Miasta odnotowały wzrost liczby samochodów. Oznacza to więcej trudności dla pojazdów ratowniczych pod względem bezpieczeństwa ruchu drogowego. Tutaj zobaczymy, jak kontrolować system ruchu, aby zapewnić dobrą opiekę przedszpitalną.

Wzrost liczby ludności zwiększył liczbę samochodów, co doprowadziło do wyraźnego wzrostu ruchu. Życie, jakie znamy, jest cenne. Nie ma sobie równych, a raz utraconego nie można przywrócić. Podczas katastrofy i wypadki krytyczne (jak wypadki drogowe), czas reakcji przyjęty przez służby ratunkowe odgrywa kluczową rolę, czy tak jest ambulanse, wozy strażackie lub policyjne. Główną przeszkodą, jaką napotykają, jest korki uliczne, wówczas bezpieczeństwo drogowe może zostać ukarane.

Aby temu zaradzić, potrzebne są inteligentne rozwiązania system kontroli ruchu który dynamicznie dostosowuje się do zmieniających się warunków. Główną koncepcją tego dokumentu jest wykrycie karetki pogotowia w drodze do celu i kontrolowanie systemu ruchu w celu zapewnienia skutecznych usług. Ten artykuł autorów powyżej proponuje system, który wykorzystuje moduł GPS do transmisji lokalizacja karetki pogotowia do chmury za pomocą modułu Wi-Fi, który jest następnie przesyłany do inteligentnego systemu ruchu, który z kolei dynamicznie zmienia cykl sygnałów drogowych. Ten proponowany niedrogi system można wdrożyć w całym mieście, zmniejszając w ten sposób opóźnienie i unikając strat spowodowanych zatłoczonymi drogami.

Wypadki drogowe - Jak pokonać korki i zagwarantować bezpieczeństwo na drodze?

Zatłoczenie pojazdów w miastach gwałtownie wzrosło z powodu dużej liczby pojazdów kursujących na drodze. Co więcej, jeśli pojazdy ratunkowe utknęły na pasie daleko od sygnalizacji świetlnej, syrena karetki pogotowia nie jest w stanie dotrzeć do policji drogowej, w takim przypadku pojazdy ratownicze muszą poczekać, aż ruch uliczny zniknie lub musimy polegać na inne pojazdy, które należy odsunąć, co nie jest łatwym zadaniem w sytuacjach na drodze. W tym przypadku, bezpieczeństwo na drodze jest trudne do zagwarantowania.

Aby wdrożyć system kontroli ruchu, konieczne jest zastosowanie technologii Internetu Rzeczy (Internet of Things). System ten wykorzystuje moduł SIM-28 GPS [Global Positioning System], który ma odbiornik z anteną, która przesyła lokalizację w czasie rzeczywistym w formie informacji o położeniu wzdłużnym i wzdłużnym o tym, gdzie dokładnie znajduje się karetka. W związku z tym pozyskano moduł śledzenia GPS w celu wdrożenia urządzenia w pojeździe. Wraz z modułem GPS zintegrowany jest moduł Wi-Fi IoT ESP8266, który zapewnia każdemu mikrokontrolerowi dostęp do sieci Wi-Fi.

Dwa wstępnie zdefiniowane punkty odniesienia są wybierane dla wszystkich sygnałów drogowych w mieście przed i po punktach sygnalizacji świetlnej. Jeden taki punkt odniesienia jest wybierany w pewnej odległości przed układem sterowania ruchem sygnałów, aby sprawdzić, czy pojazd ratunkowy znajduje się w pobliżu tego konkretnego sygnału ruchu, podczas gdy drugi punkt odniesienia jest wybierany za układem sterowania ruchem, tak aby sygnał ruchu przełącza się z powrotem do normalnego przepływu sekwencyjnego po przejściu go przez pojazd ratunkowy. Sygnały drogowe są zintegrowane z Raspberry Pi 3B +. Sygnały drogowe są zaprogramowane tak, aby zmieniały się dynamicznie, gdy pojazd ratunkowy mija punkt odniesienia.

 

System kontroli ruchu w celu uniknięcia wypadków drogowych: jaka jest zaleta służb ratunkowych?

W celu poprawienia bezpieczeństwo drogowe, pomyśleli o systemie do wykrywaj wypadki drogowe automatycznie za pomocą czujnika drgań. Dzięki tej metodzie ambulans jednostka może przesłać parametry życiowe pacjenta do szpitala. Pomoże to uratować życie ofiary wypadku (System wykrywania wypadków i pogotowia ratunkowego wykorzystujący technologię bezprzewodową [3]).

