L'évolution de la signalisation routière pour l'ADAS et la conduite autonome

En tant que systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et les véhicules autonomes à l'échelle mondiale, traditionnel panneaux routiers doit servir un double objectif. Ils ne fonctionnent plus uniquement pour l’interprétation humaine. Plutôt, ces marqueurs agissent comme une infrastructure critique lisible par machine. Ils permettent une précision, reconnaissance en temps réel des capteurs embarqués du véhicule et des algorithmes d'IA.

Pour les planificateurs d'autoroutes du gouvernement, ce changement introduit un paradigme de conception sophistiqué. Les panneaux de sécurité routière modernes doivent intégrer une visibilité de haut niveau et une normalisation technique. Ces panneaux doivent permettre une détection cohérente dans diverses conditions environnementales. Le fait de ne pas optimiser la perception humaine et machine peut entraîner des erreurs de navigation catastrophiques..

Le succès de cette transition dépend de l’ingénierie de précision. Les planificateurs doivent évaluer comment matériaux de signalisation routière personnalisés et influence sur la fabrication lisibilité numérique. La sélection stratégique des matériaux garantit le panneau de signalisation routière reste visible par les caméras infrarouges et LiDAR. Cette approche aligne les actifs physiques avec les exigences émergentes des systèmes de transport intelligents.

Le rôle des panneaux de signalisation routière dans la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur

Comment les systèmes ADAS interprètent les panneaux de sécurité routière

Les plates-formes ADAS utilisent des caméras haute résolution et des réseaux neuronaux pour effectuer la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur. Ces systèmes analysent les données des pixels pour identifier les formes géométriques et les fréquences chromatiques. Une fois qu'un panneau de sécurité routière est détecté, le logiciel le compare à une bibliothèque préinstallée de symboles réglementaires. Ce processus permet au véhicule d'effectuer automatiquement des ajustements de vitesse ou des manœuvres de centrage de voie..

Les systèmes de vision industrielle nécessitent une cohérence visuelle extrême pour maintenir des niveaux de confiance élevés. Contrairement aux humains, les algorithmes ont du mal avec des variations subtiles dans panneau de signalisation routière apparence. Les pigments décolorés ou les polices non standard peuvent provoquer “erreurs de classement,” où l'IA identifie mal un avertissement critique. Donc, les fabricants doivent donner la priorité aux conceptions à contraste élevé et à un calibrage précis des couleurs. Cette uniformité garantit que chaque installation de panneaux routiers fournit un point de données prévisible pour le processeur du véhicule..

Principales limites de la détection actuelle des panneaux routiers par vision par ordinateur

Les systèmes de détection actuels sont confrontés à des goulots d'étranglement techniques qui menacent la sécurité routière. Surmonter ces limites nécessite une évolution vers “machine optimale” infrastructure.

• Dégradation au niveau des pixels: Des facteurs environnementaux comme de fortes pluies ou des embruns salés peuvent déformer la signature visuelle d'un panneau de signalisation routière.
• Échecs des cas extrêmes: Les angles d'ensoleillement faibles provoquent souvent “épanouissement” effets sur les capteurs de la caméra. Cet éblouissement efface les symboles sur les panneaux de sécurité routière standard.
• Rétroréflectivité incohérente: Beaucoup de personnes âgées panneaux routiers manque de luminosité uniforme nécessaire à la détection infrarouge nocturne.
• Occlusion Géométrique: L'accumulation de saleté ou les dommages physiques peuvent altérer la silhouette reconnaissable d'un panneau..

Résoudre ces problèmes implique de déployer des panneaux aux propriétés optiques améliorées. En utilisant des matériaux qui atténuent l'éblouissement et résistent aux intempéries, les planificateurs améliorent considérablement la fiabilité de la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur. La signalisation haute performance agit comme une couche de sécurité redondante, garantir que le véhicule reçoive des instructions claires même dans des conditions de conduite sous-optimales.

Principes de conception de base pour les panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS

Géométrie des marqueurs standardisée pour une lisibilité de l'IA

La cohérence géométrique sert de point d’ancrage principal pour panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS. Les modèles d'IA utilisent “correspondance de modèle” pour identifier des formes prédéfinies dans le champ de vision d’une caméra. Tout écart par rapport à ces normes géométriques entraîne une erreur de classification ou un échec de détection catastrophique..

