EP1480182A2 - Berührungsloses Achszählsystem für den Strassenverkehr - Google Patents

Berührungsloses Achszählsystem für den Strassenverkehr Download PDF

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EP1480182A2
EP1480182A2 EP04450111A EP04450111A EP1480182A2 EP 1480182 A2 EP1480182 A2 EP 1480182A2 EP 04450111 A EP04450111 A EP 04450111A EP 04450111 A EP04450111 A EP 04450111A EP 1480182 A2 EP1480182 A2 EP 1480182A2
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
counting system
axle counting
unit
signal
classifier
Prior art date
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Granted
Application number
EP04450111A
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English (en)
French (fr)
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EP1480182B1 (de
EP1480182A3 (de
Inventor
Franz Dipl.-Ing. Graf
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Joanneum Research Forschungs GmbH
Original Assignee
Joanneum Research Forschungs GmbH
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Publication date
Application filed by Joanneum Research Forschungs GmbH filed Critical Joanneum Research Forschungs GmbH
Publication of EP1480182A2 publication Critical patent/EP1480182A2/de
Publication of EP1480182A3 publication Critical patent/EP1480182A3/de
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors

Definitions

  • the invention relates to a contactless axle counting system for road traffic.
  • Non-contact axle counting systems are known in which induction loops are used in the Roadway are integrated. Such systems have the disadvantage that they are in the road must be installed. The road would also have to be dug up in the event of maintenance, which is not associated only with high costs, but also with long-lasting traffic obstructions is.
  • the object of the invention is therefore to provide a non-contact axle counting system Avoids the above disadvantages and a with little installation and maintenance reliable axle counting also allows for multi-lane carriageways.
  • At least one measuring device for Detection of a moving vehicle in a measuring range e.g. at or near the contact point from tire to road surface, generated changes in the Environmental parameters such as sound, temperature or vibration is provided.
  • Such Measuring device is suitable due to its focus on a suitable measuring range, to detect vehicles without contact even in multi-lane sections of the road.
  • the at least one measuring device is above the Roadway and above the height of the vehicle is fixed. That way you can Measuring equipment conveniently and inexpensively on existing superstructures the roadway, such as bridges or signage, assembled and serviced become, with an assignment of the measuring devices to lanes particularly simple can be realized.
  • the at least one the at least one measuring device is designed as a laser vibrometer.
  • Laservibrometer allow high-precision non-contact detection of road vibrations as they occur the weight and / or the natural vibrations of moving vehicles via the tires on the Lane are caused.
  • the at least one the at least one measuring device as a directional microphone, in particular as Row microphone system is formed.
  • a directional microphone in particular as Row microphone system
  • Tire rolling noises particularly easy to detect and localize.
  • an analysis unit for Analysis of measurement signals is provided. So the interpretation of the measurement signals be facilitated and improved.
  • the analysis unit has a Signal amplification device for amplifying the measurement signals, in particular by one Factor 100 to 10,000. This means that even very weak signals can be evaluated be made accessible.
  • the analysis unit has an A / D converter with a Sampling rate of in particular 1 kHz to 50 kHz, or even more specifically between 6 kHz and 16 kHz. Measuring signals digitized in this way are for subsequent data analysis particularly suitable.
  • the A / D converter has a resolution of 8 to 24 bits, preferably from 12 to 20 bits. Such a resolution is for subsequent ones Sufficient data analysis and at the same time leads to still manageable amounts of data.
  • the analysis unit comprises a computing unit which is arranged downstream of the A / D converter. So they can digitized measurement signals prepared for a classification of the vehicles to be recorded become.
  • the computing unit Memory and / or a user interface is connected.
  • the memory enables the Storage of parameters influencing the measurement while using the user interface corresponding measurement or environmental parameters can be changed.
  • the computing unit has a temporal Segmentation device for dividing discrete time signals into time signal blocks, in particular from a block length of 10 ms to 1,500 ms.
  • a temporal Segmentation device enables a higher resolution when analyzing the measurement signals.
  • the Computing unit a spectral analyzer for calculating the frequency spectrum of the measurement signals and / or an energy calculation unit for calculating the signal energy, especially the short-term signal energy. From the data calculated in this way Data patterns are generated which are particularly good for a subsequent classification are suitable.
  • the computing unit has a Classifier includes the spectral analyzer and / or the energy calculation unit is subordinate, and which from the corresponding calculation results of Spectral analyzer and / or the energy calculation unit resulting data pattern klassizifiert. Data patterns classified in this way enable a particularly reliable Determination of the number of axles of different vehicle types.
