Per decenni, le autorità stradali si sono affidate allo stesso approccio fondamentale per comprendere lo stato delle proprie reti viarie: inviare un veicolo specializzato sul campo, misurare ciò che rileva e utilizzare quei dati per pianificare la manutenzione. I metodi si sono evoluti — dalle ispezioni manuali ai profilometri laser — ma la logica di fondo è rimasta invariata. Il monitoraggio avviene periodicamente, copre solo una parte della rete in un determinato momento e produce dati che iniziano già a invecchiare quando vengono utilizzati per supportare una decisione.
La tecnologia dei veicoli connessi sta cambiando completamente questa logica. Sfruttando i sensori già integrati in milioni di autovetture, le autorità stradali possono oggi accedere a dati continui e su scala dell’intera rete riguardanti le condizioni delle strade, dati che sarebbe stato economicamente impossibile raccogliere attraverso i metodi tradizionali. Comprendere i limiti degli approcci convenzionali — e il modo in cui i dati provenienti dai veicoli connessi colmano queste lacune — è essenziale per qualsiasi organizzazione intenzionata a modernizzare la propria strategia di gestione delle infrastrutture stradali.
Il monitoraggio tradizionale delle condizioni stradali comprende diversi metodi consolidati, ciascuno caratterizzato da reali punti di forza e da limiti ampiamente documentati.
L’ispezione visiva manuale è l’approccio più antico e più diffuso. I tecnici incaricati percorrono le strade a piedi o a bordo di veicoli, registrando tipologie, gravità ed estensione dei difetti secondo protocolli standardizzati. L’ispezione visiva è flessibile, relativamente economica per chilometro e consente di rilevare un’ampia gamma di degradi superficiali — schemi di fessurazione, perdita di tessitura superficiale, deterioramento dei bordi — che i sensori automatizzati potrebbero non individuare. Il suo punto debole è la coerenza: le valutazioni umane introducono variabilità e la soggettività dell’analisi visiva rende difficile confrontare dati raccolti da ispettori diversi o in stagioni differenti. Ancora più importante, questo approccio non è scalabile. Ispezionare manualmente un’intera rete stradale con una frequenza significativa non è semplicemente sostenibile dal punto di vista economico per la maggior parte delle autorità stradali.
I profilometri inerziali ad alta velocità affrontano il problema dell’oggettività sostituendo il giudizio umano con misurazioni effettuate tramite laser e accelerometri. Un veicolo profilometro percorre la strada alla normale velocità del traffico, misurando il profilo longitudinale della pavimentazione e calcolando l’International Roughness Index (IRI), un indicatore standardizzato che esprime lo spostamento verticale per unità di distanza, generalmente in metri per chilometro o pollici per miglio. L’IRI è ampiamente utilizzato nei sistemi di gestione delle pavimentazioni e fornisce una misura coerente e comparabile della qualità di marcia. Il limite principale riguarda costi e frequenza: le campagne di rilevamento con profilometri sono costose, richiedono veicoli e operatori specializzati e vengono generalmente eseguite una o due volte all’anno sulle arterie principali. Molte strade secondarie e locali vengono monitorate con una frequenza ancora minore, quando non vengono escluse del tutto. Una strada che inizia a deteriorarsi a gennaio potrebbe non essere segnalata fino al ciclo di rilevamento dell’anno successivo.
Il georadar (Ground Penetrating Radar) e altri strumenti di valutazione strutturale offrono una comprensione più approfondita delle condizioni del sottosuolo, consentendo di individuare vuoti, delaminazioni e deterioramenti degli strati di fondazione che le misurazioni superficiali non possono rilevare. Questi metodi sono preziosi per le valutazioni strutturali, ma richiedono risorse ancora maggiori rispetto al rilievo superficiale, limitandone l’utilizzo a indagini mirate piuttosto che a un monitoraggio esteso dell’intera rete.
L’elemento comune a tutti i metodi tradizionali è la tensione fondamentale tra copertura e frequenza. Aumentare uno di questi aspetti significa generalmente ridurre l’altro. Un’autorità stradale che rileva annualmente l’intera rete sta accettando un compromesso: conosce lo stato di ogni strada una volta all’anno, ma non conosce lo stato di nessuna strada in un determinato giorno.
I veicoli connessi — autovetture dotate di sensori di bordo che trasmettono dati di guida anonimizzati — offrono un modello radicalmente diverso. Invece di impiegare veicoli di misura specializzati secondo una pianificazione prestabilita, i dati sulle condizioni stradali vengono raccolti continuamente dai veicoli che già percorrono le strade nell’ambito del traffico quotidiano.
Il prodotto Road Health si basa proprio su questo principio. Utilizzando segnali ad alta frequenza provenienti dai sistemi di sospensione del veicolo, dalle unità di misura inerziale (IMU), dai sensori di velocità delle ruote e dal GPS, il software di bordo di NIRA — integrato direttamente nei veicoli dei produttori partner — calcola rugosità stradale, aderenza, eventi associati a buche e altre anomalie superficiali con una risoluzione di segmenti da 25 metri. I dati vengono aggregati su più passaggi veicolari, aggiornati quotidianamente e forniti sotto forma di informazioni sulle condizioni stradali estese all’intera rete.
