In den Städten gab es eine erhöhte Anzahl von Automobilen. Dies bedeutet mehr Schwierigkeiten für Einsatzfahrzeuge in Bezug auf die Verkehrssicherheit. Hier erfahren Sie, wie Sie das Verkehrssystem steuern können, um eine gute vorklinische Versorgung zu gewährleisten.

Der Bevölkerungsanstieg hat die Anzahl der Automobile erhöht, was zu einem starken Verkehrswachstum geführt hat. Das Leben, wie wir es kennen, ist kostbar. Es ist unübertroffen und kann nicht zurückgebracht werden, wenn es einmal verloren ist. Während Kalamitäten und kritische Unfälle (wie Verkehrsunfälle), die Antwortzeit von der Notdienste spielt eine entscheidende Rolle, ob es sein soll Krankenwagen, Feuerwehrautos oder Polizeifahrzeuge. Das größte Hindernis ist Stau, dann könnte die Verkehrssicherheit bestraft werden.

Um das zu überwinden, braucht es smart Verkehrskontrollsystem die sich dynamisch an die wechselnden bedingungen anpasst. Das Hauptkonzept dieses Dokuments besteht darin, den Krankenwagen auf dem Weg zum Ziel zu ermitteln und das Verkehrssystem zu steuern, um effektive Dienste bereitzustellen. Dieses Papier der Autoren oben schlägt ein System vor, das ein GPS-Modul verwendet, um das zu übertragen Standort des Krankenwagens über ein WLAN-Modul in die Cloud, das dann an das intelligente Verkehrssystem übertragen wird, das wiederum den Verkehrssignalzyklus dynamisch ändert. Dieses vorgeschlagene kostengünstige System kann in der gesamten Stadt implementiert werden, wodurch die Verspätung verringert und die Verluste aufgrund überlasteter Verkehrssituationen vermieden werden.

Verkehrsunfälle - Wie können Verkehrsstaus überwunden und die Verkehrssicherheit gewährleistet werden?

Die Verkehrsüberlastung in Städten ist aufgrund einer großen Anzahl von Fahrzeugen, die auf der Straße fahren, exponentiell angestiegen. Darüber hinaus kann die Sirene des Krankenwagens die Verkehrspolizei nicht erreichen, wenn die Einsatzfahrzeuge in einer von der Verkehrsampel entfernten Spur festsitzen. In diesem Fall müssen die Einsatzfahrzeuge warten, bis der Verkehr freigegeben ist, oder wir müssen uns darauf verlassen andere Fahrzeuge zur Seite zu bewegen, was in Verkehrssituationen keine leichte Aufgabe ist. In diesem Fall, Verkehrssicherheit ist schwer zu gewährleisten.

Um ein Verkehrsleitsystem zu implementieren, ist der Einsatz von IoT-Technologie (Internet of Things) erforderlich. Dieses System verwendet ein SIM-28-GPS-Modul (Global Positioning System), dessen Empfänger über eine Antenne verfügt, die den Echtzeit-Standort in Form von Informationen in Breiten- und Längsrichtung darüber sendet, wo sich der Krankenwagen genau befindet. Daher wird ein GPS-Verfolgermodul erworben, um das fahrzeuginterne Gerät zu implementieren. Zusammen mit dem GPS-Modul ist das ESP8266 IoT Wi-Fi-Modul integriert, das jedem Mikrocontroller Zugriff auf das Wi-Fi-Netzwerk ermöglicht.

Für alle Ampeln in der Stadt werden vor und nach den Ampeln zwei vordefinierte Referenzpunkte ausgewählt. Ein solcher Referenzpunkt wird in einem bestimmten Abstand vor dem Verkehrsleitsystem von Signalen ausgewählt, um zu prüfen, ob sich das Einsatzfahrzeug in der Nähe dieses bestimmten Verkehrssignals befindet, während der andere Referenzpunkt nach dem Verkehrsleitsystem so ausgewählt wird, dass das Verkehrssignal angezeigt wird wird veranlasst, zu seinem normalen sequentiellen Zyklusfluss zurückzukehren, nachdem das Notfallfahrzeug ihn passiert hat. Die Verkehrsampeln sind in Raspberry Pi 3B + integriert. Die Verkehrssignale sind so programmiert, dass sie sich dynamisch ändern, wenn das Einsatzfahrzeug den Referenzpunkt passiert.

 

Ein Verkehrsleitsystem zur Vermeidung von Verkehrsunfällen: Was ist der Vorteil von Rettungsdiensten?

