doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 1

11

> akademska godina 2011-12> Predavanje # 8> predavanje pripremio: doc. dr. sc. Dino Županović, dipl.ing., dipl.oec.

Sveučilište u ZagrebuFakultet prometnih znanostikolegij Cestovna telematika

UVOD USENZORSKE TEHNOLOGIJE

22

1. Uvod u senzorske tehnologije2. Mikrovalni radari za detekciju prisutnosti vozila3. Procesori video signala (VIP)4. Ultrasonični senzori5. Pasivni infracrveni senzori6. Laserski senzori7. Senzori bazirani na pasivnim akustičnim nizovima8. Kombinirane senzorske tehnologije9. Induktivne petlje

10. Magnetometri11. Mogućnosti, troškovi nabave i održavanja senzora12. Prednosti i nedostaci različitih vrsta senzora13. Senzorske tehnolgije - zaključci

SADRŽAJ

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 2

33

Zašto su nampotrebnisenzori?

svakodnevno povećanje prometa u urbanim sredinama, posebicegradovima povećani zahtjevi korisnika za usluge postojećeinfrastrukture

definirano prostorno uređenje i zadani elementi infrastrukture nemogućnost proširenja

“sukob” različitih prometnih tokova (pješačkog, osobnog, teretnog ijavnog prijevoza) na vrlo malom prostoru, uz ograničenu vremenskudimenziju izuzetno složena problematika

“nemogućnost” primjene klasičnih metoda rješavanja problema(analitički / građevinski) potreba za primjenom novih metoda

“neisplativost” primjene klasičnih metoda nužnost pojednostavljivanjaprocesa pronalaženja optimalnog rješenja

1. Uvod u senzorske tehnologije

44

Korisnici (ITS)

Zahtjevi

napredni sustavi za upravljanje prometom napredni sustavi za pružanje putnih informacija sustavi za upravljanje komercijalnim voznim parkom napredni sustavi za upravljanje vozilima napredni sustavi za javni prijevoz putnika

detekcija vozila po kategorijama detekcija kriznih situacija (npr. prometnih nezgoda) automatsko praćenje prometa automatsko upravljanje prometom u stvarnom vremenu podaci za komercijalne, hitne ili turističke potrebe

1.1. Korisnici i specifikacija zahtjeva

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 3

55

Senzor

Detektor

Detektorinduktivne

petlje

Postavljanje

hardware i pripadajući mu software koji služi za detekciju vozila, tepretvara prikupljene podatke u informacije o prometnom toku

a) elektronički krug koji se koristi za magnetiziranje induktivnih petlji b) foto-senzibilan materijal smješten na fokalnoj ploči leće, koji prikuplja

energiju koja sadrži informacije o vozilima i parametrima prometnogtoka

žičana petlja i elektronički sklop za njeno magnetiziranje vrlo često zamijenjen pojmom SENZOR! trenutno najraširenija metoda za detekciju vozila pružaju informacije o:

kapacitetu prometnog traka zauzeću prometnog traka razmaku između vozila razmaku slijeđenja vozila brzini kretanja vozila

urezivanjem u podlogu (intruzivno)

1.2. Osnovni pojmovi

66

Uočeninedostaci

Novesenzorske

tehnologije

Postavljanje

napredniji sustavi za upravljanje prometom zahtjevaju više informacijapotrebnih za donošenje odluka: gustoća vrijeme putovanja od točke A do točke B putanja vozila klasifikacija vozila

Procesori video signala – Video Image Processor (VIP) Mikrovalni radari Laserski radari Pasivni i aktivni infracrveni uređaji Ultrazvučni uređaji Akustički nizovi Magnetometri

samostojeći ili na postojeće objekte uz prometnice (ne-intruzivni)

1.3. Prednosti i nedostaci senzorskih tehnologija

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 4

77

Prednosti ne-intruzivnihsenzorskih

tehnologija

A. pružanje jeftinijih, učinkovitijih i pouzdanijih načina prikupljanjaprometnih podataka na postojećim i novim prometnicama

