Procedura szukania osi podniesionej

Skuteczno´s´c detekcji osi pojazdów ci˛e˙zarowych 5-osiowych, jad ˛acych z osi ˛a podniesion ˛a, dla progu odniesienia Y =1,8 komparatora, jest na bardzo niskim poziomie, wynosz ˛acym 2,2 %, natomiast skutecz-no´s´c wykrywania pozostałych osi jest wysoka i wynosi 97,4 %. Impulsy od osi uniesionej, w porównaniu z impulsami od kół tocz ˛acych si˛e po nawierzchni drogi maj ˛a wielokrotnie ni˙zsz ˛a amplitud˛e, ze wzgl˛edu na wi˛eksz ˛a odległo´s´c koła od czujnika.

Z przedstawionych w rozdziale 6.2 analiz algorytmu nr 1 wynika, ˙ze wysok ˛a skuteczno´sci detekcji osi podniesionych uzyskuje si˛e dla nastaw: Y = 0,4; H = 0,02; a/b = 0,68. Oznacza to, ˙ze w celu wykrycia osi podniesionej pojazdów ci˛e˙zarowych algorytm powinien działa´c dwutorowo z ró˙znymi nastawami.

Zasada działania algorytmu wykrywania osi podniesionej jest wi˛ec nast˛epuj ˛aca. W przypadku wy-krycia czterech osi wynik ten zostaje zapami˛etany. Nast˛epnie zostaje ponownie uruchomiony algorytm nr 2 z nastawami dostosowanymi do detekcji osi podniesionej. Je´sli one nie skutkuj ˛a wykryciem osi podniesionej w pierwszym kroku, to zostaje dodatkowo uruchomiona procedura, która stopniowo obni˙za poziom odniesienia komparatora Y , a˙z do wykrycia osi uniesionej lub do osi ˛agni˛ecia warto´sci

mini-zaliczeniem impulsu pochodz ˛acego od zderzaka pojazdu. W przypadku niewykrycia osi podniesionej wynikiem działania algorytmu jest zapami˛etany na pocz ˛atku wynik wykrycia 4 osi.

Przykładowe profile 5-osiowego pojazdu ci˛e˙zarowego jad ˛acego z osi ˛a uniesion ˛a pokazano na ry-sunku 6.8 wraz z efektem działania zaimplementowanej procedury.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 −1 0 1 2 3 4 5 6 t [s] Profil [V] P ~ R ~ X ~ K u~ C ~

Rys. 6.8. Profile samochodu ci˛e˙zarowego poruszaj ˛acego si˛e z osi ˛a podniesion ˛a, gdzie P∼– cyfrowy sygnał piezo., Ku∼– unormowany sygnał wa˙zonej sumy profili R∼i X∼, C∼– cyfrowy sygnał obecno´sci osi

W tabeli 6.12 zestawiono skuteczno´s´c detekcji osi pojazdów algorytmem nr 2 wyposa˙zonym w pro-cedur˛e szukania osi podniesionej.

Tab. 6.12. Skuteczno´s´c detekcji osi pojazdów algorytmem nr 2 z procedur ˛a szukania osi podniesionej Nr Klasa pojazdu ^{Skuteczno´s´c Sdet w [%] wykrywania liczby osi:}

0 lub 1 2 3 4 5 6 i wi˛ecej

1 Osobowy z felgami aluminiowymi (2-osiowy) 0,0 99,0 1,0 0,0 0,0 0,0 2 Osobowy z felgami stalowymi (2-osiowy) 0,0 99,3 0,7 0,0 0,0 0,0

