業者であれば、本明細書で明示的に説明または図示されなくても、本開示の主旨及び範囲に含まれる、本開示の原理を具体化する様々な構成を考え出すことができることを理解されたい。
【００１７】
さらに、本明細書で挙げる全ての実施例及び条件を示す用語は、本開示の原理及び本技術を推進するために本発明者らが提供するコンセプトの理解を助ける教育目的のためだけであることを意味し、具体的に挙げられた実施例及び条件に限定されないと解釈されるべきである。
【００１８】
さらに、本開示の原理、態様及び実施形態、並びにその特定の実施例で挙げる本明細書の全てのステートメントは、その構成及び機能の均等物の両方を含むことを意味する。さらに、そのような均等物には、現在知られている均等物と、将来開発される均等物、すなわち構成に関係なく同じ機能を実現する、開発された要素の両方を含むことを意味する。
【００１９】
したがって、例えば、本明細書の任意のブロック図は、本開示の原理を実施する回路の実例を示す概念図であることが当業者に理解されよう。
【００２０】
本明細書では、特に明記しない限り、図を含む図面は、正確な縮尺率で描かれていない。
【００２１】
いくつかの追加の背景として、発明者らは、まず幹線道路の保守は、必要に応じて、検査、検出及びその後の修復を必要とする、連続した、決して終わらないタスク、または一連のタスクである。歴史的に、検査は、幹線道路を歩いて修理が必要な状態をノートにとる作業者が含まれる。そのようなノートは、修理のため、それらの状態及び場所を識別するため、異なる（または時には同じ）作業者によるアクセスのために、後にデータベースに入力され得る。
【００２２】
より最近では、幹線道路の状態を表示させるために、２ＤＬｉＤＡＲ、ハイパースペクトル画像、加速度計、超音波センサ、圧力センサ及びしばしば車両に取り付けられるその他のセンサを含む、画像化または他のシステム／技法が用いられる。もちろん、これらの技術では、通常、利用する車両が移動している時に、個々の幹線道路の位置の連続したモニタリングを提供できない。
【００２３】
これとは対照的に、本開示の態様によれば、幹線道路は、光ファイバセンシングを採用することで、インサービスで連続的に監視される。１つの例示的な実施形態において、そのような光ファイバセンシングは、通信トラフィックを伝送することに加えて、振動及び周波数を同時に含む複数の要素のセンシング能力を提供する、光ファイバ通信を使用できる。ニューラルネットワークと他のインテリジェント解析装置を含む機械学習（ＭＬ）技法の統合により、ポットホールのサイズ等の幹線道路の状態のセンシング／検出／評価を、実際の車両交通が維持されている間に（インサービスで）、リアルタイムで連続的に実行できる。本開示によるそのような光ファイバセンシング／検出は、それに続く、報告、意思決定、さらに修理配分を始めることができる。
【００２４】
当業者であれば理解し、評価するように、ファイバベースの技術を採用する本開示によるシステム、方法及び構成は、分散型音響センシング（ＤＡＳ：Distributed Acoustic Sensing）、分散型振動センシング（ＤＶＳ：Distributed Vibration Sensing）、分散型温度センシング（ＤＴＳ：Distributed Temperature Sensing）及びそれらの任意の組み合わせを含む。本開示によるシステム、方法及び構成では、車道の下、車道に沿って、または車道の近くに敷設された（設置された）光ファイバケーブルを介した「スマートな」道路状態モニタリングを提供するため、機械学習ベースのインテリジェント解析及び解析装置を用いることが特に有利である。さらに説明するように、本開示の態様によるシステム、方法及び構成は、困難な幹線道路の保守問題に対して、リアルタイムで、連続的に、リモートで、インサービスで、技術者不要の解決策を提供する。
【００２５】
次に、図１を参照すると、図１には、本開示の態様による、光ファイバセンシングを用いるスマート道路状態監視システムの概略図が示されている。図から分かるように、本システムは、分散型センシング機能／構成（図中の分散型センシング）及び人工知能／解析機能／構成（図中のＡ．Ｉ．）を含む。好都合なことに、これら２つの機能／構成、すなわちセンシング及び解析に関して、そのようなシステムを検討することが有益である。
【００２６】
