
Mithilfe von Floating Car Observern (FCO) kann der Verkehrszustand um ein fahrendes Kraftfahrzeug (KFZ) ermittelt werden. Diese Arbeit untersucht die Verwendung von an Testfahrzeugen befestigten kostengünstigen Feinstaubsensoren zur Abschätzung des umgebenden Verkehrsaufkommens. Dafür wird der Effekt der Aufwirbelung von auf dem Straßenbelag befindlichen Feinstaub durch KFZ genutzt. Eine Feldstudie zeigt, dass gemessene PM1- und PM2.5 Feinstaubwerte mit der Anzahl der vorausfahrenden KFZ unseres Testfahrzeuges (gemessen mit einer Dashcam) korrelieren.
Floating Car Observers (FCO) detect and quantify the traffic occurring in front of a driving car. In our experimental setup, we mount a low-cost particulate matter (PM) sensor on a car in order to measure pm and use a dashcam to count vehicles driving in front of the car equipped with the sensor. Small particulate matter (measured as PM1 and PM2.5) emerges partly because vehicles whirl up the dust that is located on the pavement of streets. This case study shows correlations between measured PM1 and PM2.5 values and the number of cars in front of our testing vehicle.
Autor / Author: | Röger, Christian |
Institution / Institution: | Universität Augsburg, Deutschland |
Seitenzahl / Pages: | 6 |
Sprache / Language: | Deutsch |
Veröffentlichung / Publication: | AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 6-2020 |
Tagung / Conference: | AGIT 2020 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik |
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: | Salzburg, Österreich 06-07-20 - 10-07-20 |
Schlüsselwörter (de): | Floating Car Observer (FCO), Floating Car Data (FCD), Sensoren, Verkehrsanalyse, KFZ-Sensorik |
Keywords (en): | Floating Car Observer (FCO), Floating Car Data (FCD), Low Cost Sensors, traffic analysis, vehicle sensors |
Paper review type: | Extended Abstract Review |
DOI: | doi:10.14627/537698028 |
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