भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (IIT) मंडी के शोधकर्ताओं ने यातायात प्रबंधन में मानवीय हस्तक्षेप को कम करने और तेज या अंधा मोड़ पर होने वाली दुर्घटनाओं को रोकने में मदद करने के लिए एक स्मार्ट रोड मॉनिटरिंग सिस्टम विकसित किया है।
शोधकर्ताओं की टीम ने अपनी नई खोज के लिए पेटेंट भी हासिल कर लिया है। टीम के अनुसार, माइक्रो-इलेक्ट्रो-मैकेनिकल सिस्टम (MIMS) और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) प्रौद्योगिकियों को नियोजित करके इस सिस्टम का उपयोग वाहन की गति का पता लगाने, वाहन की गिनती, यातायात नियंत्रण और सड़क के उपयोग को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।
केवी उदय, सहायक प्रोफेसर, स्कूल इंजीनियरिंग, आईआईटी मंडी के मुताबिक, “बढ़ते यातायात के चलते, विशेष रूप से पहाड़ी इलाकों में सड़क दुर्घटनाओं, और यातायात प्रबंधन को नियंत्रित करने और रोकने के लिए मैनुअल इंटरफ़ेस एक चुनौती बन जाता है। हालांकि यातायात पुलिस हस्तक्षेप, उत्तल दर्पण स्थापना और अन्य तकनीकें इन स्थितियों में सहायक होती हैं, लेकिन बारिश, बर्फ, धूमिल मौसम और तेज हवाओं के बढ़ने जैसी गंभीर और चरम स्थितियों में मैनेज करना मुश्किल हो जाता है।"
डॉ. उदय ने बताया कि उनके द्वारा विकसित की गई नई प्रणाली में मोड़ के प्रत्येक तरफ डिटेक्शन यूनिट की दो परतें और ड्राइवरों को सचेत करने के लिए दो सिग्नलिंग यूनिट शामिल हैं। जब कोई वाहन डिटेक्शन यूनिट की लगातार दो परतों से गुजरता है, तो सेंसिंग सिस्टम वाहन की गति, दिशा और प्रकार (दो/चार/एकाधिक पहियों) का पता लगाता है। पता की गई दिशा पुष्टि करती है कि वाहन मोड़ की ओर बढ़ रहा है, और आने वाले वाहन के चालकों को सचेत करने के लिए दूसरी तरफ एक संगत संकेत (प्रकाश, ध्वनि या अवरोध) प्रदर्शित किया जाता है। यदि वाहन वक्र से दूर जाता है, तो कोई संकेत प्रदर्शित नहीं होता है।
सिग्नल गति, दिशा, ढलान की ढाल और वाहन के प्रकार के आधार पर तय किए जाते हैं। एक प्रोटोटाइप विकास चरण में, प्रति वक्र चेतावनी इकाइयों को छोड़कर सिस्टम की लागत 20,000 रुपये से कम है। हालांकि, नवप्रवर्तक वर्तमान में वाणिज्यिक पहलुओं पर काम कर रहे हैं और परिचालन एवं रखरखाव लागत को कम करके और सौर ऊर्जा का उपयोग करके सिस्टम को आत्मनिर्भर बनाने के लिए अन्य ऊर्जा स्रोतों का उपयोग करके समग्र उत्पाद लागत को कम करने की कोशिश कर रहे हैं।
उन्होंने कहा, "यह तकनीक न केवल तेज मोड़ में दुर्घटना के जोखिम को कम करेगी बल्कि यातायात की गणना, प्रबंधन और निर्णय लेने में मानवीय हस्तक्षेप को कम करने में भी मदद करेगी। विकसित प्रणाली का उपयोग वाहनों की गणना के लिए भी किया जा सकता है और इसके उन्नत संस्करण वाहन के भार का पता लगाने में भी सक्षम होंगे।" साथ ही उन्होंने कहा, “इस डेटा का उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग टूल्स को नियोजित करके यातायात प्रबंधन, सड़क उपयोग, सिंगल लाइन सुरंगों पर यातायात प्रवाह और प्रतिबंधित क्षेत्रों के लिए किया जा सकता है। ट्रैफिक जाम की भविष्यवाणी, बढ़े हुए प्रवाह और डायवर्जन अलर्ट भी पर्याप्त डेटा संग्रह के बाद उत्पन्न किए जा सकते हैं।"
टीम ने दावा किया है कि प्रकृति में यांत्रिक होने के अलावा, विकसित प्रणाली बारिश, बर्फ, कोहरे या अन्य खराब दृश्यता स्थितियों सहित किसी भी मौसम में काम कर सकती है और डेटा को एन्क्रिप्ट किया जा सकता है और केवल उपयुक्त हितधारकों के साथ साझा किया जा सकता है। उन्होंने कहा, "हालांकि मौजूदा प्रौद्योगिकियां प्रभावी हैं, प्रतिकूल मौसम की स्थिति के दौरान उनकी प्रभावशीलता काफी प्रभावित होती है, यही वह जगह है जहां हमारी प्रणाली मजबूत है।"
टीम के अन्य सदस्यों में मैकेनिकल इंजीनियरिंग से नमन चौधरी और शिशिर अस्थाना शामिल थे; इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग से अमुधन मुथैया और संस्थान के सिविल इंजीनियरिंग विभागों से निधि कडेला।