Ich möchte die Dauer von Spurwechseln von Fahrzeugen wie in der Grafik gezeigt ermitteln, indem ich die lateralen Positionsdaten verwende.
Nachfolgend finden Sie die Daten für nur ein Fahrzeug:
%Vor%Um die Spurwechseldauer zu schätzen, möchte ich von der Zeile aus beginnen, in der die Zielspurnummer erstmals gemeldet wird. In dem Beispiel ist die Zielspur 1 und die Nummer 1 wird zum ersten Mal gemeldet, wenn das Fahrzeug die Fahrbahnmarkierung berührt, wie in der Zeichnung gezeigt. Dieser Punkt kann in den Daten wie folgt hinzugefügt werden:
%Vor%Für diesen Punkt möchte ich den Unterschied von jedem anderen Punkt finden.
%Vor% Wenn Sie dann die Unterschiede in beiden Richtungen vergleichen, gibt es einige Zeilen, in denen die Unterschiede ziemlich ähnlich sind, was darauf hinweist, dass die laterale Position fast gleich war. Die ersten Instanzen in beiden Richtungen werden als Grenzen des Spurwechselmanövers behandelt.
Wie kann ich diesen Vergleichsteil in R erreichen? Ich weiß nicht, wie man sich von Frame.ID
929 (dieses Beispiel) nach oben und unten bewegt, um zu vergleichen, wo die Unterschiede ähnlich sind.
Nicht sicher, ob es die beste / schnellste Lösung ist, aber die Idee besteht darin, die Unterschiede zwischen zwei aufeinander folgenden "Differenz" -Spalten zu berechnen und einen kleinen Wert als Schwellenwert zu wählen, um zu kennzeichnen, dass sie ähnlich geworden sind. Holen Sie dann die Zeile, die dem Zeitpunkt der Änderung am nächsten ist, für jede Spur.
Beachten Sie, dass ich Ihre Datenmenge in dt
umbenannt habe. Führen Sie den Prozess Schritt für Schritt aus, um zu sehen, wie der Prozess funktioniert. Wenn Sie damit zufrieden sind, können Sie das Skript verkürzen, indem Sie einige Befehle kombinieren.
Dies sagt Ihnen, dass die Frame-IDs, bei denen die Differenzen ähnlich zu werden begannen (0,01 Schwelle), 896 und 953 für die Spuren 2 bzw. 1 sind. Offensichtlich gehört die Rahmen-ID der Änderung (929) zwischen diesen Rahmen wie erwartet.
Sie können auch mit etwas höheren / niedrigeren Schwellenwerten experimentieren, um zu sehen, wie sich die Ergebnisse ändern.
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