Um zu verbessern Sicherheit im StraßenverkehrSie dachten über ein System nach Verkehrsunfälle erkennen automatisch mit einem Vibrationssensor. Mit dieser Methode wird die Krankenwagen Einheit kann wichtige Parameter des Patienten ins Krankenhaus senden. Dies wird dazu beitragen, das Leben des Unfallopfers zu retten (Unfallerkennungs- und Krankenwagen-Rettungssystem mit drahtloser Technologie [3]).

In der Zeitung Ambulanzhilfe für Rettungsdienste mit GPS-Navigation [4] schlugen sie ein System vor, mit dem die Krankenhäuser ihre Krankenwagen aufspüren. Das Hauptziel des Projekts ist es, den Tod kritischer Opfer zu verringern, indem sichergestellt wird, dass sie rechtzeitig zur richtigen Behandlung im Krankenhaus ankommen.

Die GPS-Technologie ist für die Verbesserung der Verkehrssicherheit von wesentlicher Bedeutung. Es wird verwendet, damit das Krankenhaus schnell Maßnahmen ergreifen kann, die die Extremität reduzieren können. Dieses System ist geeigneter und der Hauptvorteil besteht darin, dass der Zeitaufwand erheblich reduziert wird. In der Arbeit Unfallerkennung und Rettung von Krankenwagen mit Raspberry Pi [5] schlugen sie ein System vor, das den schnellsten Weg durch die Steuerung von Ampelsignalen zugunsten eines Rettungsfahrzeugs findet.

Durch dieses neue System wird die Zeitverzögerung durch Anwendung der HF-Technologie, die die Verkehrssignale steuert, verringert. Die Bevorzugung der Wartung des Rettungsfahrzeugs folgt der Warteschlangentechnologie durch Serverkommunikation. Dadurch wird die Zeitverzögerung zwischen der Unfallstelle und dem Krankenhaus verringert.

In dem Papier Smart Ambulance Guidance System [6] schlagen sie ein System vor, das einen zentralen Server zur Steuerung der Verkehrssteuerungen verwendet. Der Verkehrssignal-Controller wird mit Arduino UNO implementiert. Der Krankenwagenfahrer fordert den Verkehrsleiter über eine Webanwendung auf, das Signal grün zu machen, in dem sich der Krankenwagen befindet. Es wurde ein kostengünstiges System angestrebt, das in der gesamten Stadt implementiert werden kann, um die Zahl der Verkehrstoten zu verringern.

Verkehrsunfälle und Sicherheit: Ambulanzhilfe für Rettungsdienste mit GPS-Navigation - Dateispeicherung

Dieses Modell würde die bedarfsgerechte Zuweisung eines umfangreichen Ressourcenpools wie Speicher, Netzwerk, Rechenleistung und Software ermöglichen. Die Ressourcen werden extrahiert und jederzeit und überall als Service über das Internet bereitgestellt. Somit werden die vom WLAN-Modul vom GPS-Gerät weitergeleiteten GPS-Positionsdaten in der Cloud-Infrastruktur gespeichert.

Bedienung der Ampel

Himbeer-Pi eines beliebigen Modells mit Gruppenrichtlinienobjekt können zur Steuerung der Ampeln verwendet werden. Wir verwenden einen Satz von drei LEDs, die als Ersatz für die Ampeln dienen, und ein HDMI-Display, um die Ausgabe des Pi anzuzeigen. Hier sind die drei Ampeln (rote, gelbe und grüne LED) über vier Pins mit dem Pi verbunden. Eines davon muss geerdet werden. Die anderen drei GPIO-Pins steuern die einzelnen LEDs.

Nachdem der Raspberry Pi 3B + mit dem raspbian pi-Betriebssystem installiert wurde, werden die Ampeln so programmiert, dass sie mit der Programmiersprache Python funktionieren. Sobald der Krankenwagen den ersten vordefinierten Referenzpunkt überquert, der sich 300 Meter vor der Verkehrsampel befindet, wird das grüne LED-Licht durch eine Meldung zum Einschalten veranlasst, um den Verkehr durch Ausweichen zum Einsatzfahrzeug und gleichzeitig rot zu löschen In allen übrigen Richtungen des Verkehrspunkts wird ein Licht angezeigt, um sicherzustellen, dass die in den Verkehrsabschnitt einfahrenden Kraftfahrzeuge ordnungsgemäß signalisiert werden.

Sobald das Rettungsfahrzeug den zweiten Referenzpunkt überquert, der sich nach einer bestimmten Entfernung von weiteren 50-Metern nach dem Verkehrssignalsystem befindet, werden die Ampeln so programmiert, dass sie zum Standard-Verkehrssignalzyklus zurückkehren, wodurch das Verkehrssystem effizient gesteuert wird.

