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.


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    Title :

    Erschütterungs- und Hindernisprofile Radverkehrswege Stuttgart



    Publication date :

    2022-06-20


    Type of media :

    Research Data


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German