Title: Detection of temporal patterns and events in time-dependent acceleration data : using the example of Vienna's metro rails
Language: English
Authors: Litzellachner, Alexander 
Qualification level: Diploma
Advisor: Filzmoser, Peter  
Assisting Advisor: Ossberger, Markus 
Issue Date: 2017
Citation: 
Litzellachner, A. (2017). Detection of temporal patterns and events in time-dependent acceleration data : using the example of Vienna’s metro rails [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2017.44447
Number of Pages: 85
Qualification level: Diploma
Abstract: 
This thesis aims to identify and analyze specific patterns and temporal events at the rail-road tracks of the Viennese metro lines using the accelerometer sensor installed in smartphones. Examples of this are driven bends, acceleration, switches and track damage. For this purpose eight smartphones were purchased in different qualities, in order to also analyze the thereof resulting differences in their measurements. These eight mobile phones were used to carry out a series of test runs in Vienna's metro network. Their recorded sensor readings were then analyzed via various statistical methods, including correlation analysis, multiple linear regression and SCARM, a function in R for signal extraction from noisy and outlier-interfered data streams. The smartphone sensors all measure ap-proximately the same, but differ in their maximum sensor sampling rates as well as in their variances. Also, the gyroscope data of the mobile phones, which was also recorded, is very similar to the curvature recorded by Wiener Linien's rail test car. Based on the acceleration data, the speed can be estimated, which, together with the bends, allows a reconstruction of the driven path via sensor fusion and thus an approximate localization in the metro net. Switches can be detected with the accelerometers of the smartphones. However, this was possible only if the smartphone was rigidly installed in the train or on the floor of the passenger compartment. If the smartphone was held in the hands, switches and also slight track damage could not be identified, as the human body absorbs the vibrations too strongly.

Diese Arbeit hat zum Ziel, bestimmte Muster und temporäre Events am Gleisstrang der Wiener U-Bahn-Linien mit Hilfe der in Smartphones verbauten Beschleunigungssensoren zu identifizieren und analysieren. Beispiele hierfür sind gefahrene Kurven, Beschleunigung, Weichen und Gleisschäden. Hierzu wurden acht Smartphones in unterschiedlicher Qualität angeschafft, um auch die daraus resultierenden Unterschiede in den Messergebnissen zu analysieren. Mit diesen acht Handys wurden mehrere Messfahrten im Wiener U-Bahn-Netz durchgeführt. Deren aufgezeichnete Sensordaten wurden sodann mit verschiedenen statistischen Methoden analysiert, z.B. Korrelationsanalyse, multiple lineare Regression und SCARM, eine Funktion in R zur Signalextraktion aus mit Rauschen und Ausreißern hinterlegten Datenströmen. Die Smartphonesensoren messen allesamt in etwa das Gleiche, unterscheiden sich jedoch in deren maximalen Sensorabtastraten sowie in deren Varianzen. Auch ähneln die ebenfalls erfassten Gyroskopdaten der Handys stark der gemeinsam mit dem Gleismesswagen von Wiener Linien aufgezeichneten Kurvenkrümmung. Anhand der Beschleunigungsdaten kann die Geschwindigkeit geschätzt werden, welche wiederum zusammen mit den Kurven mittels Sensor-Fusion eine Rekonstruktion des gefahrenen Pfades und somit eine ungefähre Lokalisierung im U-Bahn-Netz ermöglichen. Weichen können mit den Beschleunigungssensoren der Smartphones erfasst werden. Allerdings nur, wenn das Smartphone starr im Zug verbaut ist bzw. am Boden des Fahrgastraumes liegt. Wird das Smartphone hingegen in der Hand gehalten, konnten Weichen und auch leichte Gleisschäden nicht identifiziert werden, da der menschliche Körper die Erschütterungen zu stark absorbiert.
Keywords: smartphone sensors; sensor; accelerometer; gyroscope; local outlier detection; predicitive maintenance; metro; subway; underground; public transportation; rail test car; sensor fusion; SCARM
Smartphonesensoren; Sensor; Accelerometer; Beschleunigungssensor; Gyroskop; lokale Ausreißererkennung; vorbeugende Instandhaltung; U-Bahn; Öffentlicher Verkehr; Gleismesswagen; Informationsfusion; SCARM
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-102005
http://hdl.handle.net/20.500.12708/6297
DOI: 10.34726/hss.2017.44447
Library ID: AC13795186
Organisation: E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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