この図を参照すると、舗装におけるポットホール及び／または亀裂を含む正常及び異常な特性の両方を有する舗装面を含む道路が観察される。一般に、このような道路は、土壌を覆うベース上に形成される。そのような配置は、単に例示的に示されたものであり、当該技術分野で知られているように、固有の環境要件に応じて、様々な道路構成配置で構成される。
【００２７】
この図でさらに示されているように、光ファイバケーブル１０１は、道路に近接して配置されており、センシング目的のために十分に近接して、並んで、下部に、または別の位置に、もしくはそれらの組み合わせにできる。より具体的には、光ファイバと共に使用される技術には、ＤＶＳ、ＤＡＳ及び／またはＤＴＳ、それらの組合せを含むことができる。センシング送信機／受信機（トランシーバ）は、光ファイバケーブル１０１と光通信するファイバセンシングインテロゲータ１０４内に配置される。
【００２８】
当業者によって容易に理解されるように、ＤＴＳは、統合された温度センサ、または光ファイバケーブルを介して温度データ／情報を提供する、離れて配置された共通の温度センシングシステム／ステーションによって提供されてもよい。
【００２９】
交通流及び道路状態は、有利には、光ファイバケーブルを用いたＤＶＳ技術及びＤＡＳ技術を介して監視できる。より具体的には、道路上の車両交通から発生する振動及び／または周波数信号が光ファイバを介してファイバセンシングインテロゲータ１０４に伝達され、このインテロゲータが伝達された信号を感知し、まずは解釈する。
【００３０】
当業者によって容易に理解されるように、光ファイバは、有利には、道路に十分に近接して配置された既存の通信光ファイバとすることができる、または新たに配備された光ファイバ（ケーブル）とすることができる。
【００３１】
上述したように、使用される技術には、ＤＶＳ、ＤＡＳ及びＤＴＳを含んでいてもよく、センシング送信機／受信機は、配備に関して考慮すべき事項に応じて、実際の道路の舗装面に近接して、または離れて設置されるファイバセンシングインタロゲータ内に配置されてもよい。したがって、本開示の態様によるシステム、方法及び構成によって、包括的に、連続的に、インサービスで、道路のリモート監視が可能になる。
【００３２】
ファイバセンシングインタロゲータによって生成されるセンシングデータは、必要に応じて、インタロゲータから離れて、分散型センシング及び道路からさらに離れて存在する、人工知能（Ａ．Ｉ．）機能によって解析されてもよい。現在構成されているように、Ａ．Ｉ．システムは、機械学習ベースのインテリジェント解析装置２０１と、リアルタイムで連続的な道路状況を、例えば企業または機関、あるいは道路監視及び／または保守２０２を担当する他のグループ／個人に提供する通信システムとを含む。さらに、そのような解析されたデータは、舗装及びそれから構成された道路におけるポットホール、亀裂等の位置／存在を特定できるクラウドサービスを含むインターネット２０３を介して、一般の人々または他の人々に提供されてもよい。容易に理解され、評価されるように、そのようなオンラインシステムは、より良好で安全な運転を確保するために、例えば、輸送部門２０２または運転者に、モバイル技術を介して幹線道路の状態のリアルタイム及び／またはオンライン報告を有利に提供できる。
【００３３】
当業者であれば、道路（舗道）の性能に影響を及ぼす最も重要な環境要因のうちの２つが、温度と含水率であることを理解するであろう。現在、道路舗装の表面温度は、温度が推定される対象である道路の舗装面から数ｋｍ離れている可能性がある、近くの気象観測所によって推定される。理解されるように、本開示によるシステム、方法及び構成は、埋設されたＤＴＳ技術に基づいて、より正確にかつ局所的な道路の舗装面の温度を提供できる。同様に、交通流及び道路状態は、ＤＶＳ及びＤＡＳ技術によって監視できる。
【００３４】
運用上、振動信号は、あらゆる亀裂及び／またはポットホールまたはそれらの組み合わせを含む道路上で／道路に沿って運転されている車両によって生成される。滑らかな／正常な／損傷していない道路舗装に関連した受信信号と、損傷した道路舗装に関連した信号とを比較することで、道路の状態（及びおそらくはそれらの位置）を正確に決定できる。
【００３５】
