System concept of a sensor network for vehicular traffic monitoring based on acceleration sensors

Rivas Rodriguez, Antonio Javier; Heinen, Stefan (Thesis advisor); Mokwa, Wilfried (Thesis advisor)

Aachen (2018) [Doktorarbeit]

Seite(n): 1 Online-Ressource (xxi, 142, cii Seiten) : Illustrationen

Kurzfassung

Die effiziente Nutzung der Straßeninfrastruktur ist entscheidend für den Fortschritt der modernen Städte. Vorteile eines guten Verständnisses des Verkehrsflusses sind die Reduzierung von Fahrzeiten, die Ermittlung von Konfliktzonen, die Optimierung der Ampeln, die Verringerung von Unfällen etc. Darüber hinaus ist es möglich zu bestimmen, ob die aktuelle Infrastruktur die Anforderungen an die Mobilität von Personen und Gütern erfüllen kann oder ob neue Straßen erforderlich sind. Traditionelle Verkehrsdetektoren wie Video-Kameras, Radar oder Induktionsschleifen bieten nur begrenzte Informationen über die Verkehrsbedingungen, da sie auf festen Zonen auf den Straßen installiert sind und es nicht möglich ist, zu erfassen, ob sich ein Fahrer richtig verhält, bevor er sich einer Detektionszone nähert, oder zu erkennen, wenn sich ein Unfall außerhalb der Messbereiche ereignet. Außerdem sind sie anfällig für Wetterbedingungen wie Nebel, Nacht, Regen und Lärm. Um eine bessere Information über die Situation auf den Straßen zu erhalten, die dazu beiträgt, die Effizienz der aktuellen Infrastruktur zu erhöhen, ist ein neuer Ansatz erforderlich. Ein Ansatz ist, Fahrzeuge mit der Infrastruktur zu verbinden, um kontinuierlich Informationen über die Verkehrssituation auszutauschen. Viele Autohersteller und andere Unternehmen arbeiten in Richtung Car-to-X-Technologien, wobei X für Autos oder Infrastruktur steht. Solche Technologien ermöglichen es unter anderem Autos mit der Infrastruktur über Hindernisse, Unfälle, Verkehrszeichen, Navigation, Ortung von Gegenständen zu kommunizieren und Informationen in Echtzeit bereitzustellen. Infolgedessen wird die Anzahl der Unfälle reduziert, außerdem die Zeit auf den Straßen verkürzt, was die Emissionen der Schadstoffe reduziert. Die Technologie, die der Car-to-X-Kommunikation zugrunde liegt, basiert auf Sensornetzwerken. Sie bestehen aus einzelnen Knoten mit jeweils einem oder mehreren Wandlern (Kombination von Sensoren und Aktoren) um mit ihrer Umgebung zu interagieren, einer Stromquelle, einer Steuereinheit und einem Funksender. Jeder Knoten kann unabhängig betrieben werden und mit seinem Nachbarknoten kommunizieren. Im Vergleich zu herkömmlichen Detektoren sind sie weniger anfällig für Wetterbedingungen und erlauben eine ununterbrochene Überwachung des Fahrzeugverkehrs an allen Punkten auf der Straße. Da die Knoten miteinander kommunizieren, können sie Informationen über die Verkehrssituation an weit entfernte Knoten übermitteln und anstehende Verkehrsaufkommen vorhersehen, um die Ampeln anzupassen, den Verkehr auf den Straßen flüssiger zu machen und um Unfälle zu vermeiden. Darüber hinaus können sie potenziell einzelne Fahrzeuge entlang der Straßen verfolgen, so dass es möglich ist kontinuierlich zu erfahren, wie sich die Fahrer verhalten. Fahrerassistenzsysteme, die in modernen Fahrzeugen implementiert sind, können durch den Austausch von Informationen mit dem Netz von Sensoren verbessert werden. Vorteile einer solchen Interkonnektivität sind Empfang von Verkehrsinformationen in Echtzeit oder Komplexitätsanforderungen von fahrzeugseitigen Systemen könnten