  • the classifier is in a learning mode, in particular using learning algorithms such as the Hebbian learning process, the Back propagation rule or the forward-backward algorithm, for generation mathematical models can be operated for certain vehicle classes.
  • learning algorithms such as the Hebbian learning process, the Back propagation rule or the forward-backward algorithm, for generation mathematical models can be operated for certain vehicle classes.
  • the classifier is in a recognition mode can be operated to assign a current measurement signal to a vehicle class. So can a safe, reliable and customized operation of the contactless Axle counting system can be achieved.
  • the analysis unit a communication unit is subordinate to the calculation result of the Classifier is passed. This can also be done at a distance, for example in a Central, the number of axles of vehicles that pass a measuring point is recorded and monitored become.
  • a vehicle 10 is mechanical via its tires 12 at contact points 11 Interaction with the road surface 20.
  • the own movement (vibration) and the relative movement of the vehicle 10 to the road 20 are now mainly in Area of contact points 11 vibrations excited.
  • Sound vibrations which are predominantly caused by the rolling of the tires 12 on the road 20, but also caused by engine and flow noises, on the other hand
  • Vibrations of the surface of the road 20 itself the amplitude of which in the Order of magnitude of up to a few millimeters.
  • the amplitude of the emitted sound waves can be described in different ways become - e.g. than the speed of movement of the air molecules (sonic speed) or as pressure, which is generally preferred for describing the amplitude.
  • the sound pressure results from the fluctuation of the air pressure above and below the atmospheric pressure.
  • Measuring devices 1, which are used to convert the sound pressure into an electrical signal all suitable sound sensors, e.g. electroacoustic transducers.
  • the measuring device 1 can also act as a directional microphone or be designed as a row microphone system, which leads to an improved spatial resolution of a measurement signal.
  • the vibrations of the surface of the traffic route can in principle with Accelerometers are measured according to the piezoelectric effect work - but not contactless. These can be achieved using optical methods Vibrations can also be measured without contact.
  • Laser vibrometers work on the principle of Doppler frequency shift. This provides a vibrating object (e.g. Surface of a roadway 20) back scattered laser light all information for the Determination of surface speed and absolute vibration amplitudes. in the In contrast to other optical methods (e.g. laser scanners), the distance is not here of an existing object of interest, but the vibration speed of its Surface. With the help of this high-precision measurement, the slightest vibration excitation the surface of the road 20 can be detected.
  • the measuring devices are preferably 1 above the carriageway 20 on superstructures such as bridges, signaling devices or Signs attached (see Fig. 2) so that the monitoring of several parallel Lane is easily possible.
  • the measuring devices 1 convert the sound or vibration signals into electrical ones Energy around.
  • the measuring devices 1 generate analog or digital measurement signals as Function of time.
  • the measurement signals generated by the measuring devices 1 are transmitted via separate signal lines or after modulation or coding via a common one Signal line forwarded to the analysis unit 2.
  • the measurement signals can also through a wireless connection (e.g. radio, infrared, ...) or via local area networks (LAN) or wireless LAN (WLAN) are transmitted to the analysis unit 2.
  • the analysis unit 2 in turn communicates via a communication unit 8 for example with a central unit (not shown) for collection, evaluation or Further processing of the results delivered by the analysis unit 2.
  • the connection can be wired or between the communication unit 8 and the central unit done wirelessly.
  • FIG. 3 shows the block diagram of the hardware structure of the analysis unit 2.
  • the Measurement signals are forwarded to the signal amplification device 3, which contains the measurement signals by a fixed factor, preferably between 100 and 10,000, or with an automatic setting.
  • the subsequent analog / digital converter 4 sets the analog signals into discrete values around.
  • the sampling rate of the A / D converter 4 can differ from system to system and is generally between 1 kHz and 50 kHz. Are particularly suitable Sampling frequencies between 6 kHz and 16 kHz.
  • the resolution of the A / D converter 4 is in the Range from 8 to 24 bits, the range from 12 to 20 bits being preferred.
  • the System has a computing unit 5, which with the A / D converter 4 and Data storage 6 is connected.
  • the computing unit 5 is used to execute the Calculation steps that are applied to the digitized measurement signals.
  • the User interface 7 and memory 6 are connected to computing unit 5. By the user interface 7 can be carried out by a user.
  • the User input can be made using any suitable device, e.g. a keyboard, one Mouse, a touchscreen, or any combination of these Devices.
  • the result of the analysis is sent via an output to the interface of the Transfer communication unit 8 and processed there.
  • FIG. 4 shows the analysis of the measurement signals in the form of a block diagram they take place in the computing unit 5.
  • the measurement signals are from the A / D converter 4 a time segmentation 51 is supplied to convert the discrete time signals into time blocks to subdivide, the block length being between 10 ms and 1,500 ms.
