利用低成本LIDAR捕获车辆空间车头时距并通过ARIMA预测模型处理
信号处理
2019-08-14 v2
摘要
本文提出了一种低成本系统，用于捕获空间车辆车头时距数据，并通过一种新颖的滤波过程过滤离群值来处理原始数据。多个传感器与模块被集成以构成该系统。所用传感器紧凑、轻便、低成本且功耗低。使用单光束一维光探测与测距(LIDAR)捕获空间车头时距数据，使用全球定位系统(GPS)为每个数据点映射时间戳与位置，并使用摄像头实时捕获带有日期、时间、距离和速度叠加层的视频数据。该滤波技术利用自回归积分滑动平均(ARIMA)预测建模与均值滤波。捕获的数据存储在树莓派模块中。随后使用滤波技术处理数据以获得最少离群值。整体系统得以以极低成本捕获空间车头时距数据与车辆速度，所得数据可用于跟驰模型分析与速度-密度分析。
引用
@article{arxiv.1907.11648,
title = {Capturing vehicular space headway using low-cost LIDAR and processing through ARIMA prediction modeling},
author = {Azhagan Avr and Shams Tanvir and Nagui M. Rouphail and Rachana Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.11648},
year = {2019}
}
备注
16 pages, 9 figures, and 2 tables