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Krankenwagenerkennungs- und Verkehrskontrollsystem - Verkehrssicherheitsprojekt Karthik B V1, Manoj M2, Rohit R Kowshik3, Akash Aithal4, Dr. S. Kuzhalvai Mozhi5 1,2,3,4 5. Semester, Abteilung ISE, National Institute of Engineering , Mysore XNUMX Assoziierter Professor, Abteilung für ISE, National Institute of Engineering, Mysore

 

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REFERENZEN
1) Dian-liang Xiao, Yu-jia Tian. Zuverlässigkeit des Notfallrettungssystems auf Autobahnen, IEEE, 2009.
2) Rajesh Kannan Megalingam. Ramesh Nammily Nair, Sai Manoj Prakhya. Drahtloses Fahrzeugunfallerkennungs- und Meldesystem, IEEE, 2010.
3) Pooja Dagade, Priyanka Salunke, Supriya Salunke, Seema T. PatiL, Nutan Maharashtra Institut für Ingenieurwesen und Technologie. Unfallerkennungs- und Rettungssystem für Krankenwagen mithilfe von Wireless, IJRET, 2017
4) Shantanu Sarkar, Fakultät für Informatik, Universität VIT, Vellore. Ambulanzhilfe für Rettungsdienste mit GPS-Navigation, IJRET, 2016.
5) Kavya K, Dr. Geetha CR, Abteilung E & C, Sapthagiri College of Engineering. Unfallerkennung und Rettung von Krankenwagen mit Raspberry Pi, IJET, 2016.
6) Herr Bhushan Anant Ramani, Prof. Amutha Jeyakumar, VJTI Mumbai. Smart Ambulance Guidance System, Internationale Zeitschrift für fortgeschrittene Forschung in Informatik und Elektrotechnik, 2018.
7) R. Sivakumar, G. Vignesh, Vishal Narayanan, Anna Universität, Tamil Nadu. Automatisches Ampelkontrollsystem und Erkennung gestohlener Fahrzeuge. IEEE, 2018.
8) Tejas Thaker, GTU PG School, Gandhinagar.ESP8266-basierte Implementierung eines drahtlosen Sensornetzwerks mit einem Linux-basierten Webserver. IEEE, 2016.
9) Herr Nerella Ome, Master of Engineering, Assistenzprofessor, GRIET, Hyderabad, Telangana, Indien. Internet of Things (IoT) -basierte Sensoren für Cloud-Systeme mit ESP8266 und Arduino Due, IJARCCE, 2016.
10) Niyati Parameswaran, Bharathi Muthu, Madiajagan Muthaiyan, Weltakademie für Wissenschaft, Technik und Technologie. Qmulus - Ein Cloud-basiertes GPS-Tracking-System für Verkehrsrouting in Echtzeit, International Journal of Computer and Information Engineering, 2013.
11) Saradha, B. Janani, G. Vijayshri und T. Subha. Intelligentes Verkehrszeichenkontrollsystem für Krankenwagen mit RFID und Cloud. Computer- und Kommunikationstechnologien (ICCCT), 2017, 2nd International Conference on. IEEE, 2017.
12) Madhav Mishra, Seema Singh, Dr. Jayalekshmi KR, Dr. Taskeen Nadkar. Vorwarnung für den Krankenwagenpass mithilfe von IOT für Smart City, Internationales Journal für Ingenieurwissenschaften und Informatik, Juni 2017.

 

BIOGRAPHIEN
Karthik BV strebt derzeit sein BE-Studium am Department of Information Science & Engineering in Mysore an. Sein BE-Hauptprojektgebiet ist IoT. Dieses Papier ist ein Umfragepapier seines BE-Projekts.
Manoj M strebt derzeit seinen BE-Abschluss am Department of Information Science & Engineering in Mysore an. Sein BE-Hauptprojektgebiet ist IoT. Dieses Papier ist ein Umfragepapier seines BE-Projekts.
Rohit R Kowshik strebt derzeit seinen BE-Abschluss am Department of Information Science & Engineering in Mysore an. Sein BE-Hauptprojektgebiet ist IoT. Dieses Papier ist ein Umfragepapier seines BE-Projekts.
Akash Aithal strebt derzeit seinen BE-Abschluss am Department of Information Science & Engineering in Mysore an. Sein BE-Hauptprojektgebiet ist IoT. Dieses Papier ist ein Umfragepapier seines BE-Projekts.
Dr.S. Kuzhalvai Mozhi ist außerordentlicher Professor am Department of Information Science & Engineering. Sie hat ihren Doktortitel von VTU, Belagavi, ME von PSG, Coimbatore und BE von Trichy erhalten. Ihre Lehr- und Forschungsinteressen liegen im Bereich Kryptographie und Compiler.