特に興味深いことに、図２のグラフで例示的に示されるように、異なる／様々な振動パターンが、舗装の亀裂またはポットホールのような異なる道路状態と関連している。図２で観察されるように、本開示の態様による、検出／受信された振動信号を例示するプロットが示されている。
【００３６】
さらに、交通流の（正常）パターンが決定され（１０２）、道路の障害１０３を迂回することで生じるような異常な流れのパターンと区別されてもよい。交通量を含む長期の交通流は、本開示によるシステム、方法及び構成によって作成することが可能であり、それによって道路自体の他の物理的な建設特性のうち、予算と建設計画、並びに幹線道路の厚さ及び／または層を含む個別の道路建設の詳細を含む意思決定をサポートする。
【００３７】
道路舗装の健全性を分類し決定するために、図３（Ａ）及び図３（Ｂ）に示すように、ＤＡＳ技術を利用できる。図３（Ａ）は、本開示の態様による、幹線道路／道路舗装の健全性の分類を示す概略図である。図３（Ｂ）は、本開示の態様による、舗装の健全性を示す様々な周波数におけるスペクトルを示すプロットである。
【００３８】
図３（Ａ）は、（道路の舗装面をタイヤがオーバーローリングしていることで示される）車両に対するポットホールの４つの段階を例示的に示している。より具体的には、車両が（ｉ）のような幹線道路の舗装面上を走行しているとき、生成される周波数ｆ１は健全な道路の舗装面を示すと判定される。同様に、車両が（ｉｉ）のような幹線道路の舗装面上を走行しているとき、車両交通によって生成される周波数ｆ２は、例えば、その舗装面の下で空隙を生成する可能性がある、現在、道路の舗装面の下が水、雨、雪で浸水されている、損傷した道路の舗装面を示すと判定される。（ｉｉｉ）に関して、車両交通によって生成される周波数ｆ３は、損傷した道路の舗装面（道路自体または場合によっては車両にさらなる損傷を引き起こす可能性がある）を示すと判定される。最後に、（ｉｖ）に関して、生成された周波数ｆ４は、損傷した道路を車両が利用した場合に、該車両が損傷する可能性がある、より深刻に損傷した道路の舗装面を示すと判定される。
【００３９】
当業者であれば理解し、評価するように、そのような道路の状態は、概略的にかつ例示的に示されるように、一般に、状態（ｉ）から状態（ｉｖ）に進むにつれて、より厳しくなり、及び／またはより深刻になり、より迅速な配慮を必要とする。したがって、状態（ｉ）で保守が行われる場合、道路と、道路に沿って／道路上を走行する任意の車両との両方で、著しい構造的損傷が生じる前に、それほど深刻でない状態で、より安価で修理を行うことができる。図で示されるように、ポットホールは、この実施例では、分散音響センシングによって検出された振動周波数を生成し、舗装／幹線道路の健全性の全体的な評価によって検出されて分類される。図３（Ｂ）は、図で示されるような初期条件（ｉ）を有する幹線道路の実例に対する周波数応答の実例を示すプロットである。
【００４０】
図４は、本開示の態様によるシステム／方法の動作を示すフロー図である。運用上、当業者であれば、センシングデータがファイバの長さに沿って、またはファイバの全長に沿って収集されることを理解できる。ファイバは、道路の健全性及び／または状態に関するセンシングデータを提供するのに十分に近接して道路の下または道路に沿って配置される。データは、リアルタイム及び連続する両方の解析のために中央オフィスに提供されてもよい。収集されたデータとの比較に基づいて、特徴抽出を含むニューラルネットワークは、その後の道路の健全性の状態がそのように取得された感覚データから決定されるように分類される。
【００４１】
ここでは、いくつかの具体的な例を用いて本開示を示したが、当業者であれば本教示がそれらに限定されないことを認めるであろう。したがって、本開示は添付する特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。
【図１】
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【図２】
2021511491.tif 000004
【図３（Ａ）】
2021511491.tif 000005
【図３（Ｂ）】
2021511491.tif 000006
【図４】
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【国際調査報告】
2021511491.tif 000008
2021511491.tif 000009