Städer såg ett ökat antal bilar. Det innebär fler svårigheter för räddningsfordon när det gäller trafiksäkerhet. Här kommer vi att se hur man styr trafiksystemet för att ge god vård före sjukhuset.

Befolkningsökningen har ökat antalet bilar som leder till en ökad trafikökning. Livet är, som vi känner till det, värdefullt. Det är oöverträffat och en gång förlorade kan inte tas tillbaka. Under katastrofer och kritiska olyckor (som vägolyckor), responstiden tagit av akuttjänster spelar en avgörande roll oavsett om det är ambulanser, brandbilar eller polisfordon. Det största hindret de står inför är trafikstockningar, då kan trafiksäkerheten straffas.

För att övervinna det finns det behov av smart trafikstyrningssystem som dynamiskt anpassar sig till de förändrade förhållandena. Det huvudsakliga konceptet bakom detta dokument är att upptäcka ambulansen på väg till destinationen och kontrollera trafiksystemet för att tillhandahålla effektiva tjänster. Detta dokument från författarna ovan föreslår ett system som använder en GPS-modul för att överföra plats för ambulansen till molnet med hjälp av en Wi-Fi-modul, som sedan överförs till det smarta trafiksystemet som i sin tur förändrar trafiksignalcykeln dynamiskt. Detta föreslagna lågkostnadssystem kan implementeras i hela staden och därmed minska förseningen och undvika olyckorna på grund av överbelastade trafiksituationer.

Vägolyckor - Hur kan man övervinna trafikstockningar och garantera trafiksäkerhet?

Trafikbelastningen i bilarna har ökats exponentiellt på grund av ett stort antal fordon som pied på vägen. Dessutom, om akutfordonet sitter fast i en körfält långt från trafiksignalen, kan inte ambulansens siren nå trafikpolisen, i vilket fall nödlägen måste vänta tills trafiken rensas eller vi måste vara beroende av andra fordon att flytta åt sidan vilket inte är en enkel uppgift i trafiksituationer. I detta fall, trafiksäkerhet är svårt att garantera.

För att implementera ett trafikstyrningssystem är användningen av IoT (Internet of Things) -teknologi nödvändig. Detta system använder en SIM-28 GPS [Global Positioning System] -modul som har mottagaren med en antenn som skickar realtidsplatsen i form av longitudinell och longitudinell information om var ambulansen ligger exakt. Därför förvärvas en GPS-spårningsmodul för att implementera fordonets enhet. Tillsammans med den integrerade GPS-modulen är ESP8266 IoT Wi-Fi-modul som ger alla mikrokontroller åtkomst till Wi-Fi-nätverket.

Två fördefinierade referenspunkter väljs för alla trafiksignaler i staden före och efter trafiksignalpunkterna. En sådan referenspunkt väljs på ett visst avstånd före trafikstyrsystemet för signaler för att kontrollera om nödfordonet är i närheten av den specifika trafiksignalen medan den andra referenspunkten väljs efter trafikstyrningssystemet så att trafiksignalen är gjord för att växla tillbaka till sitt normala sekvensflöde efter det att nödfordonet passerar det. Trafiksignalerna är integrerade med Raspberry Pi 3B +. Trafiksignalerna är programmerade att ändras dynamiskt när nödfordonet passerar referenspunkten.

 

Ett trafikstyrningssystem för att undvika trafikolyckor: vilken är fördelen med räddningstjänster?

För att kunna förbättra trafiksäkerhet, de tänkte på ett system att upptäcka vägolyckor automatiskt med hjälp av en vibrationssensor. Med denna metod, ambulans enhet kan skicka viktiga parametrar för patienten till sjukhuset. Detta hjälper till att rädda olycksoffrets liv (Olycksdetektering & ambulansräddningssystem med trådlös teknik [3]).