La mise en œuvre d’une géométrie de marqueur standardisée pour l’IA offre plusieurs avantages techniques:

🛑Octogones (Signes d'arrêt): Les silhouettes uniques à huit côtés permettent une identification même lorsque la face du panneau est partiellement masquée.

⚠️Triangles (Rendement/Avertissements): Les angles aigus créent des points caractéristiques distincts pour les algorithmes de détection des bords.

🔶Diamants (Construction): Des rapports de coin à coin cohérents permettent aux capteurs de calculer la distance et l'angle relatifs du véhicule.

🪧Rectangles verticaux (Réglementaire): Des proportions strictes hauteur/largeur garantissent des cadres de délimitation prévisibles pour les logiciels de détection d'objets.

Pour les planificateurs d'autoroutes, appliquer ces normes dans tous panneau de signalisation routière les déploiements sont vitaux. Bien que certaines régions puissent présenter des différences subtiles, comme détaillé dans le, le maintien de la pureté géométrique reste l’exigence universelle de la fiabilité du système. Pour plus d'informations sur les formes des panneaux de signalisation routière, lire à propos de notre 8 Formes de base des panneaux routiers.

Optimisation du contraste, Couleur, et simplicité des symboles

Un contraste chromatique et des rapports de luminance élevés sont les principaux facteurs déterminants de la fiabilité de la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur.. Contrairement à l'œil humain, qui peut compenser les changements d'éclairage, Les capteurs IA s'appuient sur la stabilité “Rapport signal/bruit” ratios pour isoler un panneau de signalisation routière de l'environnement d'arrière-plan. Des palettes de couleurs standardisées, telles que le jaune fluorescent de haute intensité pour les avertissements, fournissent une signature spectrale spécifique pour la classification de l'IA..

Considérations clés en matière de conception pour panneaux routiers inclure:

• Rapport de contraste de luminance: Les ingénieurs doivent maintenir un rapport de contraste minimum (typiquement 12:1 ou plus) entre la légende et le fond. Cela garantit que le panneau reste lisible pour les capteurs pendant “fusée éclairante” conditions, comme le lever ou le coucher du soleil direct.
• Primauté symbolique et points caractéristiques: S'appuyer sur des pictogrammes universellement reconnus permet à l'IA d'utiliser “extraction de points caractéristiques” au lieu d'une reconnaissance de texte complexe (ROC). Des symboles simples réduisent la latence de calcul nécessaire au traitement d'un panneau de signalisation routière.
• Définition des contours et chromaticité: Pointu, les bords nets des symboles empêchent “saignement des pixels” dans les captures numériques. La fabrication professionnelle garantit que panneaux routiers maintenir des coordonnées chromatiques strictes dans l'espace colorimétrique CIE, empêcher l'IA d'identifier à tort un panneau d'arrêt rouge comme un marqueur touristique marron.
• Dispositions minimalistes: Éviter les conceptions contenant beaucoup de texte élimine “signal parasite.” Cette simplification évite “sur-segmentation” d'images, où l'IA a du mal à faire la distinction entre les instructions primaires et les informations secondaires.

Optimisé, contraste élevé panneaux routiers accélérer le processus de prise de décision pour les processeurs des véhicules. En privilégiant ces principes optiques, panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS garantir des performances constantes sur l’ensemble du spectre de l’infrastructure autonome.

Innovation matérielle: Feuilles réfléchissantes infrarouges et visibilité de la machine

Pourquoi les feuilles réfléchissantes infrarouges améliorent la précision de la détection

Les matériaux traditionnels servent principalement la vision humaine dans le spectre visible. Cependant, les capteurs ADAS avancés utilisent souvent le proche infrarouge (NIR) spectre à “voir” à travers l'obscurité et la brume atmosphérique. Intégration de feuilles réfléchissantes infrarouges dans panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS crée un signal à contraste élevé, invisible pour les humains mais brillant pour les capteurs.