La portata di questo approccio è ciò che lo rende trasformativo. Un recente studio della Purdue University, che ha analizzato dati IRI derivati da veicoli connessi nella Contea di Marion, Indiana — una rete di oltre 8.300 miglia di strade — ha rilevato una copertura pressoché completa delle strade arteriali e di raccolta, raggiungendo il 93–100% della rete in un solo mese di raccolta dati. Per un’autorità stradale che in precedenza monitorava la rete annualmente con un unico veicolo profilometro, questo rappresenta un cambiamento radicale sia in termini di copertura sia di tempestività.
La natura continua dei dati modifica ciò che è possibile fare nella pianificazione della manutenzione. I dati provenienti dai rilievi tradizionali mostrano come appariva una strada nel giorno in cui è passato il veicolo di rilevamento. I dati dei veicoli connessi mostrano invece ciò che sta accadendo alla strada in questo momento e, soprattutto, come sta cambiando nel tempo. Una strada che presenta valori IRI stabili per sei mesi e poi inizia a deteriorarsi rapidamente rappresenta una priorità manutentiva molto diversa rispetto a una strada con valori IRI costantemente elevati. Questa distinzione è invisibile nei dati raccolti annualmente, ma emerge immediatamente in una serie temporale aggiornata quotidianamente.
È importante essere precisi su ciò che i dati dei veicoli connessi non sostituiscono. Le ispezioni manuali e i rilievi con profilometri raccolgono informazioni che i sensori dei veicoli non possono rilevare: schemi di fessurazione visibili, deterioramento dei bordi, perdita della tessitura superficiale e condizioni strutturali del sottosuolo. PCI e IRI misurano dimensioni differenti dello stato della pavimentazione e la ricerca dimostra costantemente che la correlazione tra i due indicatori è moderata piuttosto che forte, soprattutto tra diverse tipologie di strade e differenti stadi di degrado. I dati IRI provenienti dai veicoli connessi vanno quindi considerati come un livello complementare che migliora drasticamente frequenza e copertura del monitoraggio, non come una sostituzione completa delle valutazioni strutturali periodiche.
Le implicazioni pratiche del passaggio da rilievi periodici a un monitoraggio continuo tramite veicoli connessi sono significative lungo l’intero processo manutentivo.
L’individuazione precoce dei problemi diventa la norma. Grazie agli aggiornamenti quotidiani dell’IRI, un improvviso aumento della rugosità — causato da una nuova buca, danni da gelo o un deterioramento strutturale accelerato — può essere rilevato nell’arco di pochi giorni anziché mesi. Le autorità stradali che in passato venivano a conoscenza di gruppi di buche attraverso le segnalazioni dei cittadini o i rilievi annuali possono ora identificare problemi emergenti prima che diventino visibili agli utenti della strada o causino danni ai veicoli.
La prioritizzazione della manutenzione diventa basata sui dati. Invece di affidarsi ai programmi di ispezione e al giudizio degli ingegneri per decidere quali strade trattare per prime, i team di manutenzione possono classificare le strade in base alle condizioni attuali, al tasso di deterioramento e alla vita utile residua della pavimentazione, tutti elementi derivati da dati misurati in modo continuo. Le strade che mostrano un deterioramento accelerato ricevono attenzione prima di raggiungere il punto di cedimento strutturale costoso; le strade con condizioni stabili possono essere rinviate senza rischi.
La verifica degli interventi diventa oggettiva. Una delle sfide ricorrenti nei contratti di manutenzione stradale consiste nel verificare che le riparazioni abbiano effettivamente migliorato le condizioni della strada. I dati dei veicoli connessi forniscono un confronto oggettivo prima e dopo l’intervento: i valori IRI nelle settimane successive alla riparazione confermano se la rugosità è tornata ai livelli attesi, offrendo una registrazione indipendente delle prestazioni che supporta sia la responsabilità degli appaltatori sia la giustificazione degli investimenti.
Anche le discussioni sul budget cambiano. Le autorità stradali devono sempre più spesso dimostrare il valore degli investimenti manutentivi agli amministratori pubblici e ai cittadini. Dati continui e oggettivi sulle condizioni della rete stradale — che mostrano trend di deterioramento, risultati degli interventi e indicatori complessivi dello stato della rete — forniscono una base oggettiva per queste discussioni in un modo che i dati provenienti da rilievi periodici, per loro natura, non possono offrire.
Tutto ciò non significa che i profilometri inerziali o le ispezioni visive siano diventati obsoleti. Le strategie più efficaci di gestione delle infrastrutture stradali combineranno la copertura continua e la tempestività dei dati provenienti dai veicoli connessi con la profondità di analisi strutturale fornita dai rilievi periodici. I dati IRI dei veicoli connessi sono particolarmente adatti a individuare dove le condizioni stanno cambiando, a stabilire quali strade richiedono ispezioni più approfondite e a verificare i risultati delle riparazioni. I rilievi con profilometri e le ispezioni visive restano invece gli strumenti più appropriati per la valutazione strutturale, la classificazione dei difetti e le analisi dettagliate delle condizioni della pavimentazione necessarie per supportare decisioni di riabilitazione di maggiore entità.
Il cambiamento riguarda soprattutto il peso relativo dei diversi strumenti. I metodi tradizionali passano dall’essere la principale fonte di dati sulle condizioni della rete a diventare indagini mirate ad alto valore aggiunto, attivate dai modelli e dalle tendenze che il monitoraggio continuo rende visibili. Il risultato è un utilizzo più efficiente delle risorse specialistiche dedicate ai rilievi, impiegate dove i dati indicano che sono realmente necessarie, anziché seguire una pianificazione fissa che considera ogni strada ugualmente incerta.