{"id":567,"date":"2021-07-04T20:05:29","date_gmt":"2021-07-04T18:05:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/?p=567"},"modified":"2021-07-04T20:05:30","modified_gmt":"2021-07-04T18:05:30","slug":"weiterentwicklung-der-datenerhebung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iot-embedded.de\/iot-2021\/smart-drive\/weiterentwicklung-der-datenerhebung\/","title":{"rendered":"Weiterentwicklung der Datenerhebung"},"content":{"rendered":"\n

Wie im letzten Blogpost erw\u00e4hnt wurde das Thema der Sensorungenauigkeit als potenzielles Risiko f\u00fcr die Datenerhebung identifiziert und mittlerweile auch evaluiert. Wir k\u00f6nnen dabei mit gutem Gewissen feststellen, dass dies kein Problem in der weiterf\u00fchrenden Entwicklung darstellt. Wie die nachfolgende Grafik zeigt, schwanken die Messwerte im Ruhezustand kaum. <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

\u00dcber mehrere Stunden konnten wir nur geringste Ver\u00e4nderungen feststellen, sodass die Messungenauigkeit mit kleinen Anpassungen quasi beseitigt werden kann. Wie in einer Gleichung f(x) = x + y muss hier nur y angepasst werden, um den durchschnittlichen Wert von 0 auf allen 3 Achsen zu erreichen. <\/p>\n\n\n\n

Auch werden die Messwerte selbst kaum von den geringen Schwankungen beeinflusst. Im Ruhezustand schwanken die Messwerte um 0.015 G. Im Vergleich zu den Messwerten, bei denen Schwankungen von bis zu 2 G erreicht werden, wie in der n\u00e4chsten Grafik zu sehen ist, schlagen diese Schwankungen mit weniger als 1% ins Gewicht. Wir k\u00f6nnen dementsprechend beruhigt sagen, dass der Sensor aussagekr\u00e4ftige Werte liefert.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Wie wir in den Werten sehen sind diese allerdings recht unruhig. Einzelne Ausbr\u00fcche durch Kurven oder Bremsen sind zwar gut zu erkennen, k\u00f6nnten in ihrer Darstellung aber noch harmonischer sein. In den n\u00e4chsten Schritten der Entwicklung sollen diese Kurven gegl\u00e4ttet werden, damit die Daten benutzerfreundlicher ausgelesen werden k\u00f6nnen. Hierbei m\u00fcssen 2 Kriterien erf\u00fcllt werden:<\/p>\n\n\n\n

  1. Die Daten sollen weniger untereinander weniger stark schwanken. Das hei\u00dft in einer Linkskurve soll ein gro\u00dfer Ausbruch angezeigt werden und keine 50 kleinen.<\/li>
  2. Die Daten m\u00fcssen weiterhin aussagekr\u00e4ftig bleiben, das hei\u00dft sie d\u00fcrfen nicht zu stark gegl\u00e4ttet werden.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Ein erster Ansatz hierzu k\u00f6nnte sein die Daten im Skript zu gl\u00e4tten, bevor sie an die Datenbank weitergeleitet werden. Bei einer Frequenz von 10 Messungen pro Sekunde w\u00e4re es beispielsweise m\u00f6glich den Durchschnitt der letzten 5 Messungen zu bilden. Dadurch w\u00e4ren die Kurven gleichm\u00e4\u00dfiger. Durch den geringen Zeitraum von 0.5 Sekunden k\u00f6nnte zudem ausgeschlossen werden, dass einzelne Ausbr\u00fcche nicht aufgenommen werden, da ein normales Fahrman\u00f6ver l\u00e4nger als 0.5 Sekunden braucht.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Aus der roten Kurve k\u00f6nnte dann die deutlich sch\u00f6ner aussehende blaue Kurve geschaffen werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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