История «инженерных изобретений» почти такая же длинная, как история человечества. В конце концов, каждый инструмент, начиная с самых первых кремней, является «инженерным творением», и это то, что отличает нас от других. За последние несколько столетий научные прорывы и количество инженерных изобретений росли в геометрической прогрессии, причем некоторые изобретения (например, транзистор, беспроводная связь, интернет и т. д.) открыли совершенно новое пространство для «инженерного творчества».

С раннего возраста я был очарован «инженерными изобретениями» всех видов и их историей. Помимо волнения от изучения чего-то нового, частый вопрос, который приходил на ум, был: «Как они пришли к этой идее?». Я предполагаю, что это недоумение свойственно творчеству в любой области. Впервые услышать «умопомрачительное» музыкальное произведение, чего вы раньше не слышали (кто-нибудь сказал «Пинк Флойд — темная сторона луны») — все это состоит из одних и тех же нот, используемых другими на протяжении веков и пока что… . Или чтение книги, которая переносит эту старую среду в другое измерение, или даже телешоу, в котором изобретается совершенно новая концепция («Певец в маске»?).

В течение многих лет я думал, как и многие другие, что изобретения в основном являются продуктом редких моментов вдохновения и просветления, моментов эврики (после знаменитой истории об Архимеде в ванне). А затем, во время учебы в бакалавриате, я познакомился с новой концепцией систематического изобретательского процесса. Возможно, вы встречали его по названию ТРИЗ (по русскому происхождению метода, 1946 г.) или ТРИЗ (Theory of Inventive Problem Solving на английском языке) или другим разрабатывавшимся годами вариантам. Идея состоит в том, что может быть метод изобретать, придумывать творческое решение проблемы. Метод вращается вокруг нескольких методов, которые могут быть применены к различным задачам. Методы отличаются процессом, определением проблемы и правилами поиска решений; но все они проводят вас через нетривиальные пространства, чтобы найти новые решения старых проблем (отсюда и изобретать). Упрощение ТРИЗ, разработанное в 90-х годах, называется систематическим изобретательским мышлением (SIT), и в нем перечислены следующие инструменты мышления (ссылка на https://bold.group/):

Вычитание: удаление основных компонентов из продукта, процесса или бизнес-модели (примеры: iPod Shuffle (удален экран), ручной пылесос Dyson).

Умножение: добавление существующих компонентов в систему и их изменение (примеры: бритвы Gillette, задняя бритва, окно с двойным стеклом).

Объединение задач: назначение новых задач существующим ресурсам (примеры: камера мобильного телефона, часы-шагомер).

Зависимость от атрибутов: изменение переменных в работающей системе (примеры: классы бронирования авиабилетов, счастливые часы).

Разделение: разделение в пространстве и времени (примеры: кредит с отсрочкой платежа, дистанционное управление)

Это все очень красиво, но как это связано с мониторингом трафика?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны спросить себя, какую проблему мы пытаемся решить, и обратиться к текущим решениям. Затем я хотел бы показать, как описанный выше метод практически применяется сегодня компанией Валеранн, чтобы предложить смену парадигмы в технологии мониторинга трафика.

В общем, есть два стремления к идеальному мониторингу трафика: 1) Иметь возможность наблюдать все, что касается нормального и ненормального трафика, независимо от погодных или дорожных условий. 2) Обеспечить ориентированный на действия мониторинг (например, не перегружать оператора данными, не требующими действий).

Популярные современные решения (магнитные петли, придорожные камеры, придорожные радары) далеки от удовлетворения этих потребностей. На практике они дают очень частичное покрытие дороги и предоставляют очень сырые данные, в основном не требующие принятия мер.

Как SIT подойдет к этому? Можем ли мы изучить одно из существующих решений и изменить его, применив описанные выше методы, чтобы найти другое решение, преодолевающее упомянутые проблемы?

Давайте посмотрим, например, на камеру: что мы можем изменить, чтобы получить полное покрытие дороги камерами? Во все ли, день или ночь? Давайте применим метод «умножения»: используйте много камер ближнего действия вместо нескольких камер дальнего действия. Это дало бы полное дорожное покрытие, но нецелесообразно с точки зрения затрат (для устройства, его установки и передачи видеопотока, а также платы за обработку), и по-прежнему имеет ограниченную производительность в условиях сильного дождя/снега/солнца. А как насчет применения техники «вычитания»? Извлечь CMOS (полупроводниковые датчики света)из камеры (…да, я знаю, что это звучит как противоречие , но иногда именно в этом заключается метод вычитания) и заменить его другим датчиком? Дешевле, независимо от погоды? Например. датчик магнитного поля? Будет ли это работать? Сможет ли он обеспечить полное дорожное покрытие в любую погоду по доступной цене? Будет ли он соответствовать требуемой производительности? Преодолеть новые вызовы непросто, но именно в этом и заключается природа «инженерного прорыва»: он заменяет известный набор труднопреодолимых вызовов новым набором вызовов. Эволюция больше не является линейной и поступательной, а осуществляется в другом, новом измерении.

