Smartphone-Sensordaten zur (teil-)automatisierten Klassifizierung vorab bestimmter Straßenzustände von Radverkehrswegen in ausgewählten Teilbereichen der Stadt Stuttgart. Innerhalb der Android-App Physics Toolboy Sensor Suite wurden folgende Daten mit einer Frequenz von 20Hz aufgezeichnet: - Beschleunigungskraft x,y,z (g-force) - Lineare Beschleunigung x,y,z (linear acceleration) - Rotationsgeschwindigkeit x,y,z (rotational velocity) - Winkelmessung pitch, roll, azimuth - Geoposition (latitude, longitude) - Zeitstempel Untersuchungsstandorte: Campus Vaihingen, Universität Stuttgart: Wiederholtes Befahren ausgewählter Streckenabschnitte zur Generierung einer Datenbasis. Hospitalviertel, Stuttgarter Innenstadt: Einmaliges Befahren entlang einer vorgegebnen Route zur ganzheitlichen Aufnahme aller durch den Radverkehr befahrbaren Straßenabschnitte. Folgende Merkmale wurden dabei erfasst: - Fahren Asphalt - Fahren Kopfsteinpflaster - Fahren Bordstein - Fahren Kanaldeckel bzw. Schlagloch - Fahren Bremsschwelle - Halten Den Rohdaten liegt eine Methodik zur (teil-)automatisierten Klassifizierung zugrunde. Da sowohl Daten als auch Methodik frei zur Verfügung stehen, können diese weiter angereichert und genutzt werden. Eine ausführliche Dokumentation findet sich unter https://github.com/JohnPravin97/SmartRadL.
Erschütterungs- und Hindernisprofile Radverkehrswege Stuttgart
2022-06-20
Research Data
Electronic Resource
German
Erschütterungs- und Schallschutz im Eisenbahnbau
IuD Bahn | 1998
|Feste Fahrbahn mit Erschütterungs- und Körperschallschutz
IuD Bahn | 2012
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Online Contents | 2012
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