B. pružanje informacija u kraćim vremenskim razmacima – veća količinapodataka

C. mogućnost prikupljanja podataka u iznimnim situacijama npr. prilikomrekonstrukcije prometnice

D. omogućava se primjena novih ITS strategija zbog nedostatkakvalitetnih podataka o prometnim tokovima

prema A. i B., ne-intruzivni senzori zamjenjuju postojeće induktivnepetlje

prema C. omogućavaju puno veću kvalitetu prikupljenih podataka napotencijalnim kriznim mjestima

prema D. pružaju mogućnost prikupljanja podataka na načine na koji dosada nisu bili mogući

1.3. Prednosti i nedostaci senzorskih tehnologija

88

Prednostiintruzivnihsenzorskih

tehnologija

bez obzira izražene prednosti ne-intruzivnih senzorskih tehnologija,upotreba intruzivnih senzora se nastavlja: primarno vezano uz potrebu za detekcijom broja osovina na vozilu, kao imjerenje težine vozila

upotreba pneumatičkih senzora, optičkih vlakana, savijajućih oplata,piezo-električkih senzora, senzora osjetljivih na pritisak, kapacitirajućihploča

1.3. Prednosti i nedostaci senzorskih tehnologija

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 5

99

Pitanja kojaodređuju odabir

optimalnesenzorske

tehnologije

traženi tipovi podataka, intervali i točnost prikupljenihpodataka

područje primjene, broj promatranih prometnih trakova,instalacija i pripremni zahtjevi

smetnje prilikom prikupljanja ili prijenosa podataka saprometnice do upravljačkog mehanizma senzora (materijali,vremenski uvjeti)

zahtjevi za uspostavljanje komunikacije između senzora icentra za prikupljanje i obradu podataka

trošak investicije (nabava, montaža) i održavanja uređaja

1.4. Odabir optimalne senzorske tehnologije

1010

1.4. Odabir optimalne senzorske tehnologije

Mjesto primjene Pretpostavke Primjenjive senzorske tehnologije

• Upravljanje • Detekcija zaustavljenih • Mikrovalni radar za detekciju prisutnosti vozilasignaliziranim vozila • Pasivan infracrveni senzorkrižanjem • pogodni vremenski uvjeti • Laserski radar

• VIP (uz kvalitetno osvjetljenje)

• Upravljanje • Detekcija zaustavljenih • Mikrovalni radar za detekciju prisutnosti vozilasignaliziranim vozilakrižanjem • nepogodni vremenski uvjeti

• Upravljanje • Detekcija zaustavljenih • Mikrovalni radar za detekciju prisutnosti vozilasignaliziranim vozila nije nužna • Mikrovalni Doppler radarkrižanjem • nepogodni vremenski uvjeti

• Automatsko • Senzor može emulirati • VIPupravljanje signal. ponašanje induktivne • Mikrovalni radar za detekciju prisutnosti vozilakrižanjem u stvarnom petlje • Pasivan infracrveni senzorvremenu

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 6

1111

1.4. Odabir optimalne senzorske tehnologije

Mjesto primjene Pretpostavke Primjenjive senzorske tehnologije

• Brojanje vozila • Detekcija i brojanje • Mikrovalni radar za detekciju prisutnosti vozila(grad/autocesta) vozila koja putuju • Mikrovalni Doppler radar

brzinama od • Pasivni infracrveni senzor4.8 do 8.0 km/h • Ultrazvučni senzor

• VIP

•Mjerenje brzine • Detekcija i brojanje • Mikrovalni radar za detekciju prisutnosti vozilakretanja vozila vozila koja putuju • Mikrovalni Doppler radar

brzinama od • Laserski radar4.8 to 8.0 km/h • VIP

•Klasifikacija • Po dužini vozila • VIPvozila • Laserski radar

• Mikrovalni radar za detekciju prisutnosti vozila

•Klasifikacija • Po profilu vozila • Laserski radarvozila • Induktivna petlja sa posebnim software-om za

upravljanje signalima

1212

2. Mikrovalni radari za detekciju prisutnosti vozila

SmartSensor višezonski mikrovalniradar za detekciju prisutnosti vozila

150LX jednozonski mikrovalni radar zadetekciju prisutnosti vozila

Loren-ov višezonski mikrovalni radar zadetekciju prisutnosti vozila

RTMS višezonski mikrovalni radar zadetekciju prisutnosti vozila

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 7

1313

2.1. Mikrovalni Doppler senzori

Mikrovalni senzor TC-20

Senzor Whelen TDN-30

1414

2.2. Način rada mikrovalnog radara

vozilo

MikrovalniRadar Antena

nosač za instalaciju senzora

Signal reflektiran od vozila može se koristiti za detekcijuvozila (zauzeća prostora), prolaz vozila (brojanje) i brzinekretanja vozila, zavisno od oblika valova koje emitira radarskisenzor

