车辆即传感器：基于雨刮器测量的高精度降雨图
信号处理
2018-06-29 v1
摘要
网联车辆有望通过以空前规模获取科学数据，变革环境感知领域。本研究利用来自近 70 辆网联车辆的真实数据集，将天气雷达与雨刮器观测相结合，生成改进的降雨估计。现有降水测量方法存在空间与时间不确定度，损害了山洪预报等高精度应用。网联车辆的雨刮器测量通过提供降雨时刻与位置的精确信息，纠正了这些不确定度。利用同址车辆行车记录仪画面，我们发现雨刮器测量比传统固定雨量计或基于雷达的测量更能预测二值降雨状态。我们引入一种贝叶斯滤波框架，利用雨刮器观测更新雷达降雨场，从而生成改进的降雨估计。我们发现所得降雨场估计捕捉到了传统测量会遗漏的降雨事件。我们讨论了如何利用这些增强降雨图改进洪水预警并便利 stormwater 基础设施的实时运行。
引用
@article{arxiv.1806.10988,
title = {Vehicles as sensors: high-accuracy rainfall maps from windshield wiper measurements},
author = {Matthew Bartos and Hyongju Park and Tian Zhou and Branko Kerkez and Ramanarayan Vasudevan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.10988},
year = {2018}
}