  • the individual blocks are also extracted from the signal with an overlap. This Overlap is used to increase the resolution and can have values between 20% and 70% accept.
  • the data become the one hand Transfer energy calculation unit 53 and the spectral analyzer 52.
  • the functionality of the analysis unit 2 is described below.
  • the variable t stands for the time, T for the length of a signal block and i stands for the number of the block within the entire acoustic signal.
  • s i (t) denotes the measurement signal in the time domain of the i th block, S i (w) the frequency spectrum of the i th block.
  • the variable w corresponds to the instantaneous frequency.
  • the analysis unit 2 consists of a spectral analyzer 52 and an energy calculation unit 53 for calculating the signal energy.
  • the spectral analyzer 52 transforms the individual signal blocks from the time domain into the frequency domain. By default, these transformations are performed using Fourier transformation.
  • the so-called Fast Fourier Transformation (FFT) is particularly well suited for this.
  • the Fast Fourier Transformation corresponds to a digital approximation of the Fourier transformation.
  • the output of the spectrum analyzer 52 corresponds to the power density spectrum of the signal at the entrance and describes the amount of energy at a certain frequency support point.
  • the number of frequency sampling points depends on the number of discrete samples, which are taken from the temporal signal for the Fourier transformation, and is in directly related to the block length T mentioned above.
  • the Fourier transform others can also be used to calculate the spectral content of a time signal Methods such as the linear prediction coding can be used, which from the literature is known.
  • Another component of the analysis unit 2 is the energy calculation unit 53.
  • the relationship for determining the signal energy is described by the following equation:
  • the course of the signal energy obtained can be significant by the choice of the window length to be influenced.
  • the use of large window lengths corresponds to low-pass filtering with a low cut-off frequency and has the consequence that short-term fluctuations of the Signals are not reflected in the signal energy.
  • Short window lengths result on the other hand, a course of the signal energy which largely depends on the temporal structure of the based on the acoustic signal.
  • the block lengths T for calculating the energy correspond to above values and can be between 10 ms and 1,500 ms.
  • classifier 54 Those obtained from the energy calculation and the spectral analyzer 52 Calculation results are then processed in classifier 54.
  • the Classifier 54 is able to measure certain data patterns by the Calculation results are formed to classify. That when passing by Vehicles 10 with different number of axles result both for the calculated Energy as well as data spectra determined for the spectrum, which the classifier 54 through the can classify learning patterns presented to him before.
  • the classifier 54 can be in two Modes are operated.
  • the first mode is also called the learning mode.
  • the lem mode is used to generate a mathematical model for each class to be recognized.
  • a learning algorithm is a sequence of mathematical calculation steps to approximate a mathematical model in iterative form. Learning algorithms such as the Hebbian learning method, the back propagation rule and the forward backward algorithm are known from the literature.
  • the second mode is referred to as the recognition mode and represents the mode that is used in normal operation of the recognition system.
  • one of the K signal classes is assigned to a signal that is currently present, and the number of axles of the vehicle 10 that is currently passing is thus determined. The result of the classification is then transferred to the communication unit 8.

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Abstract

Berührungsloses Achszählsystem für den Straßenverkehr mit wenigstens einer Messeinrichtung zur Erfassung der von einem fahrenden Fahrzeug in einem Messbereich, wie z.B. an oder nahe der Kontaktstelle von Reifen zu Fahrbahn, erzeugten Veränderungen der Umgebungsparameter, wie Schall, Temperatur oder Vibration, wobei die Messeinrichtung vorzugsweise oberhalb der Fahrbahn und oberhalb der Höhe des Fahrzeugs fixiert ist. <IMAGE>

Description

Die Erfindung betrifft ein berührungsloses Achszählsystem für den Straßenverkehr.
Berührungslose Achszählsysteme sind bekannt, bei denen Induktionsschleifen in die Fahrbahn integriert sind. Solche Systeme haben den Nachteil, dass sie in die Fahrbahn eingebaut werden müssen. Auch im Wartungsfall wäre die Fahrbahn aufzugraben, was nicht nur mit hohen Kosten, sondern auch mit lang andauernden Verkehrsbehinderungen verbunden ist.
Es sind auch optische berührungslose Achszählsysteme, wie beispielsweise Laserscanner, bekannt, die jedoch nur zur Erfassung von Fahrzeugen auf einspurigen Fahrbahnabschnitten geeignet sind, weil die entsprechenden Messgeräte nur seitlich an den Fahrbahnrändern angebracht werden können.
Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein berührungsloses Achszählsystem anzugeben, das obige Nachteile vermeidet und bei geringem Installations- und Wartungsaufwand eine verlässliche Achszählung auch für mehrspurige Fahrbahnen zulässt.
Erfindungsgemäß wird dies dadurch erreicht, dass wenigstens eine Messeinrichtung zur Erfassung der von einem fahrenden Fahrzeug in einem Messbereich, wie z.B. an oder nahe der Kontaktstelle von Reifen zu Fahrbahn, erzeugten Veränderungen der Umgebungsparameter, wie Schall, Temperatur oder Vibration vorgesehen ist. Eine solche Messeinrichtung ist durch ihre Fokussierung auf einen geeigneten Messbereich geeignet, berührungslos die Fahrzeuge auch in mehrspurigen Fahrbahnabschnitten zu erfassen.
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die wenigstens eine Messeinrichtung oberhalb der Fahrbahn und oberhalb der Höhe des Fahrzeugs fixiert ist. Auf diese Art und Weise können Messeinrichtungen bequem und kostengünstig an eventuell bereits vorhandenen Überbauten der Fahrbahn, wie beispielsweise Brücken oder Beschilderungen, montiert und auch gewartet werden, wobei eine Zuordnung der Messeinrichtungen zu Fahrstreifen besonders einfach realisiert werden kann.
In besonderer Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die mindestens eine der wenigstens einen Messeinrichtung als Laservibrometer ausgebildet ist. Laservibrometer gestatten eine hochpräzise berührungslose Erfassung von Fahrbahnvibrationen, wie sie durch das Gewicht und/oder die Eigenvibrationen fahrender Fahrzeuge über die Reifen auf der Fahrbahn hervorgerufen werden.
In einer anderen Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die mindestens eine der wenigstens einen Messeinrichtung als Richtmikrofon, insbesondere als Reihenmikrofonsystem, ausgebildet ist. Eine solche Anordnung ist geeignet, Reifenabrollgeräusche besonders gut zu erfassen und zu lokalisieren.
In weiterer Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass eine Analyseeinheit zur Analyse von Mess-Signalen vorgesehen ist. So kann die Interpretation der Mess-Signale erleichtert und verbessert werden.
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Analyseeinheit eine Signalverstärkungseinrichtung für eine Verstärkung der Mess-Signale, insbesondere um einen Faktor 100 bis 10.000, umfasst. So können auch sehr schwache Signale einer Auswertung zugänglich gemacht werden.
Weiters kann vorgesehen sein, dass die Analyseeinheit einen A/D-Konverter mit einer Abtastrate von insbesondere 1 kHz bis 50 kHz, oder noch spezieller zwischen 6 kHz und 16 kHz, umfasst. Derart digitalisierte Mess-Signale sind für nachfolgende Datenanalysen besonders gut geeignet.
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass der A/D-Konverter eine Auflösung von 8 bis 24 bit, vorzugsweise von 12 bis 20 bit hat. Eine solche Auflösung ist für nachfolgende Datenanalysen ausreichend und führt gleichzeitig zu noch gut bewältigbaren Datenmengen.
In besonderer Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Analyseeinheit eine Recheneinheit umfasst, die dem A/D-Konverter nachgeordnet ist. So können die digitalisierten Mess-Signale für eine Klassifizierung der zu erfassenden Fahrzeuge aufbereitet werden.
In weiterer Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass an die Recheneinheit ein Speicher und/oder eine Benutzerschnittstelle angeschlossen ist. Der Speicher ermöglicht die Ablage von die Messung beeinflussenden Parametern, während über die Benutzerschnittstelle entsprechende Mess- bzw. Umgebungsparameter veränderbar sind.
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Recheneinheit eine zeitliche Segmentiereinrichtung zur Unterteilung diskreter Zeitsignale in zeitliche Signalblöcke, insbesondere von einer Blocklänge 10 ms bis 1.500ms, umfasst. Eine zeitliche Segmentiereinrichtung ermöglicht eine höhere Auflösung bei der Analyse der Mess-Signale.
Gemäß einer weiteren Ausbildung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Recheneinheit einen Spektralanalysator zur Berechnung des Frequenzspektrums der Mess-Signale und/oder eine Energieberechnungseinheit zur Berechnung der Signalenergie, insbesondere der Kurzzeit-Signalenergie, umfasst. Aus den so errechneten Daten können Datenmuster generiert werden, die für einen nachfolgende Klassifizierung besonders gut geeignet sind.
