旨在实施2018年5月7日第204号（
链接 ）的总统令“关于俄罗斯联邦到2024年之前的发展的国家目标和战略任务”的联邦计划的目标是通过提高符合法规的百分比来改善道路质量要求。
该法令还规定引入公共信息系统，以监测各级道路资金的形成和使用。
然而，出于多种原因，很难对实施道路施工或维修措施的措施进行客观的质量控制，这些原因包括众所周知的问题，施工中的腐败（
链接 ），以及自然而然地导致了使用现有方法（使用铁路和楔子）来组织此类过程的复杂性的自然原因剂，道路轮廓仪或按钮，通过振幅等方法 （衡量道路质量的成本，前往该地点的需求，有限的人力和技术资源）。
专家们正在采取措施来简化诊断平坦道路（
链接 ）的过程，但是大规模研究其质量的可能性仍然非常有限。
现有项目（例如“ Autostrada”（autostrada.info），“ ONF道路检查”（dorogi-onf.ru））正在填充其道路质量数据库，这主要是由于用户的反馈，他们仅对道路的各个部分发送照片或评论。
但是，路面质量控制以及跟踪其变化的好坏之一是现有分析工具的集合。
首先，大多数情况下，车辆驾驶员是智能手机的用户，这些智能手机具有陀螺仪，加速度计（以下简称传感器）和GPS / Glonas导航的默认功能。
路面的平整度是道路质量的基本指标之一，其特征在于纵向和横向平整度（车辙）。
具有传感器的移动电话能够不断监视所有运动，包括那些不规则的特征。
下图显示了在各种情况下来自汽车智能手机加速度计的真实数据：
没有动静
在良好的道路上行驶（时速80公里/小时）
在有交叉路口的良好道路上行驶（时速80公里/小时）
移动两个减速带（速度20-30 km / h）
崎road的道路（时速30公里/小时）下图中可以清楚地显示我们三维空间中沿不同轴的振动，其中每个投影的特征是不同的颜色。 换句话说，当驾驶不规则时，X（上下）占优势；当改变或避开障碍物时，Y（左右），制动/加速时占Z（前后）。
这些数据的组合可以为每种类型的道路缺陷提供独特的烙印。
地理参考使您可以将电话传感器数据与特定坐标以及车辆速度相关联。
在这方面，根据来自许多移动设备的数据，可以形成路面质量的地图，根据分类器对沥青混凝土路面的损坏情况，该地图将反映各种道路缺陷（裂缝，颠簸，坑裂，车辙，塑性变形，梳齿，波浪等）。 ）
例如：
- 崎road不平的道路-以传感器数据的特征为特征，并且平均速度低于此路段允许的速度；
- 坑洞-具有传感器数据的瞬时特征和其前面的急剧减速的特征；
- 车辙-在重建车辆时具有来自传感器的数据特征；
- 道路的其他特征。
从传感器接收的数据中自动识别道路质量的系统本身将需要进行培训（在相同的神经元上），这对于开发人员而言意义不大。
此外，建议将该方法集成到现有的基础结构中，例如，Yandex Navigator或类似的应用程序，该结构已被大量俄罗斯车主使用。
该应用程序先验地收集此类数据以进行分析，并且不需要其他权限即可安装和收集此类方法的实际实现的数据。
可以根据类似于Yandex交通拥堵的方案来实现涂层本身的质量图-根据从绿色（GOST质量）到红色（低质量）的颜色等级，并附加标记道路的各个缺陷以及灰色，而统计数据不足以显示状态的客观反映
自动阻止（例如，低流量拥塞）。 另外，有必要考虑一些伴随数据变化的因素，而不改变道路质量（天气条件/季节）。
Autostrada中采用了类似的可视化方法，但是，如上所述，它反映了对有限数量用户的主观评估，适用于整个高速公路，并且不显示其单个路段，没有在合理的时间更新，并且通常具有其他明显的缺点，可以进行高质量的目标控制。
还必须提供“变化趋势”的选项以及对道路状况的回顾。
由于采用了这种方法，从俄罗斯联邦的组成实体到地方政府机构以及建筑和维修组织，尤其是监管机构，各级管理人员都可以观察到俄罗斯任何地区路基状况的客观情况，以及“五月”法令的实施以近实时模式进行。
此外，由于有一组统计参数，还可以跟踪道路的可靠性水平，即，在什么时间段内其质量将下降到某些指标，以及它是否符合道路建设/维修的国家标准（
除其他外，这将使人们发现挣扎的情况）诸如臭名昭著的沥青在雪或水上铺设的现象 ）。
根据所有这些标准，可以创建一个信息系统以对道路状况进行联邦监控（控制），并评估建筑和承包商组织的工作质量，预算资金的有针对性的支出，当地地方政府的工作以及整个联邦计划的进展。