Upravljačkiormarić

Naponski ipodatkovnikabeli

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 8

1515

2.3. Oblici valova kod mikrovalnih radara

vrijeme

b. Frekvencijsko modulirani kontinuirani oblik valova

Frek

ven

cija Odaslani Primljeni

t1 t2

Df

pomak Doppler-ove frekvencijeod vozila u pokretu

Odaslani signal

Primljeni signal

a. Konstantan oblik valova vrijeme

Frek

vecn

ija

1616

2.4. Detekcija prisutnosti vozila kod mikrovalnih radara

Detekcija prisutnosti vozila kod mikrovalnihradara zasniva se na promjeni reflektiraneenergije u trenutku prolaska vozila odpovršine prometnice

Udaljenost R je proporcionalna Dfodnosno vremenskoj razlici t2 – t1

R = c(t2 – t1) / 2

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 9

1717

2.4. Detekcija prisutnosti vozila kod mikrovalnih radara

Korištenje prostornih spremnika za povećavanje prostornerazlučivosti i mjerenja brzine kretanja vozila

d

Mikrovalni radarskisenzor

Eliptično “vidno” poljefrontalno montiranogsenzora

smjer prometnog toka

Antena

Spremnik 1 Spremnik 2

Eliptično “vidno” polje bočnomontiranog sensora

v = d / DT

gdje je:v = brzina vozilad = udaljenosti između range binsDT = vrem. razlika između povrata impulsaDT

vrijeme

Signal iz 1.spremnika

Signal iz 2.spremnika

vrijeme

1818

3. Procesori video signala (VIP)

Traficon VIP

Iteris Vantage processors

Autoscope 2004 Autoscope Solo

Peek910 VIP

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 10

1919

3.1. Način rada procesora video signala (VIP)

određeni VIP uređaji umećudetekcijske zone u vidnopolje kamere, ovisno o načinuupravljanja prometom inačinom prikupljanjapodataka

neki VIP uređaji prate vozilakroz čitavo vidnopolje kamere

VIP područje praćenja vozila je određeno fokalnom duljinom leća, visinom montaže kamere ikutom njenog nagiba prema prometnici.

VIP uređaji digitaliziraju ulazni video signal i identificiraju unaprijed označene značajkekorištenjem hardware-a i software-a

VIP uređaji koriste različite algoritme za obradu video signala kako bi izračunali tražene parametreprometnog toka

2020

Tripline

Praćenjezatvorene petlje

Praćenjepovezivanjem

podataka

ekvivalenti induktivnih petlji definira određeni broj detekcijskih zona unutar vidnog polja

kamere mjere se promjene pixela na uzastopnim ulaznim slikama promjene stanja pixela označavaju prisutnost vozila

nadopuna Tripline vrste uređaja, gdje se praćenje vrši uzdužduljih dionica prometnice

detekcija vozila se zasniva na višestrukoj detekciji vozila napraćenoj dionici prometnice

identifikacija i praćenje različitih objekata, predstavljenihpovezanim pixelima u vidnom području kamere

vozila se identificiraju prema pomicanju povezanih pixela, uodnosu na fiksne pixele slike (predefinirana pozadina slike)

3.2. Vrste uređaja za vizualno praćenje

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 11

2121

Po regijama(područjima)

Praćenjeobrisa vozila

stvaranje pozadinskog modela za scenu – fiksna slika koja sekoristi za usporedbu pixela

za svaku ulaznu sliku, vrši se usporedba sa pozadinskimmodelom, kako bi se dobio položaj vozila

praćanje vozila je moguće na razini područja ili pojedinogvozila

primjećene su poteškoće prilikom pojave sjena, smetnji iprolaza velikih vozila, prilikom čega dolazi do identificiranjaviše vozila kao jednog

praćenje vanjskih obrisa vozila praćenje pomoću usporedbe sa pozadinskim modelom i

intenzitetom i pomicanjem obrisa zapreke se detektiraju putem označenih područja povezanih sa