In Weiterführung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Recheneinheit einen Klassifikator umfasst, der dem Spektralanalysator und/oder der Energieberechnungseinheit nachgeordnet ist, und der die aus den entsprechenden Berechnungsergebnissen des Spektralanalysators und/oder der Energieberechnungseinheit hervorgehenden Datenmuster klassizifiert. Derart klassifizierte Datenmuster ermöglichen eine besonders zuverlässige Bestimmung der Achszahl verschiedener Fahrzeugtypen.
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass der Klassifikator in einem Lernmodus, insbesondere unter Anwendung von Lernalgorithmen wie z.B. dem Hebbschen Lernverfahren, der Backpropagation-Regel oder dem Forward-Backward-Algorithmus, zur Erzeugung mathematischer Modelle für bestimmte Fahrzeugklassen betreibbar ist. Auf diese Art und Weise lässt sich das Achszählsystem auf eine Vielzahl zu bestimmender Fahrzeugtypen kalibrieren und lässt sich auch im Falle einer Bedarfsveränderung auf neue Fahrzeugtypen kostengünstig nachrüsten.
In weiterer Folge kann vorgesehen sein, dass der Klassifikator in einem Erkennungsmodus zur Zuordnung eines aktuellen Mess-Signals zu einer Fahrzeugklasse betreibbar ist. So kann ein sicherer, zuverlässiger und maßgeschneiderter Betrieb des berührungslosen Achszählsystems erzielt werden.
Schließlich kann in Weiterbildung der Erfindung vorgesehen sein, dass der Analyseeinheit eine Kommunikationseinheit nachgeordnet ist, der das Berechnungsergebnis des Klassifikators übergeben wird. So kann auch in weiterer Entfernung, beispielsweise in einer Zentrale, die Achszahl von Fahrzeugen, die eine Mess-Stelle passieren, erfasst und überwacht werden.
Die Erfindung wird unter Bezugnahme auf die beigeschlossenen Zeichnungen, in welchen Ausführungsformen dargestellt sind, näher beschrieben. Dabei zeigt:
  • Fig. 1 ein Fahrzeug auf einer Fahrbahn in Seitenansicht,
  • Fig. 2 eine mehrspurige Fahrbahn mit Messeinrichtungen, einer Analyse- und einer Kommunikationseinheit, im Grundriss,
  • Fig. 3 ein Blockdiagramm einer Analyseeinheit zwischen Messeinrichtungen und Kommunikationseinheit und
  • Fig. 4 ein Blockdiagramm einer Rechnereinheit zwischen A/D-Konverter und Kommunikationseinheit.
    • Ein Fahrzeug 10 ist über seine Reifen 12 an Kontaktstellen 11 in mechanischer Wechselwirkung mit der Fahrbahn 20. Durch das Gewicht, die Eigenbewegung (Vibration) und die Relativbewegung des Fahrzeugs 10 zur Fahrbahn 20 werden nun vor allem im Bereich der Kontaktstellen 11 Schwingungen angeregt. Diese sind einerseits Schallschwingungen, die vorwiegend durch das Abrollen der Reifen 12 auf der Fahrbahn 20, aber auch durch Motor- und Strömungsgeräusche, hervorgerufen werden, andererseits Schwingungen der Oberfläche der Fahrbahn 20 selbst, deren Amplitude in der Größenordnung von bis zu einigen Millimetern betragen kann. Diese physikalischen Größen, die einer Veränderung unterliegen, sofern ein Kraftfahrzeug den Ort der Messung passiert, können durch verschiedene Messprinzipien erfasst werden.
    Die Amplitude der abgestrahlten Schallwellen kann auf unterschiedliche Weise beschrieben werden - z.B. als die Geschwindigkeit der Bewegung der Luftmoleküle (Schallschnelle) oder als Druck, der im Allgemeinen zur Beschreibung der Amplitude bevorzugt verwendet wird. Der Schalldruck ergibt sich durch die Fluktuation des Luftdruckes über und unter dem atmosphärischen Luftdruck. Messeinrichtungen 1, die zur Umwandlung des Schalldruckes in ein elektrisches Signal dienen, können alle geeigneten Schall-Sensoren, wie z.B. elektroakustische Wandler, sein. Dabei kann die Messeinrichtung 1 auch als Richtmikrofon oder als Reihenmikrofonsystem ausgebildet sein, was zu einer verbesserten Ortsauflösung eines Mess-Signals beiträgt.