Ce matériau spécialisé offre plusieurs avantages techniques pour la vision industrielle:

• Optimisation spectrale: Ces couches réfléchissent la lumière dans des longueurs d'onde spécifiquement adaptées aux sensibilités des capteurs CMOS et LiDAR..
• Fidélité nocturne améliorée: La réflexion NIR réduit la dépendance à l'éclairage actif du véhicule, permettant une détection plus précoce des panneaux de signalisation par vision par ordinateur.
• Cohérence de l'éclairage: Le matériau atténue les “lessivage” effet provoqué par les phares à LED à haute intensité, maintenir la lisibilité des symboles.

Durabilité et performances des matériaux modernes de signalisation de sécurité routière

La longévité des matériaux dicte directement la fiabilité des systèmes de navigation autonomes. Dégradation physique, comme des microfissures ou une décoloration des pigments, dégrade considérablement la précision de la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur. Quand un signe perd ses propriétés optiques, l'IA peut ne pas réussir à identifier un avertissement de sécurité critique.

L'ingénierie moderne se concentre sur des performances durables grâce à plusieurs couches défensives:

• Superpositions résistantes aux UV: Ces revêtements bloquent les rayonnements nocifs pour maintenir la chromaticité et le contraste de panneaux routiers.
• Surfaces hydrophobes et antisalissures: Les films spécialisés repoussent l'eau et la saleté, empêcher le “occultation du signal” cela confond les algorithmes d'apprentissage automatique.
• Microprismes rétroréfléchissants longue durée: Les prismes avancés maintiennent une réflectivité à angle élevé même après des années d'exposition environnementale.

Pour les planificateurs d'infrastructures, la performance du cycle de vie est aussi vitale que la conformité initiale. Comprendre l'impact du choix des matériaux sur la longévité des panneaux aide les agences à réduire les coûts de maintenance à long terme. La spécification de panneaux de sécurité routière de haute durabilité garantit que le réseau routier physique reste compatible avec l'évolution de la technologie de l'IA pendant des décennies..

Normes AV MUTCD 11e édition et leur impact sur la conception des panneaux routiers

Principales mises à jour des normes audiovisuelles MUTCD 11e édition

Les normes AV MUTCD 11e édition établissent le premier cadre fédéral complet pour le support des véhicules automatisés. Spécifiquement, Article 5A.04 impose des niveaux de rétroréflectivité minimum plus élevés pour les panneaux de sécurité routière. Cela garantit que les capteurs peuvent distinguer les marqueurs du fouillis environnemental.. Contrairement aux anciennes versions, la 11e édition met l'accent sur la conception cohérente des balises routières pour réduire la confusion algorithmique lors d'une navigation complexe.

En outre, Section 2A.07 nécessite des rapports de contraste de légende et de bordure spécifiques. Cette règle améliore la capacité des systèmes de vision par ordinateur à isoler les symboles critiques. Les normes mises à jour abordent également les “Uniformité du sens” principe. Cela garantit qu'un panneau de signalisation routière transmet la même signature numérique à travers toutes les frontières de l'État. Ces changements font évoluer l'infrastructure vers un modèle hybride qui donne la priorité à la fois à la perception humaine et à la lisibilité automatique..

Aligner l’infrastructure de signalisation routière avec les futures réglementations

Les agences gouvernementales doivent aligner de manière proactive leurs panneaux routiers avec ces normes fédérales en évolution. La conformité n’est plus seulement une question de sécurité humaine. Il s’agit désormais d’optimiser le réseau routier physique pour l’interopérabilité numérique. L'alignement proactif aide les agences à éviter les coûts massifs de rénovation d'urgence à mesure que la pénétration des véhicules autonomes augmente..

Pour assurer la conformité à long terme des balises routières, les planificateurs devraient se concentrer sur trois domaines stratégiques:

• Audits systématiques des anciens systèmes: Identifier et remplacer les vieux panneaux de sécurité routière qui ne respectent pas les nouveaux seuils de rétroréflectivité de la section 5A..
• Cohérence géospatiale: Standardisez l'emplacement et la hauteur de chaque panneau de signalisation routière. Cela réduit le “zone de recherche” pour caméras embarquées dans les véhicules.
• Précision matérielle: Utilisez des films hautes performances qui répondent aux exigences de chromaticité définies dans les dernières normes AV MUTCD 11e édition.