Весь мир датчиков IoT состоит в том, чтобы заменить устаревшие методы, которые обычно включали спорадические и громоздкие измерения, на непрерывные доступные датчики с полным охватом с помощью множества относительно небольших и дешевых датчиков. Тот факт, что лежащие в основе датчики обычно дешевле и менее сложны, компенсируется либо тем, что они находятся ближе к воспринимаемому объекту, либо алгоритмами постобработки, которые применяются к каждому датчику и к группе датчиков в целом. Очевидно, что это также выгодно с точки зрения надежности из-за присущей избыточности, что также приводит к снижению стоимости решения.

Прогресс в области процессоров, аккумуляторов и датчиков, вызванный индустрией смартфонов, а также эволюция Интернета и облачной инфраструктуры больших данных, позволили датчику IoT сегодня изменить парадигму во многих случаях технологии мониторинга. Примеры варьируются от сельского хозяйства (например, см. CropX, https://www.cropx.com/), где спорадические образцы почвы были заменены полным текущим мониторингом почвы и урожая, до производственных линий, где изготовленный объект (являющийся механическим подшипник или электронная печатная плата и т. д.) не только проверяется на соответствие спецификациям при выходе из линии, но и контролируется на многих этапах процесса (и, очевидно, задействованные машины постоянно контролируются на соответствие их собственным спецификациям, см. Augury, https://www.augury.com/, например).

Valerann использует преимущества интеллектуальных датчиков IoT, чтобы изменить парадигму мониторинга дорожного движения и обеспечить полное покрытие в любую погоду, а также применить передовые алгоритмы, чтобы сосредоточить внимание дорожного оператора на дорожных происшествиях.

Система Smart Road Sensor компании Valeran основана на собственной разработке интеллектуальных сенсорных устройств, способных выдерживать нагрузки и функционировать в условиях асфальта и обеспечивающих прямое, надежное и недорогое определение. Датчики размещают вдоль и поперек дороги на расстоянии 20–50 метров друг от друга. Он использует преимущества принципов IoT, когда все устройства одинаковы, его развертывание простое и не требует какой-либо специальной настройки местоположения или ориентации, не требует обслуживания и использует очень эффективный канал связи. Он преодолевает традиционные ограничения дорожных камер/радаров и использует мощь алгоритмов больших данных для воссоздания достоверной картины дорожного движения и наблюдения за аномалиями.

Представьте, что машина едет со скоростью 60 миль в час ночью и в сильный дождь. Дальше по дороге в центре переулка лежит картонная коробка. Водитель быстро приближается к нему, но ему удается уклониться от него. Движение очень легкое, и никакого вреда не было причинено. Это стало неожиданностью, хотя и было очень близко к тому, чтобы закончиться по-другому. С такой ситуацией сталкивались многие водители. Это не так уж и редко. Было бы очень полезно получить уведомление об этом заранее и оповестить других, но сейчас темно и идет сильный дождь, и внимание водителя должно быть сосредоточено на дороге, поэтому он не звонит в 911 и определенно не инициирует оповещение Waze. Итак, что происходит дальше? Обычно немного… пока что-нибудь не случится (чаще всего коробка вылетает на обочину, но время от времени концовка намного хуже). Иногда, если он находится в месте с приличным боковым освещением и на него направлена ​​ближайшая камера, икамера не закрыта проливным дождем , икамера не ослеплена другими огнями, размазанными дождем, ив центре управления есть оператор, который смотрит запись с этой конкретной камеры идостаточно бдителен, чтобы наблюдать за коробкой или ненормальным маневром автомобиля (обратите внимание, сколько здесь "если"), они бы отправили дорожный патруль / установили правильное сообщение над головой в дорожных знаках и предотвратить эскалацию ситуации.

А теперь представьте еще раз, только на этот раз дорога оснащена встроенными датчиками. Нет, они не могут видеть форму или цвет движущихся автомобилей, но они могут четко наблюдать, прямо и в любую погоду, аномалии вождения и привлекать внимание водителей (через центр управления и вывески над головой) — какая кардинально другая концовка. Это совершенно иной подход к мониторингу дорожного движения, и этот сдвиг парадигмы обусловлен датчиками IoT.

На практике иногда имеет смысл объединять различные типы датчиков и использовать существующие активы, но дополнение существующих систем датчиками Smart IoT Traffic прокладывает путь к мониторингу трафика на совершенно новом уровне точности и надежности.