    Die Schwingungen der Oberfläche des Verkehrsweges können grundsätzlich mit Beschleunigungsaufnehmern gemessen werden, die nach dem piezoelektrischen Effekt arbeiten - jedoch nicht berührungslos. Mittels optischer Methoden können diese Schwingungen auch berührungslos gemessen werden. Zur Erfassung der Schwingungen der Oberfläche der Fahrbahn 20 eignen sich Messeinrichtungen 1 in Ausgestaltung von Laservibrometem besonders gut. Laservibrometer arbeiten nach dem Prinzip der Dopplerfrequenzverschiebung. Dabei liefert das von einem schwingenden Objekt (z.B. Oberfläche einer Fahrbahn 20) zurück gestreute Laserlicht alle Informationen für die Bestimmung von Oberflächengeschwindigkeit und absoluten Schwingamplituden. Im Gegensatz zu anderen optischen Methoden (z.B. Laserscanner) ist hier nicht der Abstand eines vorhandenen Objekts von Interesse, sondern die Schwinggeschwindigkeit von dessen Oberfläche. Mit Hilfe dieser hochpräzisen Messung können geringste Schwingungsanregungen der Oberfläche der Fahrbahn 20 detektiert werden.
    Die Messeinrichtungen 1 zur Messung der Veränderungen der Umgebungseinflüsse messen die Stärke der Schallwellen, bevorzugt den Schalldruck der Schallwellen oder die Schwingungen der Oberfläche der Fahrbahn, wenn sich Fahrzeuge 10 nähern bzw. den Anbringungsort einer Messeinrichtung 1 passieren. Vorzugsweise sind die Messeinrichtungen 1 oberhalb der Fahrbahn 20 an Überbauten wie Brücken, Signaleinrichtungen oder Beschilderungen angebracht (vgl. Fig. 2), sodass die Überwachung mehrerer paralleler Fahrstreifen leicht möglich ist.
    Die Messeinrichtungen 1 wandeln die Schall- bzw. Schwingungssignale in elektrische Energie um. Die Messeinrichtungen 1 erzeugen analoge oder digitale Mess-Signale als Funktion der Zeit. Die von den Messeinrichtungen 1 erzeugten Mess-Signale werden über getrennte Signalleitungen oder nach Modulation bzw. Codierung über eine gemeinsame Signalleitung zur Analyseeinheit 2 weitergeleitet. Die Mess-Signale können jedoch auch durch eine drahtlose Verbindung (z. B. Funk, Infrarot, ...) oder via Local Area Networks (LAN) bzw. Wireless LAN (WLAN) an die Analyseeinheit 2 übertragen werden.
    Die Analyseeinheit 2 kommuniziert ihrerseits wiederum über eine Kommunikationseinheit 8 beispielsweise mit einer zentralen Einheit (nicht abgebildet) zur Sammlung, Auswertung oder Weiterverarbeitung der von der Analyseeinheit 2 gelieferten Ergebnisse. Die Verbindung zwischen der Kommunikationseinheit 8 und der zentralen Einheit kann drahtgebunden oder drahtlos erfolgen.
    In Figur 3 ist das Blockschaltbild des Hardware-Aufbaus der Analyseeinheit 2 dargestellt. Die Mess-Signale werden an die Signalverstärkungseinrichtung 3 weitergeleitet, welche die Mess-Signale um einen fest eingestellten Faktor, bevorzugt zwischen 100 und 10.000, oder mit einer automatischen Einstellung verstärkt.
    Der nachfolgende Analog/Digital-Konverter 4 setzt die analogen Signale in diskrete Werte um. Die Abtastrate des A/D-Konverters 4 kann von System zu System unterschiedlich sein und liegt im Allgemeinen zwischen 1 kHz und 50 kHz. Besonders gut eignen sich Abtastfrequenzen zwischen 6 kHz und 16 kHz. Die Auflösung des A/D-Konverters 4 liegt im Bereich von 8 bis 24 bit, wobei der Bereich von 12 bis 20 bit bevorzugt verwendet wird. Das System verfügt über eine Recheneinheit 5, die mit dem A/D-Konverter 4 und dem Datenspeicher 6 verbunden ist. Die Recheneinheit 5 dient zur Ausführung der Berechnungsschritte, die auf die digitalisierten Mess-Signale angewendet werden. Die Benutzerschnittstelle 7 und der Speicher 6 sind an die Recheneinheit 5 angeschlossen. Durch die Benutzerschnittstelle 7 können Eingaben von einem Anwender durchgeführt werden. Die Eingabe durch den Anwender kann durch jedes geeignete Gerät, wie z.B. einer Tastatur, einer Maus, einem Bildschirm mit Berührungseingabe oder einer beliebigen Kombination dieser Geräte erfolgen.
    Das Ergebnis der Analyse wird über einen Ausgang an die Schnittstelle der Kommunikationseinheit 8 übergeben und dort weiterverarbeitet.
