A inspeção periódica da via permanente ferroviária é imprescindível para garantir níveis de conforto e segurança. Entretanto, o uso de veículos e sistemas dedicados a essa atividade apresenta inconvenientes como os altos custos de aquisição, operação e manutenção, a consequente menor cobertura espaço-temporal e o considerável impacto no tráfego, fatores que estimulam pesquisa em alternativas de baixo custo e quase contínuas. Nesse contexto, esta pesquisa visa desenvolver uma metodologia para o uso de sensores inerciais de muito baixo custo, semelhante aos existentes em smartphones, a bordo de trens em operação para monitoramento do conforto e da qualidade da via. Parte-se da hipótese de que o uso coletivo destes sensores supera a baixa qualidade individual destes e produz resultados mais acurados e robustos. O conceito considera a fusão de dados em três aspectos críticos: a) alinhamento espaço-temporal dos dados; b) a identificação e exclusão dos sinais discrepantes; e c) a integração em si, realizada por meio de média simples dos sinais, caso especial da média ponderada pelo inverso da variância. As acelerações foram tratadas segundo a ISO 2631 para caracterização do conforto e, indiretamente, da qualidade da via. Foram realizados teste preliminares empregando smartphones de forma individual e testes subsequentes em ferrovias urbanas e de alta velocidade usando múltiplos dispositivos (até dez) emulando smartphones em nível de qualidade. Como resultado da abordagem coletiva, o sinal médio (coletivo) calculado de sensores redundantes resultaram em em redução de ruído coerente com a teoria e em melhora na correlação com os dados de referência, tando aqueles dinâmicos quanto os associados às geometria da via para os parâmetros relevantes. Para sensores não redundantes (isto é, instalados em diferentes posições do trem), as diferenças em posição e as variações de velocidade reduzem a similaridade entre os sinais e, por conseguinte, o desempenho do sinal médio. Ademais, os resultados evidenciaram o impacto reduzido de incertezas em posição (à parte a indisponibilidade dos sistemas de posicionamento por satélite), atitude e tempo sob o método proposto. As conclusões estabelecem base metodológica para futuras aplicações desses sensores de baixo custo, incluindo smartphones de passageiros, em atividades de monitoramento como complemento à inspeção viária já realizada.

The periodic rail track quality inspection is mandatory to ensure ride comfort and safety. However, using dedicated track inspection vehicles and systems has drawbacks such as the high acquisition, operation, and maintenance costs, the consequent lower spatiotemporal coverage, and the impact on traffic, which have stimulated research on low-cost, quasi-continuous alternatives. In this context, this research aims to develop a methodology for using very low-cost (consumer-grade) inertial sensors aboard in-service trains for ride comfort and track quality monitoring. The basic hypothesis considers that a collective of low-quality sensors, similar to those embedded in smartphones, can offer robust and accurate performance in this service monitoring by minimizing the variance fluctuation of individual sensors. This concept involves data fusion regarding three critical aspects: a) spatiotemporal data alignment; b) identifying discrepant signals; and c) the integration itself, carried out by simple averaging, a specific case of inverse-variance weighting. Acceleration data was processed in accordance with ISO 2631 to characterize the comfort itself and, indirectly, the track quality. Two types of tests were performed: initial tests using single smartphones and subsequent tests in urban and high-speed railways using multiple devices (up to ten) emulating smartphones (i.e., built using consumer-grade sensors). As a result of the collective approach, the mean (collective) signal of redundant signals yielded a noise reduction consistent with the theoretical noise reduction and improvement of correlation with reference data, either dynamic or geometry reference data for the relevant track parameters. For non-redundant sensors (i.e., in different positions of a train), differences in position and speed variations reduce the similarity between signals and, hence, the mean signal performance. Moreover, the results revealed the reduced impact of the uncertainty in position (apart from the unavailability of satellite positioning systems), attitude and time estimation under the proposed method. The ensemble of conclusions establishes a methodological basis for future applications of these very low-cost sensors, including passengers smartphones, in monitoring activities as a complement to the ride dynamics assessment and track inspection already performed.