L’adoption précoce de ces réglementations améliore la sécurité routière globale et la longévité des projets. En intégrant dès maintenant ces spécifications techniques, les planificateurs créent une base solide pour les futurs corridors autonomes. Cette prospective stratégique garantit que panneaux routiers restent des atouts fonctionnels dans un monde de plus en plus automatisé.

Conception de panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS dans des environnements réels

Placement, Hauteur, et optimisation des angles

Le positionnement stratégique est essentiel pour panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS. Les capteurs de vision industrielle ont été corrigés “cônes de vision” et plages dynamiques limitées. Si un panneau de sécurité routière se trouve à une hauteur irrégulière, l'IA peut ne pas parvenir à déclencher le cadre de sélection de détection correct. Un montage cohérent garantit que les caméras embarquées peuvent prédire exactement où le panneau apparaîtra.

Étude de cas: Le corridor connecté Michigan I-94

Une mise en œuvre concrète de cette logique est le projet Michigan I-94 Connected Corridor dirigé par Cavnue et le ministère des Transports du Michigan. (MDOT). Ce projet crée une voie dédiée aux véhicules automatisés utilisant “jumeau numérique” technologie. En standardisant le placement, hauteur, et l'orientation de chacun panneau de signalisation routière, le projet réduit le “espace de recherche” pour capteurs de véhicules, réduisant considérablement la latence de calcul. (Source: https://www.michigan.gov/mdot/projects-studies/studies/traffic-and-environmental-linkages-studies/cav-corridor-project)

Les planificateurs doivent également gérer le “angle d'incidence” pour maximiser la rétroréflectivité. Des panneaux mal inclinés provoquent “réflexion spéculaire,” qui aveugle les capteurs de la caméra avec un éblouissement localisé. Une orientation appropriée garantit que la lumière revient efficacement aux conducteurs humains et aux capteurs du véhicule..

Le tableau suivant compare les exigences de placement dans différents environnements:

Environnement	Défi de placement	Stratégie d'optimisation
Rural à grande vitesse	Délai de détection à longue portée	Hauteur de montage accrue et échelle de signalisation routière plus grande.
Urbain dense	Encombrement visuel et ombres	Placement fréquent et arrière-plans très contrastés pour une meilleure segmentation.
Montagneux/courbé	Ligne de vue limitée	Ajustements du support incliné pour maintenir la perpendiculaire au capteur.

Redondance et intégration numérique dans les systèmes routiers intelligents

La fiabilité de la navigation autonome nécessite des couches d'infrastructure redondantes. Les planificateurs déploient de plus en plus plusieurs panneaux routiers fournir “sécurité intégrée” confirmation pour la prise de décision par l'IA. Si un seul panneau est masqué par un gros véhicule, un marqueur secondaire garantit que le système reçoit les données nécessaires.

Les systèmes intelligents modernes intègrent ces actifs physiques à la technologie numérique:

• Signalisation séquentielle: Placer des panneaux de sécurité routière en double à des intervalles de 500 pieds permet à l'IA de vérifier les informations grâce à plusieurs captures de données..
• Intégration VMS hybride: Combiner la statique panneaux routiers avec Signes de messages variables (Machines virtuelles) fournit des mises à jour en temps réel pour les conditions de circulation dynamiques.
• Synchronisation numérique-physique: Une infrastructure intelligente garantit que le panneau de signalisation routière correspond aux données cartographiques numériques envoyées au véhicule via V2I.

Une telle redondance permet un fonctionnement sûr dans des scénarios pilotés par l'homme et autonomes.. En assurant plusieurs points de détection, les planificateurs gouvernementaux atténuent les risques d'occlusion des capteurs et d'interférences environnementales.

Stratégies de mise en œuvre pour les planificateurs routiers gouvernementaux

Audit des panneaux de sécurité routière existants pour vérifier leur compatibilité ADAS

Un audit systématique constitue l’étape fondamentale vers la modernisation des infrastructures. Les agences doivent passer de simples inspections visuelles à des évaluations de la lisibilité machine basées sur des données.. Sous la 11e édition du MUTCD (Article 5A.01), le maintien de niveaux de rétroréflectivité minimum spécifiques est désormais un mandat de sécurité essentiel pour soutenir les opérations de véhicules automatisés.

