Visjonen er at det ikke skal være behov for fysiske kontrollstasjoner slik det er i dag.

Det vil finnes sanntidsoversikt over eventuelle risikokjøretøy på vegnettet, og disse kan kontrolleres uavhengig av fysiske stasjoner. Det kan bety at bilen/transportselskapet selv rapporterer om egen tilstand. Det kan også bety at vegnettet har utstyr som kan fange opp risikokjøretøy og varsler behovet for kontroll.

Piloter kontrollfunksjon

Tunnelsikkerhet – pilot 8

Hovedhensikten med piloten er å identifisere teknologiske løsninger, datafangst og overvåkning av trafikk som kan bidra til å redusere risiko for/konsekvensene av brann eller andre alvorlige hendelser i tunneler.

Piloten vil undersøke bruk av maskinlæring og magnetsensorsystem for å holde oversikt over kjøretøy i ulike soner i tunnel, uten innsamling av personopplysninger. Systemet er nyutviklet, og kan på sikt benyttes til blant annet å kunne fange opp hendelser automatisk, og trafikktelling.

Kontrollstasjon – pilot 9, avsluttet

Piloten samlet inn informasjon om kjøretøy ved hjelp av sensorer i portaler og veibanen. Dette fungerte som beslutningsstøtte for trafikkontrollørene ved Marstein kontrollstasjon.

Resultatene kan forenkle kontrollørenes arbeid, og kan bidra til at de lettere kan fange opp de kjøretøyene med størst feil eller mangler. Det vil redusere antall farlige kjøretøy på norske veier.

Digital tungbilkontroll – pilot 16

Bilfabrikantenes baksystem for oppfølging av trailere og lastebiler inneholder mye sanntidsinformasjon om tilstand på kjøretøyene. I denne piloten ønsker vi å utnytte den informasjonen.

Vår tilnærming er å sette opp en geofence-sone rundt en kontrollplass. Når kjøretøyene krysser det digitale gjerdet, blir informasjon som ligger i skyen delt med Statens vegvesens inspektører.

Dette gir oss inngående informasjon om kjøretøy som nærmer seg kontrollplassen, uten at vi trenger registreringsutstyr i vegkant. Piloten utføres som et «proof of consept» som Statens vegvesen kan bygge videre på.

Motivasjonen for å få næringen til å dele informasjonen, er at det blir mindre sannsynlig at disse kjøretøyene blir stoppet i kontroller. Kontrollene er unødvendig tidsbruk for lovlydige transportører.

Kjetting- og lydsensor (AI) – pilot 20

Hovedhensikten er å se om vi kan benytte lydopptak for å få mer målrettet kontroll av kjøretøy. Det vil redusere tid brukt på kontroll for bransjen og det vil øke vår treffsikkerhet på kontrollene.

Piloten undersøker bruk av maskinlæring på lydopptak for å kjenne igjen lydmønster som kan indikere om et kjøretøy er interessant for videre sjekk eller ikke. Målet er at lydbildene både kan ekskludere og inkludere kjøretøy for kontroll.
Piloten setter opp utstyr ved Borlaug på riksvei 52 nå i høst og vil bruke vinteren på å annotere data fra «lydbildene»

Dekkskanning (AI) – pilot 21

Formålet er å kunne avdekke dekkmerking og avvik på dekk i fart. Avvik kan eksempelvis være slitasje, rifter, punktering eller manglende hjulbolter. Etter at en RFI i 2021 avdekket at det ikke finnes hyllevare i markedet som dekker behov ble det ved starten av 2022 utlyst en konkurranse, i form av konkurransepreget dialog, for utvikling av dekkskannere.

Tre leverandører fikk sommeren 2022 tegne utviklingskontrakter, og skal frem til utgangen av 2023 forsøke å utvikle hvert sitt konsept til en ferdig dekkskanner. Utviklingskontrakten er utformet slik at eventuelle leverandører som lykkes godt nok kan gå rett over på rammeavtale med kjøp av sensorer for Utekontroll. Siden leverandørene sitter spredt i landet vil pilotering og test av skannere foregå både i Vest-, Øst-, Midt- og Nord-Norge.