I tidningen Ambulanshjälp för räddningstjänster med GPS-navigering [4] föreslog de ett system som används av sjukhusen för att spåra upp sina ambulanser. Projektets huvudsakliga syfte är att minska dödsfallen för kritiska offer genom att se till att de når till sjukhuset i tid för korrekt behandling.

GPS-tekniken är avgörande för förbättringar av trafiksäkerheten. Det används så att sjukhuset kan vidta snabba åtgärder som kan minska extremiteten. Detta system är mer lämpligt och den största fördelen är att det är en betydande minskning av tidsförbrukningen. I papperet Accident Detection and Ambulance Rescue med Raspberry Pi [5] föreslog de ett system som hittar den snabbaste vägen genom att kontrollera trafikljussignaler till förmån för ett akut medicinskt fordon.

Med detta nya system reduceras tidsfördröjningen genom att använda RF-tekniken som styr trafiksignalerna. Föredraget av service till det akutmedicinska fordonet följer kötekniken genom serverkommunikation. Detta säkerställer den minskade tidsfördröjningen mellan olycksplatsen och sjukhuset.

I papperet Smart ambulance guide system [6] föreslår de ett system som använder en central server för att kontrollera trafikledarna. Trafiksignalkontrollern implementeras med Arduino UNO. Ambulanschauffören använder en webbapplikation för att be trafikledaren att göra signalen grön där ambulansen finns. Ett lågkostnadssystem som kan implementeras i hela staden och därmed minska antalet dödsfall på grund av trafiksituationer har riktats mot.

Vägolyckor och säkerhet: Ambulanshjälp för räddningstjänster med GPS-navigering - Fillagring

Denna modell skulle göra det möjligt att tilldela en expansiv pool av resurser som lagring, nätverk, datorkraft och programvara på begäran. Resurserna extraheras och levereras som en tjänst över Internet var som helst och när som helst. Således lagras GPS-positionsdata som vidarebefordras från GPS-enheten av Wi-Fi-modulen i molninfrastrukturen.

Drift av trafikljusen

Hallon pi av alla modeller med GPO fungerar för att kontrollera trafikljusen. Vi använder en uppsättning av tre lysdioder som fungerar som ersättning för trafikljusen och en HDMI-display för att visa utgången från Pi. Här är de tre trafikljusen som är röda, gula och gröna lysdioder anslutna till Pi med fyra stift. En av dessa måste grundas; de andra tre är faktiska GPIO-stift används för att styra var och en av de individuella lysdioderna.

Efter att Raspberry Pi 3B + har installerats med operativsystemet raspbian pi, programmeras trafikljusen för att fungera via Python-programmeringsspråk. När ambulansen korsar den första fördefinierade referenspunkten som är belägen 300 meter före trafiksignalsystemet, programmerar ett meddelande den gröna LED-lampan för att tändas, så att trafiken rensas genom att komma till nödfordonet och samtidigt rött ljuset visas vid alla återstående riktningar för trafikpunkten för att se till att det finns korrekt signalering för bilarna som kommer in i trafiksektionen.

När nödsambulansfordonet korsar den andra referenspunkten som är belägen efter ett visst avstånd av ytterligare 50 meter efter trafiksignalsystemet, programmeras trafikljusen för att återgå till standard trafiksignalcykeln och därigenom effektivt kontrollera trafiksystemet.

____________________________________

Ambulansdetektion och trafikstyrningssystem - trafiksäkerhetsprojekt Karthik B V1, Manoj M2, Rohit R Kowshik3, Akash Aithal4, Dr. S. Kuzhalvai Mozhi5 1,2,3,4 Åttonde termin, Institutionen för ISE, National Institute of Engineering , Mysore 5Lektor, Institutionen för ISE, National Institute of Engineering, Mysore

 

LÄS MER PÅ ACADEMIA.EDU

 

LÄS OCKSÅ

Dysning vid rattet: ambulansförarens största fiende

 

Topp 10 ambulansutrustning

 

Afrika: turister och avstånd - Frågan om trafikolyckor i Namibia

 

Vägolyckor: Hur känner paramedicinerna ett riskabelt scenario?