Pendant le processus d'audit, les planificateurs devraient évaluer ces dimensions techniques:

Spécification des panneaux routiers de nouvelle génération dans les achats

Les spécifications de passation des marchés doivent évoluer pour refléter les exigences du 2026-2030 Plans stratégiques de sécurité routière (SHSP). Les contrats modernes devraient aller au-delà de la norme ASTM D4956 Type I (Grade d'ingénierie) et mandater des films prismatiques performants. Ces matériaux offrent la réflectivité grand angle nécessaire à la fois au LiDAR et aux conducteurs humains..

Une documentation de passation de marchés efficace doit inclure les exigences techniques suivantes:

• Intégration de feuilles réfléchissantes infrarouges: Revêtements obligatoires qui réfléchissent la lumière dans la plage de 700 nm à 1 100 nm pour une meilleure reconnaissance de la vision nocturne.
• Rapports de contraste améliorés: Spécifier un minimum 3:1 rapport de contraste entre la légende du panneau et l'arrière-plan pour optimiser la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur.
• Alignement réglementaire: Exiger une conformité totale avec les dernières normes AV MUTCD 11e édition concernant le trait de police et la largeur des bordures.

La sélection des fournisseurs doit donner la priorité aux fabricants possédant une expertise avérée en matière d'infrastructure intelligente.. Choisir un fournisseur qui comprend l'intersection de panneau de signalisation routière la conception et la perception de l’IA garantissent la conformité réglementaire à long terme. Cette stratégie assure la pérennité du réseau routier face à la montée en puissance rapide de la technologie autonome..

• Seuils de luminance pour les capteurs CMOS: Les ingénieurs doivent s'assurer que panneaux routiers maintenir une intensité de luminance dans la plage dynamique des capteurs CMOS. Pour une détection fiable la nuit, le coefficient de rétroréflectivité (R_A) devrait généralement dépasser 15 à 25 cd/lx/m^2 pour les fonds blancs. Si la luminance tombe en dessous 7 cd/lx/m^2, les capteurs ont du mal à distinguer le signe de l'environnement “bruit de pixels,” conduisant à un échec de détection.
• Fidélité géométrique: Identification des produits hors normes ou âgés panneaux routiers qui s'écartent de la géométrie des marqueurs standardisée pour les ensembles d'entraînement d'IA.
• Analyse des obstructions environnementales: Évaluer si la végétation ou l'encombrement urbain sont à l'origine “occultation des pixels.” Cela empêche les algorithmes d’IA de se verrouiller sur la silhouette du panneau et d’identifier son objectif..

Conclusion: Construire des systèmes de signalisation routière prêts pour l’avenir pour la mobilité autonome

La transition vers la mobilité autonome nécessite une refonte fondamentale de la signalisation routière. Ces actifs ne fonctionnent plus comme des marqueurs passifs. Plutôt, panneaux routiers maintenant servir de critique, entrées de données en temps réel pour les systèmes de navigation intelligents des véhicules. Veiller à ce que ces marqueurs physiques restent lisibles par machine est essentiel pour le développement en toute sécurité de la technologie de conduite autonome..

En adoptant une géométrie de marqueur standardisée pour l'IA et des feuilles réfléchissantes infrarouges avancées, les planificateurs gouvernementaux peuvent pérenniser leur infrastructure. Ces améliorations techniques permettent aux capteurs de maintenir des niveaux de confiance élevés dans des environnements de conduite complexes. En outre, l'alignement des projets locaux sur les normes AV MUTCD 11e édition garantit la cohérence entre les juridictions pour tous les systèmes automatisés.

Investissement stratégique dans panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS améliore la sécurité routière globale. Cette approche garantit la compatibilité avec un paysage de transport où les humains et les machines partagent la chaussée. En privilégiant la haute performance panneau de signalisation routière concevoir aujourd'hui, les agences construisent une base résiliente pour l’infrastructure intelligente de demain.

Foire aux questions: Optimisation de l'infrastructure routière pour l'ADAS & Avs

Q: Quel est l'impact spécifique des normes AV MUTCD 11e édition sur les exigences de rétroréflectivité pour les planificateurs gouvernementaux?

