GIS-technologie vormt bouwsteen voor zelfrijdende auto en andere vormen van toekomstige mobiliteit

Mobiliteit verandert snel en wordt steeds slimmer. Auto’s worden uitgerust met rijhulpsystemen die automobilisten helpen, waarschuwen voor gevaar en soms zelfs actief ingrijpen wanneer nodig. De volledig zelfrijdende auto is de volgende stap. Voor Rijkswaterstaat, de uitvoeringsorganisatie van het ministerie van Infrastructuur en waterstaat, brengt dit nieuwe eisen omtrent Asset Management, waaronder wegmarkering, met zich mee. Hierbij vormt een geografische informatiesysteem (GIS) de bouwsteen om al deze ruimtelijke informatie te koppelen aan allerhande andere data, en vervolgens letterlijk in kaart te brengen. Voor dit mobiliteitsvraagstuk werkt Rijkswaterstaat samen met Esri Nederland als onderdeel van de Dutch Mobility Innovations, het online samenwerkingsplatform voor publieke en private professionals in Nederland die actief zijn op het gebied van slimme en duurzame verstedelijking en mobiliteit.

Belangrijke bouwsteen
Als wereldwijd marktleider in technologie voor geografische informatiesystemen, GIS, is Esri met ArcGIS in staat om allerlei verschillende data en datasets te combineren. In een digital twin wordt er een virtuele representatie gemaakt van de echte wereld, inclusief fysieke objecten, processen, relaties en (voorspeld) gedrag.

Het platform brengt verschillende databronnen van Rijkswaterstaat en derden samen op basis van geografische locatie om één beeld te creëren. Door dit beeld kan nieuwe informatie opgehaald worden, zijn betere visualisaties in realtime mogelijk, en kunnen geavanceerde analyses en (automatische) voorspellingen worden gedaan. Deze inzichten kunnen door Rijkswaterstaat gedeeld worden om de samenwerking met partners te verbeteren.

Digitale inspectie
Door de komst van (semi)autonoom rijdende auto’s die de omgeving registreren, is de conditie van de (snel)wegen, wegmarkering en plaatsing van verkeersborden van groot belang. De auto’s gebruiken onder andere deze markeringen en belijningen om hun eigen positie te bepalen, en stemmen ‘hun rijgedrag’ erop af – uiteraard met aanvulling van allerlei andere sensoren en metingen. Een juiste, goed zichtbare en meetbare infrastructuur is dus cruciaal. Dit moet regelmatig gecontroleerd worden. Momenteel worden deze elementen, of assets, geïnspecteerd door de weginspecteurs. In de nieuwe situatie biedt digitalisatie een nieuwe mogelijkheid. Algoritmen kunnen op een uniforme wijze assets detecteren en indien het algoritme goed getraind is de status van het asset vastleggen. Door deze mogelijkheden kan de inspectie vaker plaatsvinden én kunnen weginspecteurs zich meer richten op hun taken voor het bevorderen van de veiligheid.

Alle informatie die beschikbaar is, wordt gestructureerd en gevisualiseerd in de digital twin. Hiermee wordt niet alleen meer inzicht verkregen, maar gaat de inspectiefrequentie omhoog en wordt de inspectie altijd uniform uitgevoerd.

Innoveren door te standaardiseren
“Om dit vraagstuk op te pakken heeft Rijkswaterstaat meer informatie nodig over bijvoorbeeld de rijstrookbreedte, oppervlakte per gedeelte van de rijstroken en XY coördinaten per rijstrook. Door gebruik te maken van standaard bouwstenen (standaardiseren) kan je innoveren”, aldus Marcel de Rink, customer success manager bij Esri Nederland. “We zijn begonnen met het inladen van luchtfoto’s, DTB en het nationaal wegenbestand (NWB). In deze luchtfoto’s hebben we objectdetectie toegepast om wegmarkering te detecteren. Door dit vectoriseren waren we in staat om rijstroken te creëren. Zo is sneller bekend welke rijstroken er gerepareerd dienen te worden bij een gat in het wegdek. Hierdoor kan het wegdek worden onderhouden conform de nieuwe eisen van de moderne en toekomstige mobiliteit, aldus De Rink.

Proof of technology
De huidige resultaten tonen dat de technologie beschikbaar en inzetbaar is. Rijkswaterstaat heeft de keuze deze algoritmen zelf te ontwikkelen of door de markt te laten ontwikkelen. Met ArcGIS is Rijkswaterstaat in staat om deze technologische mogelijkheden te koppelen met haar eigen systemen. De volgende stap in dit proces is het analyseren van de data en beslissen hoe dit verder toegepast gaat worden binnen Rijkswaterstaat. Hiervoor zijn twee opties. Ontwikkel de algoritmen in eigen huis of besteedt dit uit bij een andere organisatie.

“Met ons platform bieden wij de mogelijkheid om verschillende systemen met elkaar te ‘stekkeren’. Deze bouwstenen zijn krachtig en kan de samenwerking realiseren. Hiermee kan je uiteindelijk de innovatie in lijn brengen. Dat vind ik persoonlijk het mooiste”, aldus de Rink.