reduziert werden, indem spezifische Aufgaben durch die Infrastruktur erfolgen. Infolgedessen wären diese Assistenzsysteme erschwinglicher, was zu einer schnelleren Annahme in Einstiegsmodellen führen würde, die wiederum dazu beitragen werden, die Straßen aufgrund aller oben erwähnten Vorteile sicherer zu machen. Ein interessanter Vorschlag über intelligente Straßen wird in den Artikel "Intelligent Road Infrastructure - A Concept Study" präsentiert. Er schlägt die Verwendung eines zweidimensionalen Netzes von MEMS-Beschleunigungssensoren vor, die entlang Breite und Länge auf der Straßenoberfläche platziert werden, um in Echtzeit die Fahrzeugverkehrsbedingungen zu überwachen, indem die Vibrationen gemessen werden, die durch die Fahrzeuge erzeugt werden. Motiviert durch diesen Vorschlag präsentiert diese Dissertation eine Konzeptstudie eines eindimensionalen Straßenverkehrsdetektors für die Fahrzeugverkehrsüberwachung auf der Grundlage der in diesem Artikel erläuterten Arbeitsprinzipien, die in der Lage sind, das Vorhandensein, die Fahrtrichtung, die Geschwindigkeit und die Art des Fahrzeugs, das auf den Straßen fährt, zu bestimmen. Die vorgestellte Arbeit verwendet hochempfindliche piezoelektrische Beschleunigungssensoren, die mit dem gleichen Messprinzip wie MEMS-Beschleunigungssensoren arbeiten. Die mithilfe dieser Sensoren erhaltenen Daten werden genutzt um mit hoher Detailstärke die Amplitude und den Frequenzbereich der Straßenvibrationen zu berechnen, um die Algorithmen zu entwickeln und um das Vorhandensein, die Fahrtrichtung und die Geschwindigkeit der erkannten Fahrzeuge zu bestimmen. Die mit dem entwickelten Systemkonzept erzielten Ergebnisse werden die Vorgaben für zukünftige MEMS-Sensoren definieren, die in eine engere Version der ursprünglichen Idee des Verkehrsmelders integriert werden, in der ein 2-D-Netz von MEMS-Sensoren auf den Straßen implementiert wird. Kommerzielle MEMS-Beschleunigungssensoren wurden für die Studie nicht berücksichtigt, da sie Empfindlichkeiten von zehn Milli-g haben, was die obere Grenze der geschätzten Schwingungsamplituden auf den Straßen ist. Die Genauigkeit erreicht mit dem entwickelten System durchschnittlich 80% für die Fahrzeugdetektion, die bis auf 90%, durch Verwerfen der Fahrräder, erhöht werden kann. Die Genauigkeit bei der Bestimmung der Fahrtrichtung beträgt durchschnittlich 90% und die berechnete Geschwindigkeit hat bei der Referenzmessung einen Fehler um 27%. Die entwickelten Algorithmen beweisen, dass die Überwachung des Verkehrsflusses nur mit den Straßenvibrationen möglich ist. Vorteile des entwickelten Systems gegenüber den traditionellen Verkehrsdetektoren wie Video-Kameras oder Radarsysteme sind, dass sie von den Wetterbedingungen wie Wind, Schnee oder der Nacht weniger betroffen sind. Darüber hinaus kann das System durch seine Portabilität leicht auf verschiedene Straßen verlagert werden, um den Verkehr zu überwachen. Diese Arbeit reiht sich ein in eine kontinuierlich wachsende Liste von Studien zur Verlagerung der Intelligenz auf die Straßen-Infrastruktur durch die Verwendung von Sensornetzen. Die Einbeziehung der intelligenten Straße ergänzt die Fahrzeug-Assistenzsysteme, so dass diese nicht mehr alleinig für die Verkehrsüberwachungsaufgaben zuständig sind, erhöht deren Effizienz und verbessert die Sicherheit auf den Straßen.

Identifikationsnummern

  • REPORT NUMBER: RWTH-2018-220834

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