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forschung:enav [2018/02/02 15:32] dzafic [eNav-App] |
forschung:enav [2018/02/02 15:34] dzafic [eNav-App] |
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| Bei der **Bodenbelagerkennung** wird ein weiteres Mal //CGI// verwendet. Dabei wird während der ganzen Fahrt die Z-Achsenbeschleunigung des Smartphone gemessen. Da die Ausschläge bei Kopfsteinpflaster viel stärker als bei Asphalt sind, lassen sie so die unterschiedlichen Belege zu ordnen. Dabei wurde für das eNav System ein spezielles Verfahren entwickelt, mit dem sich das Smartphone automatisch kalibriert. (Siehe Bild unten!) | Bei der **Bodenbelagerkennung** wird ein weiteres Mal //CGI// verwendet. Dabei wird während der ganzen Fahrt die Z-Achsenbeschleunigung des Smartphone gemessen. Da die Ausschläge bei Kopfsteinpflaster viel stärker als bei Asphalt sind, lassen sie so die unterschiedlichen Belege zu ordnen. Dabei wurde für das eNav System ein spezielles Verfahren entwickelt, mit dem sich das Smartphone automatisch kalibriert. (Siehe Bild unten!) | ||
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| - | ||Tests haben ergeben, dass ca. in der Hälfte aller Fälle eine Route existiert, die effizienter als die kürzeste Route ist. Dieser Ergebnisse untermauern die Relevanz des Projektes und lassen vermuten, dass für andere Elektrofahrzeuge eine ähnliche Beobachtung zu erwarten ist.\\ | + | |Tests haben ergeben, dass ca. in der Hälfte aller Fälle eine Route existiert, die effizienter als die kürzeste Route ist. Dieser Ergebnisse untermauern die Relevanz des Projektes und lassen vermuten, dass für andere Elektrofahrzeuge eine ähnliche Beobachtung zu erwarten ist.\\ |
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