3 Dostawczy (2-osiowy) 0,0 99,7 0,3 0,0 0,0 0,0

4 Ci˛e˙zarowy (2-osiowy) 0,0 98,8 0,6 0,6 0,0 0,0

5 Ci˛e˙zarowy (3-osiowy) 0,0 0,3 99,1 0,6 0,0 0,0

6 Ci˛e˙zarowy z osi ˛a podniesion ˛a (5-osiowy) 0,0 0,0 0,4 27,8 71,8 0,0

7 Ci˛e˙zarowy (5-osiowy) 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0 0,0

8 Ci˛e˙zarowy (4-osiowy) 0,0 0,0 0,0 100,0 0,0 0,0

W 71,8 % pojazdów ci˛e˙zarowych wykryto o´s podniesion ˛a poprawnie. Dodatkowo sprawdzono łanie tej procedury na 11 profilach pojazdów ci˛e˙zarowych 4-osiowych. Nie stwierdzono bł˛ednego dzia-łania procedury szukania osi podniesionej, w przypadku pojazdów ci˛e˙zarowych 4-osiowych. Pojazdy ci˛e˙zarowe 4-osiowe charakteryzuj ˛a si˛e tym, ˙ze uzyskane z czujnika w ˛askiego profile R∼ i X∼ maj ˛a bar-dzo du˙ze amplitudy (np. rys. 5.12).

6.4. Podsumowanie 125

6.4. Podsumowanie

Przedstawione w tym rozdziale algorytmy wykorzystuj ˛a do detekcji osi profile R∼ i X∼ pojazdów z jednego w ˛askiego czujnika indukcyjnego p˛etlowego. Wprowadzenie drugiego takiego samego czujnika, w znanej odległo´sci (np. 1 m) umo˙zliwia pomiar pr˛edko´sci. Z kolei znana pr˛edko´s´c v pojazdu pozwala przedstawia´c profile w dziedzinie drogi d przebytej przez pojazd (d = vt). To w kolejnym kroku umo˙z-liwia pomiar odległo´sci pomi˛edzy charakterystycznymi impulsami od osi. Na przykład w typowych po-jazdach ci˛e˙zarowych 5-osiowych odległo´sci pomi˛edzy trzema tylnymi osiami naczepy s ˛a unormowane i wynosz ˛a 131 cm. Informacja taka słu˙z ˛aca głównie do klasyfikacji pojazdów pozwoli równie˙z wyelimino-wa´c zb˛edne uruchamianie procedury poszukuj ˛acej podniesion ˛a o´s w przypadku pojazdów ci˛e˙zarowych 4-osiowych, które maj ˛a inne uło˙zenie osi i inne odległo´sci pomi˛edzy nimi. Pomiar odległo´sci pomi˛edzy kolejnymi osiami oraz wiedza o konstrukcji pojazdów najcz˛e´sciej poruszaj ˛acych si˛e po drogach pozwala w wielu przypadkach na ich poprawn ˛a detekcj˛e [62]. Autor nie realizował rejestracji profili z dwóch w ˛ a-skich czujników indukcyjnych p˛etlowych. Uzyskane wyniki skuteczno´sci detekcji osi (tab. 6.12) dotycz ˛a systemu zbudowanego z jednego w ˛askiego i jednego du˙zego (o wymiarze w=1 m) czujnika indukcyjnego p˛etlowego, który był niezb˛edny do wyzwalania procesu rejestracji profili w zbudowanym przez autora systemie rejestruj ˛acym (rys. 5.1). Przedstawiony algorytm nr 2 detekcji osi pojazdów (opracowany w ´srodowisku Matlab) mo˙ze zosta´c przeniesiony do ´srodowiska LabView i zintegrowany z systemem reje-struj ˛acym lub zaimplementowany w systemie mikroprocesorowym.

W rozprawie przedstawiono wyniki bada´n autora nad zastosowaniem czujników indukcyjnych p˛e-tlowych do detekcji osi pojazdów. Czujniki indukcyjne p˛etlowe s ˛a ta´nsze i trwalsze, ni˙z inne czujniki stosowane do detekcji osi pojazdów. Istotne jest równie˙z to, ˙ze jako jedyne umo˙zliwiaj ˛a detekcj˛e osi podniesionych. Mo˙zna wyró˙zni´c trzy obszary, w których detektor osi pojazdów, zbudowany w opar-ciu o czujniki indukcyjne p˛etlowe, mo˙ze mie´c zastosowanie. S ˛a to zagadnienia zwi ˛azane z pomiarem pr˛edko´sci, odległo´sci pomi˛edzy osiami i z klasyfikacj ˛a pojazdów ze wzgl˛edu na liczb˛e i uło˙zenie osi w poje´zdzie. Problem jest istotny ze wzgl˛edu na fakt, ˙ze jako´s´c detekcji osi w systemie niskiego poziomu, tj. w systemie pomiaru parametrów pojedynczego pojazdu, warunkuje jako´s´c wyników ich dalszego przetwarzania na wy˙zszej warstwie inteligentnych systemów transportowych (ITS), bardzo dynamicznie rozwijaj ˛acych si˛e obecnie w Polsce.

