Technical Advances in Robotic Pavement Crack Sealing Machines and Lessons Learned from the Field

도로면 유지보수를 위한 크랙실링 자동화 로봇의 개발과 응용 -현장적용을 통한 실험 결과 분석을 중심으로-

  • Published : 2000.03.01

Abstract

Crack sealing, a routine and necessary part of pavement maintenance, is a dangerous, costly, and labor-intensive operation. Within the North America, about ${\$}200$ million is spent annually on crack sealing, with the Texas Department of Transportation (TxDOT) spending about ${\$}7$ million annually (labor alone accounts for over 50 percent of these costs). Prompted by concerns of safety and cost, the University of Texas at Austin, in cooperation with TxDOT and the Federal Highway Administration (FHWA) has developed a unique computer-guided Automated Road Maintenance Machine (ARMM) for pavement crack sealing. In 1999, successful field tests have been undertaken in 8 States around the U.S. This paper first describes significance of the automated crack sealing and technical advances in automated crack sealers including the ARMM, developed in the U.S. It then discusses the ARMM's field implementation and performance evaluation results, and improvements and modifications suggested through the technology evaluation during the field trials. Current research efforts and future work plans in its further development are also presented in this paper.

도로면 유지보수 공법 중 크랙실링은 그 특성상 작업수행과 관련하여, 노무자의 안전을 위협하는 다양한 위험, 열악한 작업환경으로 인한 생산성 및 품질저하, 교통체증으로 인한 차량이용자의 간접비용 상승 등 많은 잠재적 문제점을 내포하고 있을 뿐만 아니라 노무 의존도가 높고 년간 막대한 사업예산을 요하는 국가 기반 유지보수 사업이다. 선진 외국의 경우, 도로면의 초기균열에 대한 보수공법으로써 크랙실링이 일반화되어있고 과거 10여년에 걸쳐 이를 자동화하기 위한 연구노력이 활발히 진행 중이다. 본 논문은 미국을 중심으로 지금껏 개발되어진 크랙실링 자동화 로봇의 프로토타입을 간략히 소개하고 미 연방교통국(FHWA)과 텍사스 주 교통국(TxDOT)의 지원하에, 텍사스 오스틴 주립대학 건설자동화 연구소에서 개발된 크랙실링 자동화 로봇의 연구성과 및 1999년 현장실험 결과를 토대로 크랙실링 자동화 로봇의 타당성 및 적용성 그리고 개발기술의 응용성을 시험한다. 크랙실링 자동화 로봇의 개발과 활용을 통하여 도로의 수명 연장 및 년간 막대한 도로 유지보수 사업예산의 절감이 가능할 것으로 사료되며 개발된 자동화 기술은 추후 빌딩외벽, 대규모 저장탱크 등 도로 이외의 건축.토목 구조물에 발생된 균열의 탐지 및 보수에도 널리 활용될 수 있을 뿐만 아니 라 동영상 처리기술 등의 멀티 미디어 기술과 무선정보통신망을 응용한 본사와 현장간 실시간 안전진단 및 분석에도 그 활용효과가 클 것으로 기대된다.

Keywords