Our society needs to continuously perform transports of people and goods toensure that business is kept going. Every disturbance in the transportation ofpeople or goods affects the commerce and may result in economical losses forcompanies and society. Severe traffic accidents cause personal tragedies forpeople involved as well as huge costs for the society. Therefore the roadauthorities continuously try to improve the traffic safety. Traffic safety may beimproved by reduced speeds, crash safe cars, tires with better road grip andimproved road maintenance. The environmental effects from roadmaintenance when spreading de-icing chemicals need to be considered, i.e.how much chemicals should be used to maximize traffic safety and minimizethe environmental effects. Knowledge about the current and upcoming roadcondition can improve the road maintenance and hence improve traffic safety.This thesis deals with sensors and models that give information about the roadcondition.The performance and reliability of existing surface mounted sensors wereexamined by laboratory experiments. Further research involved field studies tocollect data used to develop surface status models based on road weather dataand camera images. Field studies have also been performed to find best usageof non intrusive IR technology.The research presented here showed that no single sensor give enoughinformation by itself to safely describe the road condition. However, the resultsindicated that among the traditional road surface mounted sensors only theactive freezing point sensor gave reliable freezing point results. Furtherresearch aimed to find a model that could classify the road condition indifferent road classes from existing road weather sensor data and road images.The result was a model that accurately could distinguish between the roadconditions dry, wet, snowy and icy. These road conditions are clearly dissimilarand are therefore used as the definition of the road classes used in this thesis.Finally, results from research regarding remote sensing IR technology showedthat it significantly improves knowledge of the road temperature and statuscompared to data from surface mounted sensors. / Vårt samhälle bygger på att det finns effektiva transporter av människor ochvaror för att säkerställa att samhällets funktioner fungerar och att företagenkan genomföra sina affärer. Störningar i transporterna av människor och varorpåverkar handeln och kan leda till ekonomiska förluster för både företag ochvårt samhälle. Allvarliga trafikolyckor orsakar personliga tragedier för deinblandade samt stora kostnader för samhället. Det är med denna bakgrundsom vägmyndigheterna kontinuerligt arbetar med att förbättratrafiksäkerheten. Trafiksäkerheten kan förbättras genom att minskahastigheterna, se till att bilarna blir krocksäkra, krav på däck med bättreväggrepp och ett bättre vägunderhåll. Miljöeffekterna från vinterväghållningdär avisningsmedel sprids på vägarna måste beaktas, d.v.s. hur mycketkemikalier bör användas för att maximera trafiksäkerheten och minimeramiljöpåverkan. Denna avhandling handlar om sensorer och modeller som gerinformation om väglaget. En kunskap om aktuellt och kommande väglag kanförbättra väghållningen och därmed öka trafiksäkerheten.I avhandlingen har prestanda och tillförlitlighet hos befintliga vägmonteradesensorer granskats i laboratorieexperiment. Data från fältstudier har använtsför att utveckla modeller som kan ge information om vägytans status baseratpå meteorologiska mätdata och kamerabilder. Det har också genomförtsfältstudier för att utforska den fördelaktigaste användningen av beröringsfriinfraröd sensorteknik.Den forskning som presenteras här visar att ingen enskild givare ger tillräckliginformation för att säkert beskriva väglaget. Från de traditionella ytmonteradesensorerna drogs slutsatsen att den aktiva fryspunktsgivaren gav de mesttillförlitliga fryspunktsresultaten. Det vidare arbetet handlade om att hitta enmodell som skulle kunna klassificera vägförhållanden i olika vägklassergenom att utnyttja information från befintliga sensorer och kamerabilder.Detta arbete resulterade i en modell som tillförlitligt kan särskilja väglagentorr, våt, snöig och isig. Dessa väglag är väsentligt olika och har därför valtssom väglagsklasser i denna avhandling. Under en säsong genomfördes ävenfältförsök med beröringsfri infraröd mätteknik där det visade sig att denberöringsfria teknologin förbättrar kunskapen om vägbanans temperatur och vägbanans status.