Les normes audiovisuelles MUTCD 11e édition (spécifiquement la section 5A.04) élever le seuil de conformité pour prendre en charge la vision industrielle. Contrairement aux normes traditionnelles axées sur la vision photopique humaine, ces réglementations donnent la priorité à la cohérence panneau de signalisation routière luminance. Les planificateurs doivent désormais maintenir des niveaux de rétroréflectivité minimum plus élevés pour garantir que les capteurs CMOS peuvent distinguer les symboles critiques de l'arrière-plan. “bruit de pixels” dans des environnements peu éclairés.

Q: Pourquoi la géométrie des marqueurs standardisée pour l'IA est-elle plus critique que les formes de panneaux traditionnelles?

Alors que les humains peuvent déduire la signification d'un panneau endommagé, Les modèles d'IA s'appuient sur “correspondance de modèle” et “extraction de points caractéristiques.” L'adoption d'une géométrie de marqueur standardisée pour l'IA, comme des octogones et des triangles précis, fournit des cadres de délimitation prévisibles pour les algorithmes de détection.. Cette cohérence géométrique réduit la latence de calcul et évite les erreurs de classification dans les systèmes avancés d'aide à la conduite. (ADAS), surtout à des vitesses élevées où le temps de traitement est limité.

Q: Quels sont les avantages techniques de l'utilisation de feuilles réfléchissantes infrarouges pour la reconnaissance des véhicules autonomes?

Les feuilles réfléchissantes infrarouges répondent à la sensibilité spectrale du LiDAR et du NIR (Proche infrarouge) caméras. Les matériaux traditionnels peuvent disparaître sous les phares à LED à haute intensité, mais les revêtements infrarouges réfléchissent la lumière dans des longueurs d'onde (700nm à 1100 nm) spécialement adapté aux capteurs de machines. Cette innovation matérielle garantit que panneaux routiers rester visible aux yeux du véhicule “oeil numérique” même lorsque l'éblouissement environnemental ou un épais brouillard obscurcit le spectre visible.

Q: La mise à niveau des panneaux de sécurité routière peut-elle améliorer la fiabilité de la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur dans les couloirs urbains?

Oui. Environnements urbains présents “signal parasite” ça confond l'IA. En déployant des panneaux de sécurité routière à contraste élevé avec des dispositions symboliques simplifiées, les planificateurs réduisent le risque de “sur-segmentation” en traitement d'images. Mises à niveau stratégiques de panneaux routiers— en se concentrant sur la définition des bords nets et la chromaticité standardisée — améliore directement le taux de réussite de la détection des panneaux routiers par vision par ordinateur dans des environnements complexes, contextes urbains à forte interférence.

Q: Comment la durabilité des matériaux influence-t-elle le retour sur investissement à long terme des panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS?

Les systèmes autonomes sont très sensibles à “bruit physique” causée par une dégradation par les UV ou des microfissures. L'utilisation de matériaux de haute durabilité garantit que panneaux routiers pour la reconnaissance ADAS conserver leurs propriétés photométriques spécifiques pendant une 10 à un cycle de vie de 12 ans. Pour les agences gouvernementales, la spécification de revêtements résistants aux UV et anti-salissures réduit la fréquence des audits d'urgence et garantit que l'infrastructure reste compatible avec l'évolution du V2I (Véhicule à infrastructure) exigences.

Références

• FHWA — MUTCD 11e édition, Partie 5: Véhicules automatisés (Dispositions pour le support AV): https://mutcd.fhwa.dot.gov/pdfs/11th_Edition/part5.pdf
• FHWA — MUTCD 11e édition, Section 2A.07: Normes de rétroréflectivité et d’éclairage: https://mutcd.fhwa.dot.gov/pdfs/11th_Edition/part2a.pdf
• Département des transports du Michigan (MDOT) — Projet de corridor connecté Cavnue I-94: https://www.michigan.gov/mdot/projects-studies/studies/traffic-and-environmental-linkages-studies/cav-corridor-project
• ASTM International — ASTM D4956-22: Spécification standard pour les feuilles rétroréfléchissantes pour le contrôle de la circulation: https://www.astm.org/d4956-22.html

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