objektima

3.3. Metode vizualnog praćenja vozila

2222

Bazirano namodelu

Bazirano naznačajkama

prepoznavanje vozila prema unaprijed definiranim 3-Dmodelima vozila

mogućnost rekonstrukcije putanje vozila za mali broj tipovavozila uz vrlo visoku točnost

određeni modeli pretpostavljaju pogled iz “ptičje” perspektive,pri čemu se mogu ukloniti sve optičke smetnje

prate se određene značajke predstavljene točkama, umjestočitavog objekta

olakšavaju praćenje vozila u slučaju kada su djelomicezakrivena

praćenje višestrukih objekata identifikacijom grupe svojstavavozila na principu sličnosti, a koje se prate u vremenu

3.3. Metode vizualnog praćenja vozila

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 12

2323

Bazirano naboji

Bazirano nauzorku

korištenje kromatskih informacija za raspoznavanje i praćenjeobjekata

detekcije vozila su međusobno povezane istodobnimkorištenjem kromatskih informacija i obilježja ponašanjavozača

detekcija vozila se promatra kao klasična klasifikacija pomoćuuzoraka korištenjem vektorskih algoritama

3.3. Metode vizualnog praćenja vozila

2424

4. Ultrasonični senzori

Microwave Sensors TC-30C Sumitomo SDU-300

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 13

2525

4.1. Način rada ultrasoničnih senzora

• Ultrasonični senzori odašilju i primaju zvučne valove visokefrekvencije (25 kHz do >50 kHz)

• Dimenzije vozila se određuju na sličan način kao kod nekihmikrovalnih radara

2626

5. Pasivni infracrveni senzori

Siemens Eagle PIR-1 senzor.(brojanje vozila, prisutnost vozila na STOPliniji, detekcija zauzeća, detekcija gužve)

Eltec 842 pasivan IC senzor za detekciju prisutnosti vozila

ASIM IR 250 pasivan infracrveni senzor(brojanje vozila, mjerenje brzinekretanja, klasifikacija vozila po duljini,detekcija prisutnosti vozila)

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 14

2727

Način rada svi objekti odašilju energiju na svim valnim duljinamaelektromagnetskog spektra ovisno o temperaturi njihovepovršine (Planck-ov zakon zračenja)

energija u IC području može se prikupljati pomoću optičkihuređaja koji odašilju pozadinsko svjetlo baziranih nafotonskom detektoru

stvara se početna scena koja sadrži samo toplinsku slikupozadine (prometnice) bez vozila

senzor registrira promjenu primljene energije početne scene,te se na taj način registrira prolaz vozila

kontrast ove vrste termalne energije je analogan sa vidljivimkontrastom CCD kamere u spektru vidljivom ljudskom oku

5. Pasivni infracrveni senzori

2828

Način rada

5. Pasivni infracrveni senzori

Emisija vozila:TBV (q, f) = eVTV + (1 – eV)TskyTsky je funkcija atmosferskog, galaktičkog, i kozmičkog zračenja

Emisija površine:TBR (q, f) = eRTR + (1 – eR)Tsky

DTB (q, f) = (eR – eV) (TR – Tsky) kada je TR = TV

emisija površine eRtemperatura površine TR

eT (odaslanazraka)

(1 – e)Tsky (reflektiranazraka)

q

emisija vozila eV itemperatura površine TV

Tsky

Pasivan IC senzor

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 15

2929

6. Laserski senzori

OSI LaserscanAutosense II – US (domet 7.6 m)

EFKON TOM – Austria(domet 7 m)

Noptel CMP2-30 – Finland(domet 30 m)

MDL LaserAce IM 300 – UK(domet 300 m)

Laser Rangefinders

3030

6.1. Laserski senzori – Način rada

Zona 2

Zona 1

Detekcijske zone su označene sa ICenergijom koju odašilju laserske diode

neki modeli koriste ogledalo, dokdrugi modeli koriste više diodaza označavanje

IC energija reflektirana od vozilafokusira se pomoću optičkog sustavana detektor postavljen u fokalnomžarištu

koristi se obrada signala u stvarnomvremenu za analizu i određivanje brojavozila, prisutnosti, brzine i klase vozila

