TNS-402
 Doppler Radar with Traffic Noise Sampler


TNS-402 機器概要  (※ 写真はカメラ用三脚に取り付けた状態です)
                                  
動作電圧 :DC 12V (10V~17V) 5W以下
レーダー周波数 :K-Band 24.125GHz
レーダー出力 :16dBm FCC-ID : UXS1
マイク感度 :-39dB(1KHz,0dB=1V)
動作温度範囲 :-20°C -> 40°C
測定温度精度 :-10°C -> 85°C ± 0.5°C
  -30°C ->-10°C ± 2.0°C

ドップラーレーダーによる車両検知及び走行音のデータ化について
ドップラーレーダーは車両の反射量と凡その速度を計測します、車両を認識した場合
走行音検出部が 100Hz~10KHz 迄を帯域分けし、各帯域毎にA/D変換する事で
各帯域のピーク値や平均値、全体的な帯域構成比等をデータ化します。
付属する気温計から周囲の温度を測定し、気温・速度・走行音の帯域構成比から
車両通過時の路面状況(乾燥・[湿潤/シャーベット]・積雪)を判別できると考えます。
現状、車両通過時にのみ動作となる為、判断には数台分のサンプリングを要しますが、
データはR-PiやFTU-640等で集約後ルーターを介して定期的にサーバーへ送る事ができ、
通行量が多い場合には10分毎程度に実況判断が可能と考えられます。



401_gaikan 機器概観

角度変更台座・コネクター等突起部は含みません。
                        
センサー部サイズ   
幅 (正面) : 14 cm
高さ : 10 cm
長さ(奥行) : 24 cm
    



421_gaikan

標準取り付け金具と -->  オプション金具例


センサーは市販の単管等を利用し安全な場所に取り付けて下さい。
左下へ引き出されているのは温度センサーです。



401_patern アンテナ指向性 -3dB幅

401_patern

Model TNS-402(A) 水平 80度 / 垂直 35度
Model TNS-402(B) 水平 35度 / 垂直 80度

Model-Aと-Bでは内部アンテナの方向が90度変わります。
グラフはレーダーモジュールの仕様書より引用



211_kousei

機器接続図

AC-DCアダプタ、PC-I/F 部、センサーケーブル、センサー部
センサーケーブルは別途30m迄10m単位で製作可能です。
30m以上ご要望の場合は別途ご相談願います。
製品価格にセンサーケーブル、USBケーブルは含みません。



402_sky


設定イメージ

初期設定はPC直結又はFTU-640 経由で行う事ができます。

左はFTU-640 経由でブラウザーから設定する場合の画面です。
FTU-640と PC の接続は FTU-640 概要でご確認ください。
FTUとTNSは USB-232C変換ケーブルで接続して下さい。




402_sky

通信ソフトによる設定イメージ

PC直結で行う場合は Tera-Term 等 シリアル通信が可能なアプリを
インストールし、USB_A -B_micro ケーブルを御用意下さい。
詳細は説明書(準備中)をお読み願います。





401_speed


ドップラー出力と速度の関係検証

回路・ソフト的にはサンプリング時間が適正に得られれば
速度誤差±3%以内には入っている事が確認できています。
尚、グラフのcountは内部処理上の呼称であり、データとして
出力される項目ではありません。






TNS-402 (Field Test)
 Doppler Radar with Traffic Noise Sampler

 現在ローコストなドップラーセンサーを TNS-401で実験中です。
 TNS-402の観測データについては用意出来次第掲載させて頂きます。



TNS-402で得られるデータ  (初期実験モデルのデータから)

 ドップラーセンサーで得られる凡その速度と交通量(通過車両数)、図は実測例として72時間のデータです、
 グラフの右側で平均通過速度が低下しているのは降雪/積雪の時間帯です。
 実験では気温・降雪を別センサーで取っていましたが本機では温度も測定しています。
 出典:長岡技術科学大学・修士研究発表  実測交通データを用いた冬期路面状態推定に関する研究より。
 著者及び各位より掲載承諾済、技術協力案件
  TNS-Data

settei


周波数帯域バランス・イメージ

TNS-402ではドップラーセンサーと同時に車両の走行音も
サンプリングしており、帯域毎のレベルをデータ化しています。
左図は走行音から得られた高音域の音圧変化例です
左から 乾燥・湿潤・シャーベット・積雪 の音圧分布。
同様に低音域や中音域でも状況により変化します。
走行速度・気温との組み合わせや、音圧バランスによる
条件付けで、路面状況を随時判断可能と考えられます。