Data Analytics

[Tutorial] Ermittlung der Rotationsmatrix zur Transformation zwischen sensorfestem und fahrzeugfestem Koordinatensystem

by Lars Krämer on 24. Januar 2020

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Viele interessante Artikel befassen sich mit der Rotationsmatrix und wie man diese zur Transformation zwischen Koordinatensystemen verwenden kann. Für meinen konkreten Anwendungsfall – der Auswertung von fahrdynamischen Messdaten im Fahrzeugbetrieb – konnte ich jedoch kein “Kochrezept” finden welches mir bei der Umrechnung von gemessenen Beschleunigungswerten aus dem gedrehten, sensorfesten Koordinatensystem in das fahrzeugfeste Koordinantensystem weiterhelfen konnte.

Darstellung der Smartphone-Position und der daraus resultierenden Verschiebung der Beschleunigungsachsen zwischen sensorfestem und fahrzeugfestem Koordinatensystem

 

Auf meinem Weg der Informationsbeschaffung bin ich unter anderen auch immer wieder auf den Motorblog-Beitrag von Paul Balzer und die Verlesungsvideos von Prof. Dr.-Ing. Jörg J. Buchholz zurückgekommen und habe im direkten Austausch wertvolle Tipps erhalten. Dabei ist auch das Angebot dieses Gastbeitrags entstanden, welches ich hiermit gerne wahrnehme um zu erläutern mit welcher Verfahrensweise ich einen Lösungsweg gefunden habe.

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TimeSeries Decomposition in Python with statsmodels and Pandas

by Paul Balzer on 3. Januar 2016

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A lot of data is recorded in time domain, which means you will have a datapoint in the form of

timestamp: value

A useful approach to get insights into the data is, to decompose the timeseries. That usually means, you seperate your data into

  • seasonal
  • trend
  • residual

This famous library from R (`decompose`) is available in Python via statsmodel since version 0.6. Yeah! Let’s take a look into it with the parking lot data of city of Dresden.

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Wann, Wo, Wer, Was – Das Businessmodel von Uber

by Paul Balzer on 2. Januar 2015

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Infografik: Die wertvollsten Startups der Welt | Statista

18,2mrd US$ ist die derzeitige Bewertung der Firma Uber, die eigentlich nichts weiter macht, als es 8×8 schon seit Jahren in Dresden tut oder wie es taxi.de mit herkömmlichen Taxen macht: Auf App-Knopfdruck Personen an Fahrer/Fahrzeuge vermitteln, um die Personen von A nach B zu fahren. Ausführlicher auf zukunft-mobilitaet.net

Durchaus kontrovers diskutiert und nicht überall auf der Welt ganz gesetzeskonform.

Dabei hat Uber kein einziges eigenes Fahrzeug, keinen einzigen Angestellten Fahrer oder überhaupt eine Lizenz als Taxiunternehmen. Woher kommt die immense Unternehmensbewertung?

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“In der Regel geht es bei Verkehrsunfällen, Geschehen, die häufig aus einer Fahrlässigkeit, einem Augenblicksversagen resultieren,  um Geldstrafen. Dass ein Verkehrsstrafverfahren mal mit einer Freiheitsstrafe auf Bewährung endet, ist schon eine absolute Seltenheit. Da geht es maximal um ein paar Tausend Euro Strafe.

Um zu verhindern, dass jemand diese Strafe bezahlen muss, nimmt man billigend in Kauf, dass unter Umständen das Unfallopfer im parallelen Zivilverfahren seine Ansprüche nicht durchsetzen kann. Es ist vielleicht durch den Unfall sowieso schon entstellt und behindert, hat dann aber auch noch extreme Schwierigkeiten, den erforderlich Hausumbau oder Hilfsmittel, die den Alltag erträglich machen, von der Versicherung des Unfallopfers finanziert zu kriegen.

Und das liegt daran, dass der Gesetzgeber es nicht für erforderlich hält, dafür zu sorgen, dass ein Zeitfenster von ein paar Sekunden vor und nach dem Unfall eingefroren werden: Kinematikdaten und Schaltzustände von Steuergeräten ereignisbezogen (Beschleunigungstrigger, Airbagauslösung etc.) aufzuzeichnen und von Berechtigten auslesen zu lassen, sollte möglich sein, auch vor dem Hintergrund des Datenschutzes.” – Will auf willsagen.de

Die FFT mit Python einfach erklärt

by Paul Balzer on 29. April 2014

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Dieser Beitrag wurde aus dem IPython Notebook konvertiert, ich bitte um etwas Nachsicht bezüglich der Formatierung.

Was macht der FFT Algorithmus?

CC-BY-SA2.0

CC-BY-SA2.0

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Vernetztes Fahren: Die Hilfe durch die Daten des Autos

by Paul Balzer on 29. Januar 2014

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