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 16

3131

7. Senzori bazirani na pasivnim akustičnim nizovima

SmarTek višetračni senzor

IRD jednotračni senzor

3232

7.1.Senzori bazirani na pasivnim akustičnim nizovima –Način rada

Cestovni promet proizvodi akustičnuenergiju iz niza izvora, kao npr.između guma i podloge ili bukemotora

Niz prostorno usmjerenih mikrofonakontinuirano detektira zvukove

Algoritmi za obradu primljenihzvučnih signala određuju da liakustična energija potječe od vozila

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 17

3333

8. Kombinirane senzorske tehnologije

DT 281 Infracrveni-Doppler radarski senzor DT 272 Infracrveni-ultrasonički senzor

3434

9. Induktivne petlje

Reno A&E S-1500 SeriesKlasifikacija i određivanje brzine kretanja vozila

Peek Traffic određivanje broja osovinai klasifikacija vozila

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 18

3535

9.1. Induktivne petlje – Način rada

prolaz vozila preko induktivne petljeinducira struju koja smanjuje indukcijužičane petlje. Promjena indukcije sedetektira pomoću elektroničkog sklopovljasmještenog u kontrolnom ormariću

elektronički sklop pruža informaciju oprisutnosti i prolazu vozila

induktivne petlje pružaju točan podatak obroju i prisutnosti vozila kada su postavljenena ispravan način u kvalitetnu podlogu

3636

10. Magnetometri

SPVD –2 Sensor/Transmitter

Type 170 1-2 ChannelReceiver

One-ChannelReceiver

NEMA TS-1 Style1-4 Channel Receiver

Midian Electronics SPVD-2 Magnetometarski senzor

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 19

3737

10. Magnetometri

Safetran Magnetic Senzor

231E Senzorska proba 232E Senzorska elektronika

(služi samo za detekciju vozila u pokretu)

3838

10. Magnetometri

3M Model 701 3M Model 702

umeće se u rupe promjera 25 mm izbušene nadubinu od 406 do 610 mm

umeće se u 76 mm Schedule 80 PVC,457 do 610 mm ispod površine prometnicehorizontalnim bušenjem sa jedne na drugustranu prometnice.Korištenjem posebnog software-a možedetektirati i zaustavljena vozila

(koristi se samo za detekciju vozila u pokretu)

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 20

3939

10.1. Magnetometri – Način rada

Rub kolnikacLMagnetometri

Magnetom.niz

magnetometri se sastoje od da ili višenavoja žice oko magnetne jezgre

otkrivaju prisutnost feritnih objekatapomoću smetnji koje uzrokuje Zemljinomagnetno polje

mogu se koristiti na mjestima gdjenije moguće postaviti induktivne petljezbog fizičkih smetnji

moguće ih je složiti u niz kako bipružali dodatne informacije oklasifikaciji vozila

4040

11. Mogućnosti, troškovi nabave i održavanja senzora

Izlazni podaci Višetračna ivišezonskadetekcijavozila

Troškovi nabave senzora 1

Brojanje Prisutnost Brzina Zauzeće Klasifikacija

Troškoviprijenosapodataka

X X X 2 X X 3 niski doumjereni

niski 9($500 do $800)

X X X 2 X niskiumjereni 9

($900 do $6,300)

X X 2 X niski niski do umjereni 9($385 do $2,000)

X X 5 X X 5 X 5 X 5 umjereni niski do umjereni($700 do $3,300)

X X X 6 X X X niski doumjereni

umjereni do visoki

($700 do $1,200)

($6,500 do $14,000)

X X Xniski niski do umjereni

(Pulsni model: $600 do $1,900)X X X X X 7 niski do

umjereniumjereni

($3,100 do 8,100)

X X X X X X niski dovisoki8

umjereni do visoki($5,000 do $26,000)

Tehnologija

Induktivna petlja

Magnetometar(Two-axis fluxgate)Magnetic(Induction coil)

Microvalni radar

Aktivan IC radar

Ultrasonični radar

Akustični niz

Procesor videoSignala (VIP)

niski do umjereniX X X 6 XPasivan IC radar niski doumjereni

X 4

1. Troškovi instalacije i održavanja senzora također su uključeni u navedene iznose pod ovom stavkom.2. Brzina se može mjeriti uz pomoć 2 senzora na poznatoj udaljenosti ili utvrđenom duljinom zone detekcije i poznatom duljinom vozila.3. Uz pomoć dodatne elektronike koja pruža mogućnost klasifikacije vozila.