Termoskanner for deteksjon – pilot 28

Pilotforslaget går ut på å benytte et termoskannersystem av typen Vehicle Hotspot Detection (VHD) i forbindelse med utekontroll som kan detektere blant annet varmgang i bremser og motor på (fortrinnsvis tunge) kjøretøy. Systemet vil kunne oppdage varmgang i bremser, hydraulikk, motor med mer, som kan føre til teknisk svikt eller brann i kjøretøy.

Dette er ment å kunne automatisere og målrette teknisk kontroll av kjøretøy før alvorlig hendelse oppstår, i første rekke før fjelloverganger eller undersjøiske tunneler.

AI for forbedring av AID – pilot 29

Automatisk hendelsesdeteksjon (AID) i tunneler er et avbøtende sikkerhetstiltak i tunneler med høy ÅDT eller spesielle særtrekk.

Pilotideen adresserer et økende problem ved at flere og flere tunneler får AID-systemer installert, slik at VTS får stadig mer manuelt arbeid med å maskere/filtrere ut falske alarmer som oppstår fra disse systemene. Dette har ikke operatørene på VTS-ene kapasitet til.

Prosjektet innebærer bruk av AI (Artificial intelligence) for å effektivisere AID-deteksjoner og redusere falske alarmer fra SCADA-systemer.

Ved å redusere falske alarmer fra AID-anlegg kan dette frigjøre kapasitet hos VTS-operatørene og redusere reaksjonstid, mulig skadeomfang og følgeulykker ved reelle hendelser. Dette vil forbedre trafikkflyt og avvikling i tunneler.

Piloten gjennomføres i samarbeid med Tratec Norcon AS og Hatteland Technology som et testprosjekt mellom ITS-teknologi, VTS-midt og Drift midt.

Piloten skal gjennomføres i Skansentunnelen på riksvei 706 i Trondheim høsten 2022.

Høydevarsler tunnel – pilot 30

Piloten tar for seg problemstillingen at for høye kjøretøy kjører inn i tunnel. Dette har medført flere farlige situasjoner og risiko for en mer alvorlig ulykke.

Som et forsøk på å unngå en alvorlig hendelse, ønsker piloten å informere føreren om at lasten er for høy slik at de har mulighet til å velge omkjøringsvei, og stoppe og gjøre tiltak med lasten for å redusere høyden. Dette gjøres ved å montere en lasermåler som ser om kjøretøy er over tillatt høyde, for deretter å varsle føreren i form av budskap på et fullgrafisk LED skilt. Budskapet angir at kjøretøyet er for høyt og ber fører om å ta avkjøringen før tunnelen.

Utstyret monteres på riksvei 4 i sørgående kjørebane før Granstunnelen. Her har det vært flere påkjørsler og store samfunnskostnader både i form av stengt vei etter påkjørsel men også ødelagt utstyr som følge av sammenstøtet.

Smart tunnelinspeksjon – pilot 31

Pilotforslaget adresserer ønsket om å utnytte teknologi for å gjennomføre mer effektive inspeksjoner i tunneler, noe som gir økt sikkerhet og effektivitet.

Første fase er å vurdere ulike konsepter og muligheter. Et eksempel er å montere en gjennomgående skinne i en tunnel som kan utstyres med en flyttbar sensorpakke (kamera, sensorer mm). Den samme sensorpakken kan benyttes på kjøretøy, som kjører gjennom tunnelen. Innsamlede data kan legges inn i en 3D-modell, gjerne i et system hvor man kan bruke VR-teknologi, slik at den manuelle inspeksjonen kan gjøres off-site i ettertid.

Runehamartunnelen benyttes som testtunnelen. Til neste år – dersom vi er fornøyde – skal vi prøve noen skarpe tunneler.

ITS-programmet