Na papierze Pomoc pogotowia ratunkowego za pomocą nawigacji GPS [4], zaproponowali system, który jest wykorzystywany przez szpitale do śledzenia ich karetek pogotowia. Głównym celem projektu jest zmniejszenie liczby ofiar krytycznych poprzez upewnienie się, że dotrą one do szpitala na czas do odpowiedniego leczenia.

Technologia GPS jest niezbędna do poprawy bezpieczeństwa na drodze. Jest stosowany, aby szpital mógł podjąć szybkie działania, które mogą zmniejszyć kończynę. Ten system jest bardziej odpowiedni, a główną zaletą jest znaczne zmniejszenie zużycia czasu. W artykule Wykrywanie wypadków i ratowanie pogotowia ratunkowego przy użyciu Raspberry Pi [5] zaproponowali system, który znajduje najszybszą ścieżkę, kontrolując sygnały świetlne na korzyść ratunkowego pojazdu medycznego.

Dzięki temu nowemu systemowi opóźnienie czasowe jest zmniejszone dzięki zastosowaniu technologii RF kontrolującej sygnały drogowe. Preferencja usługi ratowniczego pojazdu medycznego wynika z technologii kolejkowania poprzez komunikację z serwerem. Zapewnia to skrócone opóźnienie czasowe między miejscem wypadku a szpitalem.

W artykule Inteligentny system prowadzenia pogotowia ratunkowego [6], proponują system wykorzystujący centralny serwer do sterowania kontrolerami ruchu. Kontroler sygnałów drogowych jest implementowany za pomocą Arduino UNO. Kierowca karetki korzysta z aplikacji internetowej, aby poprosić kontroler ruchu o zmianę sygnału na zielony, w którym karetka jest obecna. Dążono do stworzenia niedrogiego systemu, który można wdrożyć w całym mieście, zmniejszając liczbę ofiar śmiertelnych z powodu sytuacji na drodze.

Wypadki drogowe i bezpieczeństwo: pogotowie ratunkowe dla służb ratunkowych korzystających z nawigacji GPS - przechowywanie plików

Ten model pozwoliłby na przydzielenie na żądanie dużej puli zasobów, takich jak pamięć, sieć, moc obliczeniowa i oprogramowanie. Zasoby są wydobywane i dostarczane jako usługa przez Internet w dowolnym miejscu i czasie. W ten sposób dane lokalizacji GPS przesyłane z urządzenia GPS przez moduł Wi-Fi są przechowywane w infrastrukturze chmury.

Działanie sygnalizacji świetlnej

Raspberry pi dowolnego modelu z GPO będzie działać do kontrolowania sygnalizacji świetlnej. Używamy zestawu trzech diod LED, które zastępują sygnalizację świetlną i wyświetlacz HDMI, aby pokazać moc wyjściową Pi. Tutaj trzy światła drogowe, czerwone, bursztynowe i zielone diody LED, są podłączone do Pi za pomocą czterech pinów. Jedna z nich musi być uziemiona; pozostałe trzy są rzeczywistymi pinami GPIO i służą do sterowania każdą z poszczególnych diod LED.

Po zainstalowaniu Raspberry Pi 3B + z systemem operacyjnym raspbian pi sygnalizacja świetlna jest zaprogramowana do pracy za pomocą języka programowania Python. Gdy karetka przekroczy pierwszy z góry określony punkt odniesienia, który znajduje się 300 metrów przed systemem sygnalizacji świetlnej, komunikat programuje zielone światło LED do włączenia, aby skasować ruch, kierując się do pojazdu ratunkowego, a jednocześnie czerwony światło jest wyświetlane we wszystkich pozostałych kierunkach punktu ruchu, aby upewnić się, że istnieje odpowiednia sygnalizacja dla samochodów wjeżdżających na odcinek ruchu.

Gdy pojazd pogotowia ratunkowego przekroczy drugi punkt odniesienia, który znajduje się po pewnej odległości innych metrów 50 za systemem sygnalizacji świetlnej, sygnalizacja świetlna jest zaprogramowana tak, aby powracała do domyślnego cyklu sygnalizacji świetlnej, skutecznie kontrolując system ruchu.

____________________________________

System wykrywania karetek pogotowia i kontroli ruchu - projekt bezpieczeństwa ruchu drogowego Karthik B V1, Manoj M2, Rohit R Kowshik3, Akash Aithal4, Dr. S. Kuzhalvai Mozhi5 1,2,3,4 Ósmy semestr, Wydział ISE, National Institute of Engineering , Mysore 5 profesor nadzwyczajny, wydział ISE, National Institute of Engineering, Mysore

 

DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ ACADEMIA.EDU

 

PRZECZYTAJ TAKŻE

Odpływ za kierownicą: największy wróg kierowców karetek pogotowia

 

Najlepsze urządzenia pogotowia 10

 

Afryka: turyści i odległości - problem wypadków drogowych w Namibii

 

Wypadki drogowe: jak ratownicy medyczni rozpoznają ryzykowny scenariusz?