 

REFERENSER
1) Dian-liang Xiao, Yu-jia Tian. Pålitlighet för nödlägesystem på motorvägen, IEEE, 2009.
2) Rajesh Kannan Megalingam. Ramesh Nammily Nair, Sai Manoj Prakhya. Trådlöst fordonsidentifierings- och rapporteringssystem, IEEE, 2010.
3) Pooja Dagade, Priyanka Salunke, Supriya Salunke, Seema T. PatiL, Nutan Maharashtra Institute of Engineering and Technology. Olycksdetektering och ambulansräddningssystem med trådlöst, IJRET, 2017
4) Shantanu Sarkar, School of Computer Science, VIT University, Vellore. Ambulanshjälp för räddningstjänster med GPS-navigering, IJRET, 2016.
5) Kavya K, Dr Geetha CR, Inst. För E&C, Sapthagiri College of Engineering. Olycksdetektering och ambulansräddning med Raspberry Pi, IJET, 2016.
6) Herr Bhushan Anant Ramani, prof. Amutha Jeyakumar, VJTI Mumbai. Smart Ambulance Guidance System, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Electronics Engineering, 2018.
7) R. Sivakumar, G. Vignesh, Vishal Narayanan, Anna University, Tamil Nadu. Automatiserat styrsystem för trafikljus och upptäckt av stulna fordon. IEEE, 2018.
8) Tejas Thaker, GTU PG School, Gandhinagar.ESP8266 baserad implementering av trådlöst sensornätverk med Linux-baserad webbserver. IEEE, 2016.
9) Herr Nerella Ome, civilingenjör, biträdande professor, GRIET, Hyderabad, Telangana, Indien. Internet of Things (IoT) -baserade sensorer till molnsystem med ESP8266 och Arduino Due, IJARCCE, 2016.
10) Niyati Parameswaran, Bharathi Muthu, Madiajagan Muthaiyan, World Academy of Science, Engineering and Technology. Qmulus - Ett molnstyrt GPS-baserat spårningssystem för trafikrutning i realtid, International Journal of Computer and Information Engineering, 2013.
11) Saradha, B. Janani, G. Vijayshri och T. Subha. Intelligent trafiksignalstyrningssystem för ambulans med RFID och moln. Computing and Communications Technologies (ICCCT), 2017, 2nd International Conference on. IEEE, 2017.
12) Madhav Mishra, Seema Singh, Dr Jayalekshmi KR, Dr Taskeen Nadkar. Advance Alert for Ambulance Pass genom att använda IOT för Smart City, International Journal of Engineering Science and Computing, juni 2017.

 

BIOGRAFIER
Karthik BV fortsätter för närvarande sin BE-examen vid Institutionen för informationsvetenskap och teknik, Mysuru. Hans BE-stora projektområde är IoT. Denna uppsats är kartläggningspapper för hans BE-projekt.
Manoj M fortsätter för närvarande sin BE-examen vid Institutionen för informationsvetenskap och teknik, Mysuru. Hans BE-stora projektområde är IoT. Denna uppsats är kartläggningspapper för hans BE-projekt.
Rohit R Kowshik fortsätter för närvarande sin BE-examen vid Institutionen för informationsvetenskap och teknik, Mysuru. Hans BE-stora projektområde är IoT. Denna uppsats är kartläggningspapper för hans BE-projekt.
Akash Aithal fortsätter för närvarande sin BE-examen vid Institutionen för informationsvetenskap och teknik, Mysuru. Hans BE-stora projektområde är IoT. Denna uppsats är kartläggningspapper för hans BE-projekt.
Dr.S. Kuzhalvai Mozhi är docent vid institutionen för informationsvetenskap och teknik. Hon har fått sin doktorsexamen från VTU, Belagavi, ME från PSG, Coimbatore och BE från Trichy. Hennes undervisnings- och forskningsintressen ligger inom kryptografi och kompilator.