Fahrdynamik Datenanalyse mit Python Pandas

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Fahrdynamik Datenanalyse mit Python Pandas

By |2018-12-06T16:36:07+00:0001/2014|Categories: Entwicklungen|Tags: , , , , , |0 Comments

Unser Low Budget Car PC ist die ideale und kostengünstigste Basis, um Fahrdynamikdaten automatisch und solide mitzuloggen. An die 12V Spannungsversorgung des Fahrzeugs angeschlossen (beispielsweise über den Zigarettenanzünder), übernimmt er ohne weiteres manuelles Zutun beim Einschalten der Zündung das Aufzeichnen der Daten.

Optional, dann aber vollautomatisch, können diese an eine Dropbox oder unseren DataViewServer gesendet werden. Durch die hohe Aufzeichnungsrate von 100Hz und einer Vielzahl an Messwerten, ergeben sich so ca. 60MB Daten pro Stunde.

Das kann für eine Fahrzeugflotte oder lange Fahrten leicht zu einem unüberschaubaren Datenvolumen führen, welches manuell nicht mehr zu bewältigen ist.

Glücklicherweise gibt es mit Pandas für Python eine exzellente Erweiterung, um sich Zeitreihen entsprechend visualisieren zu können.

Python Pandas zur Datenanalyse von Fahrdynamikdaten

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Als Metadaten können Start/Ende der Fahrt sowie die zurückgelegten Kilometer aus den GPS Koordinaten ermittelt werden.

Gesamtstrecke: 			42.40km
Durchschnittsgeschwindigkeit: 	102.83km/h
Fahrtbeginn: 			2014-01-18 15:58:58 in Bad Klosterlausnitz, Germany
Fahrtende: 			2014-01-18 16:23:49 in Heyersdorf, Germany
Fahrtdauer: 			0:24:51 (hh:mm:ss)

Ein Heatmap der GPS Positionen kann aus den GPS Daten ebenfalls berechnet werden.

Thanks to http://sethoscope.net/heatmap/. Map tiles by Stamen Design, under CC BY 3.0. Data by OpenStreetMap, under CC BY SA.

Thanks to http://sethoscope.net/heatmap/. Map tiles by Stamen Design, under CC BY 3.0. Data by OpenStreetMap, under CC BY SA.

Grafische Darstellung der Fahrdynamikauswertung

Die folgenden Darstellungen wurden automatisch erstellt.

KammscherKreis-CarPC-Log

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