Lidarsensor (Alnöbron)

Här samlar vi information om sensorn vi använder för Alnöbron

Data skickas från sensor, via Servanet, till diwise var tionde minut. Vid lyckad överföring så nollställs räknarna i sensorn innan den börjar räkna igen.

{
  "deviceName": "TRSense01",
  "devEUI": "****************",
  "data": "vgICAAAAAADiACMOABAPAAkeAAohAAAAAAM2AAAAAARe",
  "object": {
    "L0_AVG": 14, "L0_CNT": 35, "L1_AVG": 30, "L1_CNT": 9,
    "L2_AVG": 0, "L2_CNT": 0, "L3_AVG": 0, "L3_CNT": 0,
    "R0_AVG": 15, "R0_CNT": 16, "R1_AVG": 33, "R1_CNT": 10,
    "R2_AVG": 54, "R2_CNT": 3, "R3_AVG": 94, "R3_CNT": 4,
    "SBX_BATT": 0, "SBX_PV": 0,
    "TEMP": 22
  }
}

Manual

Delvis inklistrad beskrivning från https://www.parametric.ch/products/tcr-hs/

Byte	Property	Description
3:4	SBX_BATT	battery voltage when equiped with an SBX solar charger 0…65535mV
5:6	SBX_PV	solar panel power when equiped with SBX 0…65535 mW
7:8	TEMP	device Temperature -3276.8°C –>3276.7°C
9:10	L0_CNT	object count from left in speed class 0 0-65535
11	L0_AVG	average speed from left in speed class 0 0-255 km/h
12:13	R0_CNT	object count from right in speed class 0 0-65535
14	R0_AVG	average speed from right in speed class 0 0-255 km/h
15:16	L1_CNT	object count from left in speed class 1 0-65535 objects
17	L1_AVG	average speed from left in speed class 1 0-255 km/h
18:19	R1_CNT	object count from right in speed class 1 0-65535 objects
20	R1_AVG	average speed from right in speed class 1 0-255 km/h
21:22	L2_CNT	object count from left in speed class 2 0-65535 objects
23	L2_AVG	average speed from left in speed class 2 0-255 km/h
24:25	R2_CNT	object count from right in speed class 2 0-65535 objects
26	R2_AVG	average speed from right in speed class 2 0-255 km/h
27:28	L3_CNT	object count from left in speed class 3 0-65535 objects
29	L3_AVG	average speed from left in speed class 3 0-255 km/h
30:31	R3_CNT	object count from right in speed class 3 0-65535 objects
32	R3_AVG	average speed from right in speed class 3 0-255 km/h

Datat från sensorn är uppdelad på fyra olika storleksklasser av fordon, där varje klass rapporteras med antal och medelhastighet i båda riktningarna förbi sensorn. Datat tolkas av en ingresstjänst i diwise, där den görs om till en samling trafikflödesobervationer på Fiware-formatet TrafficFlowObserved. Varje storleksklass som har minst ett passerande fordon under tidsperioden, rapporteras som ett eget laneID. En rapport från sensorn genererar alltså upp till åtta observationer i diwise.

{
    "id": "urn:ngsi-ld:TrafficFlowObserved:3e71fb32-b499-467f-bf0d-69ca047c2790",
    "type": "TrafficFlowObserved"
    "averageVehicleSpeed": {
      "type": "Property",
      "value": 54
    },
    "dateObserved": {
      "type": "Property",
      "value": "2021-09-09T14:54:20Z"
    },
    "intensity": {
      "type": "Property",
      "value": 3
    },
    "laneID": {
      "type": "Property",
      "value": 6
    },
    "@context": [
      "https://schema.lab.fiware.org/ld/context",
      "https://uri.etsi.org/ngsi-ld/v1/ngsi-ld-core-context.jsonld"
    ],
  }

TODO: Dokumentera lagring av observationer, API för hämtning samt integrationen med Quantum Leap och Grafana.