    In Figur 4 ist in Form eines Blockdiagramms die Analyse der Mess-Signale dargestellt, wie sie in der Recheneinheit 5 von statten gehen. Die Mess-Signale werden vom A/D-Konverter 4 einer zeitlichen Segmentierung 51 zugeführt, um die diskreten Zeitsignale in zeitliche Blöcke zu unterteilen, wobei die Blocklänge zwischen 10 ms und 1.500 ms liegen kann. Die einzelnen Blöcke werden weiters mit einer Überlappung aus dem Signal extrahiert. Diese Überlappung dient dazu, die Auflösung zu erhöhen und kann Werte zwischen 20 % und 70 % annehmen. Nach der zeitlichen Segmentierung 51 werden die Daten einerseits der Energieberechnungseinheit 53 als auch dem Spektralanalysator 52 übergeben.
    Im Anschluss wird die Funktionalität der Analyseeinheit 2 beschrieben. Dabei steht die Varibale t für die Zeit, T für die Länge eines Signalblockes und i steht für die Nummer des Blockes innerhalb des gesamten akustischen Signales. si(t) bezeichnet das Mess-Signal im Zeitbereich des i-ten Blockes, Si (w) das Frequenzspektrum des i-ten Blockes. Die Variable w entspricht der Momentanfrequenz.
    Die Analyseeinheit 2 besteht aus einem Spektralanalysator 52 und einer Energieberechnungseinheit 53 zur Berechnung der Signalenergie. Der Spektralanalysator 52 transformiert die einzelnen Signalblöcke vom Zeitbereich in den Frequenzbereich. Standardmäßig werden diese Transformationen mittels Fourier Transformation durchgeführt. Besonders gut eignet sich dazu die sogenannte Fast Fourier Transformation (FFT). Die Fast Fourier Transformation entspricht einer digitalen Approximation der Fourier Transformation. Die Fourier Transformation einer Funktion s(t) ist wie folgt definiert: S(w) = ∫s(t)e 2 πiftdt
    Der Ausgang des Spektralanalysators 52 entspricht dem Leistungsdichtespektrum des Signals am Eingang und beschreibt die Höhe der Energie an einem bestimmten Frequenz-Stützstelle. Die Anzahl der Frequenz-Stützstellen ist abhängig von der Anzahl der diskreten Abtastwerte, die für die Fourier-Transformation aus dem zeitlichen Signal entnommen werden, und steht in direktem Zusammenhang mit der oben erwähnten Blocklänge T. Neben der Fourier-Transformation zur Berechnung des spektralen Inhalts eines Zeitsignales können auch andere Methoden, wie z.B. das Linear Prediction Coding eingesetzt werden, das aus der Literatur bekannt ist.
    Ein weiterer Bestandteil der Analyseeinheit 2 ist die Energieberechnungseinheit 53. Im Allgemeinen wird die Beziehung zur Ermittlung der Signalenergie durch folgende Gleichung beschrieben:
    Figure 00070001
    Da zur Beschreibung von akustischen Signalen der Verlauf der Energie in Abhängigkeit von der Zeit interessiert, eignet sich besonders der Einsatz der Kurzzeit-Signalenergie. Sie ist definiert als:
    Figure 00070002
    wobei
    Figure 00070003
    Durch die Wahl der Fensterlänge kann der erhaltene Verlauf der Signalenergie wesentlich beeinflusst werden. Die Verwendung großer Fensterlängen entspricht einer Tiefpassfilterung mit einer niedrigen Grenzfrequenz und hat zur Folge, dass kurzzeitige Schwankungen des Signals in der Signalenergie nicht widergespiegelt werden. Kurze Fensterlängen ergeben hingegen einen Verlauf der Signalenergie, der sich weitgehend an die zeitliche Struktur des akustischen Signals anlehnt. Die Blocklängen T zur Berechnung der Energie entsprechen den oben angeführten Werten und können zwischen 10 ms und 1.500 ms liegen.
    Die aus der Energieberechnung und dem Spektralanalysator 52 erhaltenen Berechnungsergebnisse werden im Anschluss im Klassifikator 54 weiterverarbeitet. Der Klassifikator 54 ist in der Lage, bestimmte Datenmuster, die durch die Berechnungsergebnisse gebildet werden, zu klassifizieren. D.h. bei der Vorbeifahrt von Fahrzeugen 10 mit unterschiedlicher Achszahl ergeben sich sowohl für die berechnete Energie als auch für das Spektrum bestimmte Datenmuster, die der Klassifikator 54 durch die ihm zuvor präsentierten Lernmuster klassifizieren kann. Der Klassifikator 54 kann in zwei Moden betrieben werden.
