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Erschütterungs- und Hindernisprofile Radverkehrswege Stuttgart

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.

mFUND-Projekt: SmartRadL, FKZ: 19F2096A