5. Uz pomoć mikrovalnih radarskih senzora koji odašilju određeni oblik valova i posjeduju mogućnost odgovarajuće obrade signala.6. Uz pomoć višezonskih pasivnih ili aktivnih IC senzora.7. Uz pomoć modela koji formiraju određeni oblik zračenja i obrade signala.8. Zavisno od vrste podataka koji se prenosi do kontrolnog centra – neobrađenih podataka, obrađenih podataka ili slike.9. Uključuje podzemni senzor i lokalnu elektroniku za prijem, uz mogućnost podrške više senzora za višetračno praćenje vozila.

4. Uz pomoć posebno izvedenih senzora i software-a za obradu podataka.

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 21

4141

12. Prednosti i nedostaci različitih vrsta senzora – 1. dioTEHNOLOGIJA PREDNOSTI NEDOSTACI

MikrovalniDoppler s.

dobra učinkovitost u lošim vremenskimuvjetimadirektno mjerenje brzine vozila

nemogućnost detekcije zaustavljenih ili sporokretajućih vozila

Mikrovalni s.

dobra učinkovitost u lošim vremenskimuvjetimadetekcija zaustavljenih vozilamogućnost bočne instalacije za višetračnopraćenje

mogućnost netočnog prepoznavanja vozila pribočnoj instalaciji – višetračnom praćenju

Pasivni IC s.mogućnost detekcije vozila neovisno o dobudana (dan / noć) višezonsko praćenje brzine vozila

loši vremenski uvjeti utječu na učinkovitostpraćenja vozila

Aktivni IC s.(Laserski radar)

direktno mjerenje brzine vozila klasifikacija vozila

pad učinkovitosti pri gustoj magli instalacija i održavanje zahtijevaju zatvaranjeprometnice

Ultrasonični s.dimenzije, jednostavna instalacija temperaturne razlike i izrazite zračne struje

mogu utjecati na učinkovitost

Procesori videosignala (VIP)

jedna kamera i procesor dostatni su zavišetračno praćenjepružaju širok spektar informacija lako dodavanje i izmjena praćenih zona

veća vozila mogu prikriti manja vozila viša vozila mogu projicirati svoju sliku na višetraka sjene, refleksije mokre podloge, prijelaznovrijeme između dana i noći, odraz auto svjetala nazavojitim dijelovima prometnice, vibracijekamere, mrlje na leći mogu uzrokovati padučinkovitostibočno praćenje zahtjeva visoku i stabilnupodlogu za instalaciju kamerenužno zatvaranje prometnice kod instalacije iodržavanjapotrebna za kvalitetnom rasvjetom za praćenje unoćnim uvjetima

4242

12. Prednosti i nedostaci različitih vrsta senzora – 2. dio

TEHNOLOGIJA PREDNOSTI NEDOSTACI

IC procesorivideo signala

mogućnost korištenja istih algoritamadetekcije vozila u danjim i noćnim uvjetimapružaju širok spektar informacija

trenutačno skupa tehnologija, jeftinije varijantesu u fazama razvoja

Akustični s.padaline ne utječu na učinkovitost jedan model pruža mogućnost višetračnogpraćenja

niske temperature utječu na učinkovitostodređeni modeli nisu pogodni za detekciju sporokretajućih vozila u stani-kreni situacijama

Magnetometar

veća fizička otpornost od induktivnih petljidetekcija zaustavljenih i vozila koja se krećuneki modeli koriste radijsku vezu za prijenospodataka

nužno rezanje prometnice – smanjuje kvalitetu iživotni vijek prometnice zahtjeva zatvaranje prometnice kod instalacije iodržavanja

Magnetni s.

mogućnost montaže na mjestima gdje nijemoguće instalirati induktivne petlje npr.mostovimogućnost instalacije ispod prometnice bezrezanja veća fizička otpornost od induktivnih petlji

mala površina detekcijenužno rezanje prometnice – smanjuje kvalitetu iživotni vijek prometnice ili bušenje ispodprometnicenemogućnost detekcije zaustavljenih vozila osimkod jednog modela koji se zasniva na više senzora