W cz˛e´sci wst˛epnej pracy, na podstawie bada´n literatury, autor zebrał dost˛epne informacje na temat układów do detekcji osi pojazdów z u˙zyciem czujników indukcyjnych p˛etlowych. Przedstawił wady i zalety tych rozwi ˛aza´n oraz opublikowane wyniki bada´n skuteczno´sci detekcji osi w tych układach.

W rozdziale trzecim autor przedstawił podstawowe informacje zwi ˛azane z czujnikiem indukcyjnym p˛etlowym, budow˛e, model obwodowy w stanie ustalonym i nieustalonym oraz dla przyj˛etego modelu obwodowego czujnika, okre´slił zakres cz˛estotliwo´sci zasilania; przedstawił obrazy pola generowanego przez czujniki o ró˙znych wymiarach geometrycznych; kolejno opisał zasad˛e działania czujnika i zjawiska zachodz ˛ace w jego polu, które wpływaj ˛a na kształt uzyskiwanych profili; powi ˛azał te zjawiska z profilami R_∼ i X∼, których definicje równie˙z zostały przedstawione; w oparciu o polowy model czujnika induk-cyjnego p˛etlowego i jego oddziaływa´n z obiektami metalowymi uzasadnił celowo´s´c stosowania profili rozdzielonych na składowe impedancji (rezystancj˛e i reaktancj˛e). Profile uzyskane w wyniku polowego modelowania, zostały porównane z profilami uzyskanymi z pomiarów laboratoryjnych. Uzyskana zgod-no´s´c wyników modelowych i pomiarowych, na poziomie kilkunastu procent, pozwala stosowa´c polowy model do wizualizacji, w rzeczywisto´sci niewidocznych zjawisk polowych (pr ˛ady wirowe, efekt ferro-magnetyczny), które powoduj ˛a widoczne w rozdzielonych profilach R∼ i X∼artefakty.

W rozdziale trzecim autor przedstawił równie˙z wyniki bada´n i analiz czuło´sci czujników indukcyj-nych p˛etlowych, wykonaindukcyj-nych na terenowym stanowisku badawczym, na obiekcie rzeczywistym, któ-rym był samochód osobowy. Samochody osobowe, ze wzgl˛edu na nisko zawieszone podwozie, spo´sród wszystkich pojazdów, s ˛a przypadkiem najtrudniejszym w detekcji osi pojazdów z wykorzystaniem czuj-ników indukcyjnych p˛etlowych. Pozostałe pomiary, których autor nie mógł wykona´c na badawczym stanowisku na drodze nr DK81, wykonał na zbudowanym stanowisku laboratoryjnym. W ˛askie czujniki indukcyjne p˛etlowe, wykazuj ˛ace zdolno´s´c detekcji osi pojazdów, maj ˛a bardzo nisk ˛a czuło´s´c, któr ˛a mo˙zna zwi˛ekszy´c, stosuj ˛ac wi˛eksz ˛a liczb˛e zwojów ni˙z przyj˛ete cztery dla czujników indukcyjnych p˛etlowych do detekcji pojazdów. Warto´s´c cz˛estotliwo´sci zasilania ma wpływ na czuło´s´c czujnika i na kształt

uzyski-127

wanych profili. Wraz ze wzrostem cz˛estotliwo´sci zasilania czujnika, efekt pr ˛adów wirowych od płaskich elementów podwozia ro´snie, dlatego stosowanie zbyt du˙zych cz˛estotliwo´sci zasilania, pomimo wi˛ek-szych amplitud uzyskiwanych profili, nie jest korzystne. Silniejszy efekt pr ˛adów wirowych, maskuje efekt ferromagnetyczny od stalowego opasania opony. Stalowe opasanie (bezd˛etkowej) opony obecnie jest powszechnie stosowane, równie˙z w przypadku lekkich pojazdów osobowych.