 

LITERATURA
1) Dian-liang Xiao, Yu-jia Tian. Niezawodność systemu ratunkowego na autostradzie, IEEE, 2009.
2) Rajesh Kannan Megalingam. Ramesh Nammily Nair, Sai Manoj Prakhya. Bezprzewodowy system wykrywania i zgłaszania wypadków samochodowych, IEEE, 2010.
3) Pooja Dagade, Priyanka Salunke, Supriya Salunke, Seema T. PatiL, Nutan Maharashtra Institute of Engineering and Technology. System wykrywania wypadków i pogotowia ratunkowego z wykorzystaniem łączności bezprzewodowej, IJRET, 2017
4) Shantanu Sarkar, School of Computer Science, VIT University, Vellore. Pomoc pogotowia ratunkowego za pomocą nawigacji GPS, IJRET, 2016.
5) Kavya K, Dr Geetha CR, Dept. of E&C, Sapthagiri College of Engineering. Wykrywanie wypadków i ratownictwo ambulansowe przy użyciu Raspberry Pi, IJET, 2016.
6) Pan Bhushan Anant Ramani, prof. Amutha Jeyakumar, VJTI Mumbai. Inteligentny system prowadzenia pogotowia ratunkowego, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Electronics Engineering, 2018.
7) R. Sivakumar, G. Vignesh, Vishal Narayanan, Anna University, Tamil Nadu. Zautomatyzowany system kontroli sygnalizacji świetlnej i wykrywanie skradzionego pojazdu. IEEE, 2018.
8) Tejas Thaker, GTU PG School, Gandhinagar. Implementacja bezprzewodowej sieci czujników oparta na ESP8266 z serwerem WWW opartym na systemie Linux. IEEE, 2016.
9) Pan Nerella Ome, magister inżynier, adiunkt, GRIET, Hyderabad, Telangana, Indie. System czujników do chmury opartych na Internecie przedmiotów (IoT) z wykorzystaniem ESP8266 i Arduino Due, IJARCCE, 2016.
10) Niyati Parameswaran, Bharathi Muthu, Madiajagan Muthaiyan, Światowa Akademia Nauki, Inżynierii i Technologii. Qmulus - oparty na chmurze system śledzenia oparty na GPS do trasowania w czasie rzeczywistym, International Journal of Computer and Information Engineering, 2013.
11) Saradha, B. Janani, G. Vijayshri i T. Subha. Inteligentny system kontroli sygnałów drogowych dla karetek pogotowia przy użyciu RFID i chmury. Technologie komputerowe i komunikacyjne (ICCCT), 2017, 2nd Międzynarodowa konferencja nt. IEEE, 2017.
12) Madhav Mishra, Seema Singh, Dr Jayalekshmi KR, Dr Taskeen Nadkar. Advance Alert for Ambulance Pass za pomocą IOT dla Smart City, International Journal of Engineering Science and Computing, June 2017.

 

BIOGRAFIE
Karthik BV jest obecnie w trakcie studiów licencjackich na Wydziale Informatyki i Inżynierii Mysuru. Jego głównym obszarem projektu BE jest IoT. Ten artykuł jest dokumentem przeglądowym jego projektu BE.
Manoj M jest obecnie w trakcie studiów magisterskich na Wydziale Informatyki i Inżynierii w Mysuru. Jego głównym obszarem projektu BE jest IoT. Ten artykuł jest dokumentem przeglądowym jego projektu BE.
Rohit R Kowshik jest obecnie w trakcie studiów magisterskich na Wydziale Informatyki i Inżynierii w Mysuru. Jego głównym obszarem projektu BE jest IoT. Ten artykuł jest dokumentem przeglądowym jego projektu BE.
Akash Aithal jest obecnie w trakcie studiów magisterskich na Wydziale Informatyki i Inżynierii w Mysuru. Jego głównym obszarem projektu BE jest IoT. Ten artykuł jest dokumentem przeglądowym jego projektu BE.
Dr S. Kuzhalvai Mozhi jest profesorem nadzwyczajnym na Wydziale Informatyki i Inżynierii. Uzyskała doktorat z VTU, Belagavi, ME z PSG, Coimbatore i BE z Trichy. Jej zainteresowania dydaktyczne i badawcze dotyczą kryptografii i kompilatora.