Induktivne petlje

standardizirana elektronikaodlična točnost brojanja vozila zrela, iskušana tehnologijaneki modeli pružaju mogućnost klasifikacijevozila

pouzdanost i vijek trajanja ovise o načinuinstalacije instalacija i održavanje zahtijevaju zatvaranjeprometnicenužno rezanje prometnice – smanjuje kvalitetu iživotni vijek prometnice ili bušenje ispodprometnicepodložne su oštećenjima uslijed prolaza teškihvozila ili popravaka prometnice zahtjeva prisutnost više detektora

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 22

4343

12. Prednosti i nedostaci različitih vrsta senzora – presjek

VRSTA DETEKCIJA INSTALACIJA PRIMJENA PREDNOSTI NEDOSTACI POUZDANOST

Induktivnapetlja

brojanje prisutnost zauzeće prosječna brzinavozila (zahtjevadodatne algoritmei barem dvije IP) duljina repačekanja (zahtjevaviše IP)

ugrađuje se uprometnicu

gradske ulice iauto ceste

niski troškovinabave zrela tehnologija veliko iskustvo visokofrekventnimodeli pružajumogućnostklasifikacije vozila

nisu pogodni zaprimjenu namostovima i sl.građevinama, te lošojpodlozi prometnice zahtijevajuzatvaranje prometniceradi instalacije iodržavanja skraćuje vijektrajanja prometnice najčešće zahtjevaupotrebu više senzora

srednja do visoka najčešći kvarovisu na spojevima

Magnetometrii magnetnisenzori

brojanje prisutnost(magnetometar) zauzeće brzina kretanajuz uporabu višesenzora ili poznateduljine zonedetekcije i duljinevozila

magnetometri seukopavaju ucilindrične rupemagnetni senzorise instaliraju na iliiznad površineprometnice

gradske ulice,auto ceste,mostovi i sl.građevine

detekcija manjihvozila i preprekanpr. bicikli nizovimagnetometarapružajumogućnostklasifikacije vozila

zahtijevajuzatvaranje prometniceradi instalacije iodržavanjamagnetni senzoridetektiraju samovozila u pokretu osimu posebnimizvedbama idodatnom software-u

nepoznato

Piezoelektričnisenzori

brojanje težina osovine težina kotača brzina vozila

ugrađuje se uprometnicu ilipovršinski

gradske ulice iauto ceste

niski troškovinabave laka instalacija iodržavanje pogodni u svimvremenskimuvjetima, prateviše prometnihtrakova

zahtijevajuzatvaranje prometniceradi instalacije iodržavanja ne pružajuinformaciju oprisutnosti vozila posebni senzori supotrebni za povećanjetočnosti

1 milion aktivacija(vrem. uvjeti moguskratiti rok) brojači osovina seobično zamjenjujujednom godišnje

4444

Zaključci Kvalitetni podaci predstavljaju osnovu za moderne sustave upravljanjaprometom

Moderni sustavi senzorskih tehnologija omogućavaju prikupljanjekvalitetnih, kako osnovnih (npr. brojanje, prisutnost) tako i dodatnih(npr. klasifikacija vozila, određivanje broja osovina vozila) podataka ovozilima na određenom dijelu prometnice

Različite dostupne senzorske tehnologije pružaju mogućnost izboraoptimalnog načina primjene s obzirom na zahtjeve korisnika, mjestoprimjene ili vremenske uvjete

Mogućnost kombiniranja različitih vrsta senzorskih tehnologija u svrhudobivanja što točnijih podataka

Primjena senzorskih tehnologija predstavljaju osnovu za budući razvojsustava za upravljanje prometom

13. Senzorske tehnolgije - zaključci

doc.dr.sc. Dino Županović Telematics at Traffic Control

Uvod u senzorske tehnologije 23

4545

Literatura

Slike

Klein, L. A., Sensor Technologies and Data Requirements for ITS, ArtechHouse, 2001, Norwood, MA, SAD

Lawrence A. Klein Lavetronix, Provo, UT Electronic Control Measurement Inc, Manor, TX Naztec, Inc., Sugar Land, TX Econolite Control Products, Anaheim, CA Traficon, Heule, Belgium Iteris, Anaheim, CA ASIM Technologies, Uznach, Switzerland Siemens ITS, Austin, TX

14. Literatura i slike