Adding IRI, crossfall and slope / Añadiendo el IRI, las pendientes y los peraltes

Conocimientos previos

Previous knowledge

Lo primero es saber que es el IRI. Es el índice de regularidad internacional. Pedemos encontrar buenas definiciones en:
The first: that is the IRI?. It is the international regularity index. We find good definition:

• http://es.wikipedia.org/wiki/Índice_de_regularidad_internacional
• http://www.carreteros.org/normativa/otros/nlt/pdfs/rosas/1998/330_98.pdf
• http://carreteras-laser-escaner.blogspot.com.es/p/iri-un-estudio-mas-profundo.html

Trasteando en Google se encuentran unas cuantas más.
Looking on Google there are more.

Hay tres formas de obtener estos datos:

1. Seguir el método tracicional. Usar un perfilógrafo láser de varios miles de euros.
2. Usar los datos que ya tenemos del láser escaner y usar las baratas matemáticas para obtener el IRI desde nuestra carretera virtual
3. Usar un vibrómetro un digitalizador programable (un Arduino, o un Basic X24,... ) un GPS y montarnos nuestro sistema IRI de bajo coste (pero no obtendremos los peraltes ni las pendientes).

There are three ways to get this data:

1. With laser profilograph and a cost of several thousand euros.
2. Use the data you already have the laser scanner and using mathematics cheap for IRI from our virtual road.

Obtención de los datos desde el láser escáner

Getting data from the laser scanner

Una idea gráfica de cual es el planteamiento sería ésta:

A graphic idea of the approach would be this:

Líneas que debería seguir el IRI. En este caso se trata de rodadas virtuales
Lines should follow the IRI. In this case they are virtual ruts

La cuadrícula es didáctica. Originalmente es irreal pero es parte de la idea. Se buscan los puntos próximos y se deduce. Una vez formada la cuadrícula tan sólo hay que ir sumando los desajustes con la línea teórica amarilla según las rectas de regresión (más bien segmentos de regresión en el sentido de avance). Estos "desajustes" agrupados cada 100 metros expresados en decímetros (dm/Hm).

The grid is didactic. Originally unreal but it's part of the idea. we look for the points near and deducted these. Once the grid formed just need to add up the mismatches with the theoretical line yellow as regression lines (regression rather segments in the forward direction). These "mismatches" grouped every 100 meters expressed in decimeters (dm / Hm).

Este sistema virtual permite por comparación con los puntos laterales (perpendiculares al sentido de avance) obtener los peraltes y por comparación con los puntos colindantes al sentido de avance obtener las pendientes. 

This virtual system allows for comparison with the lateral points (perpendicular to the advancement direction) to obtain crossfalls and by comparison with neighboring dots to the direction of the slopes obtained.

Un valor añadido es la determinación a posteriori de las líneas de rodada. Es decir, podemos "repetir" el ensayo virtual siempre que queramos a diferentes puntos de rodada.

An added value is the post determination shot lines. That is, can "repeat" virtual testing whenever we want a different point shot.

Fuente: Source: http://sitegi.enmacosa.com

La figura anterior interpreta nuestro objetivo. una de las ruedas está a -350 mm (a la izquierda del eje) y otra a -100. los valores de 1,79 y 1,35 son los valores de IRI no normalizado, ya que el programa va presentando valores cada 10 metros y en vez de ser cada hectómetro es cada decámetro. Sus unidades son cm/Dm. En la gráfica coloreada son los valores del IRI no normalizado cada metro (mm/m). No importa ya que el IRI normalizado como tal se extrae de mediar estos resultados intermedios.

The figure above interprets our goal. One of wheels is -350 mm (left axis) and one at -100. values ​​of 1.79 and 1.35 IRI values ​​are not normalized. The program is showing values ​​of 10 meters rather than each is each decámetro hectómetro. Its units are cm / Dm. In the colored graph IRI values ​​are not normalized per meter (mm / m). No matter because the IRI standard as such is extracted to obtain these intermediate results.

Fuente: Source: http://sitegi.enmacosa.com

Los valores de "|" 0,3 y 0,2% corresponden a las pendientes puntuales y los valores de "-" -3,1 y -3,5 con los peraltes.

Ya que usamos el pk como referencia a los datos se integran "per se" en la organización de datos según nuestro sistema de pseudo-base de datos.

The values ​​of "|" 0.3 and 0.2% correspond to specific slopes and values ​​of "-" -3.1 and -3.5 with the risers.

Since we use the reference KP integrate the data "per se" in organizing data as pseudo our database.

Más información en: / More information at:  http://carreteras-laser-escaner.blogspot.com.es/p/iri-un-estudio-mas-profundo.html

Focussing / Centrándonos

Hasta ahora:

1. Tomada una carretera con el láser escáner.
2. Hemos sometido al los enormes ficheros .las a una segmentación según su trayectoria
3. Y tenemos las proyecciones (diédrica) para cada pk
4. Con estas proyecciones podemos medir en 3D y distribuir por internet
5. Hemos preparado la pseudobase de datos en torno a la trayectoria

So far:

1.- We've taken a road geometry data with the laser scanner.
2.- We segmented the huge files by path x.las
3.- We have the projections (dihedral) for each KP
4.- With these projections can measure 3D and distribute online
5.- We prepared around data path pseudodatabase


Ahora toca añadir elementos según estén vinculados a la trayectoria. Estos elementos serán:

1. Su situación en un servidor de mapas (¿Google Maps, OpenStreet...?)
2. Características geométricas del trazado (IRI, pendientes, peraltes)
3. Perfiles de georradar.
4. Documentación, inventario, fotos (base de datos georreferenciada)

Now we have to add items as they are linked to the path. These elements are:

1.- Its location on a map server (Google Maps, OpenStreet ...?)
2.- Geometric characteristics of the layout (IRI, earrings, superelevation)
3.- GPR profiles.
4.- Documentation, inventory, pictures (georeferenced database)



Todo esto se explicará en próximas entregas.
All this will be explained in future deliveries.