    Der erste Modus wird auch als Lernmodus bezeichnet. Der Lemmodus dient dazu, um für jede zu erkennende Klasse ein mathematisches Modell zu erzeugen. Als Lernalgorithmus bezeichnet man eine Abfolge von mathematischen Berechnungsschritten, um in iterativer Form ein mathematisches Modell zu approximieren. Lernalgorithmen wie z.B. das Hebbsche Lernverfahren, die Backpropagation-Regel und der Forward-Backward-Algorithmus, sind aus der Literatur bekannt. Der zweite Modus wird als Erkennungsmodus bezeichnet und stellt jenen Modus dar, der im Normalbetrieb des Erkennungssystems verwendet wird. Während der Erkennungsphase wird einem aktuell vorliegenden Signal eine der K Signalklassen zugeordnet und damit die Anzahl der Achsen des momentan vorbeifahrenden Fahrzeuges 10 bestimmt. Das Ergebnis der Klassifikation wird im Anschluss an die Kommuniktaionseinheit 8 übergeben.

    Claims (16)

    1. Berührungsloses Achszählsystem für den Straßenverkehr, gekennzeichnet durch wenigstens eine Messeinrichtung (1) zur Erfassung der von einem fahrenden Fahrzeug (10) in einem Messbereich, wie z.B. an oder nahe der Kontaktstelle (11) von Reifen (12) zu Fahrbahn (20), erzeugten Veränderungen der Umgebungsparameter, wie Schall, Temperatur oder Vibration.
    2. Achszählsystem nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die wenigstens eine Messeinrichtung (1) oberhalb der Fahrbahn (20) und oberhalb der Höhe des Fahrzeugs (10) fixiert ist.
    3. Achszählsystem nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die mindestens eine der wenigstens einen Messeinrichtung (1) als Laservibrometer (1') ausgebildet ist.
    4. Achszählsystem nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die mindestens eine der wenigstens einen Messeinrichtung (1) als Richtmikrofon (1"), insbesondere als Reihenmikrofonsystem, ausgebildet ist.
    5. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass eine Analyseeinheit (2) zur Analyse von Mess-Signalen vorgesehen ist.
    6. Achszählsystem nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyseeinheit (2) eine Signalverstärkungseinrichtung (3) für eine Verstärkung der Mess-Signale, insbesondere um einen Faktor 100 bis 10.000, umfasst.
    7. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyseeinheit (2) einen A/D-Konverter (4) mit einer Abtastrate von insbesondere 1 kHz bis 50 kHz, oder noch spezieller zwischen 6 kHz und 16 kHz, umfasst.
    8. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 5 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass der A/D-Konverter (4) eine Auflösung von 8 bis 24 bit, vorzugsweise von 12 bis 20 bit hat.
    9. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyseeinheit (2) eine Recheneinheit (5) umfasst, die dem A/D-Konverter (4) nachgeordnet ist.
    10. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 7 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass an die Recheneinheit (5) ein Speicher (6) und/oder eine Benutzerschnittstelle (7) angeschlossen ist.
    11. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 7 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit (5) eine zeitliche Segmentiereinrichtung (51) zur Unterteilung diskreter Zeitsignale in zeitliche Signalblöcke, insbesondere von einer Blocklänge 10ms bis 1.500m, umfasst.
    12. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 7 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit (5) einen Spektralanalysator (52) zur Berechnung des Frequenzspektrums der Mess-Signale und/oder eine Energieberechnungseinheit (53) zur Berechnung der Signalenergie, insbesondere der Kurzzeit-Signalenergie, umfasst.
    13. Achszählsystem nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Recheneinheit (5) einen Klassifikator (54) umfasst, der dem Spektralanalysator (52) und/oder der Energieberechnungseinheit (53) nachgeordnet ist, und der die aus den entsprechenden Berechnungsergebnissen des Spektralanalysators (52) und/oder der Energieberechnungseinheit (53) hervorgehenden Datenmuster klassizifiert.
    14. Achszählsystem nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Klassifikator (54) in einem Lernmodus, insbesondere unter Anwendung von Lernalgorithmen wie z.B. dem Hebbschen Lernverfahren, der Backpropagation-Regel oder dem Forward-Backward-Algorithmus, zur Erzeugung mathematischer Modelle für bestimmte Fahrzeugklassen betreibbar ist.
    15. Achszählsystem nach Anspruch 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, dass der Klassifikator (54) in einem Erkennungsmodus zur Zuordnung eines aktuellen Mess-Signals zu einer Fahrzeugklasse betreibbar ist.
    16. Achszählsystem nach einem der Ansprüche 13 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass der Analyseeinheit (2) eine Kommunikationseinheit (8) nachgeordnet ist, der das Berechnungsergebnis des Klassifikators (54) übergeben wird.
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