W rozdziale czwartym autor przedstawił przegl ˛ad stosowanych dotychczas układów kondycjono-wania starej generacji, które na wyj´sciu generuj ˛a profil magnetyczny. Po´swi˛ecił du˙zo uwagi tematyce układów kondycjonowania nowej generacji, które dotychczas nie były stosowane w pomiarach para-metrów ruchu drogowego. Zaproponował now ˛a metod˛e pomiaru parametrów impedancji, która mo˙ze by´c zastosowana w układzie kondycjonowania sygnału czujnika indukcyjnego p˛etlowego do detekcji osi pojazdów.

W rozdziale pi ˛atym autor opisał proces budowy bazy profili wzorcowych w oparciu o zbudowany zdalny system i oprogramowanie do rejestracji profili pojazdów z układów kondycjonowania nowej ge-neracji, sygnału z detektora piezoelektrycznego i obrazu wideo z przejazdem pojazdu. System pozwolił zbudowa´c obszern ˛a baz˛e danych profili R∼i X∼pojazdów poruszaj ˛acych si˛e w warunkach rzeczywistego ruchu drogowego, licz ˛ac ˛a około 4000 pojazdów.

W rozdziale szóstym autor przedstawił wyniki swoich prac z algorytmami detekcji osi pojazdów przy u˙zyciu profili R∼ i X∼, uzyskanych z w ˛askiego czujnika indukcyjnego p˛etlowego i okre´slił sku-teczno´s´c detekcji osi w poszczególnych klasach pojazdów. W zale˙zno´sci od klasy, do której nale˙zy po-jazd, (osobowy, ci˛e˙zarowy), zale˙zy waga, z jak ˛a wykorzystywana jest informacja zawarta w profilu R∼, dotychczas w ogóle niestosowanym. Algorytm przetestowano na profilach 4000 pojazdów samochodo-wych. Zaproponowany algorytm osi ˛agn ˛ał wysok ˛a skuteczno´s´c detekcji osi, która w zale˙zno´sci od klasy pojazdu wynosi od 98,8 do 100 %. Natomiast w przypadku pojazdów jad ˛acych z podniesion ˛a osi ˛a – 71,8 %. Nale˙zy podkre´sli´c, ˙ze inne detektory w ogóle nie umo˙zliwiaj ˛a detekcji osi podniesionych.

Jak pokazały wyniki, mo˙zliwa jest detekcja osi pojazdów przy u˙zyciu odpowiednio skonstruowa-nego czujnika indukcyjskonstruowa-nego p˛etlowego, a poziom jej skuteczno´sci, w niektórych klasach osi ˛aga 100 %, co pozwala stosowa´c te czujniki do klasyfikacji pojazdów ze wzgl˛edu na liczb˛e i uło˙zenie osi w poje´z-dzie. Temat klasyfikacji wykracza jednak poza ramy niniejszej pracy. Do´swiadczenia uzyskane podczas jej wykonywania pozwol ˛a autorowi na zbudowanie systemu automatycznej klasyfikacji pojazdów, przy u˙zyciu czujników indukcyjnych p˛etlowych. Kontynuacj ˛a niniejszej pracy jest wi˛ec system automatycz-nej klasyfikacji pojazdów na podstawie informacji zawartych w profilach R∼i X∼.

Zestawienie wa˙zniejszych rezultatów pracy

Zdaniem autora, najwa˙zniejsze efekty prezentowanej pracy dotycz ˛a zastosowa´n czujników induk-cyjnych p˛etlowych do detekcji osi pojazdów, profili R∼i X∼uzyskiwanych z układów kondycjonowania nowej generacji w inteligentnych systemach transportowych, szczególnie w systemach pomiaru parame-trów ruchu drogowego. Wymieniono je poni˙zej.

• Propozycja nowych definicji magnetycznego profilu rezystancji i magnetycznego profilu reaktancji oraz propozycja nowego podej´scia do analizy tych profili. Zastosowanie profili R∼ i X∼ pozwala

• Opracowanie polowego modelu czujnika indukcyjnego p˛etlowego i oddziaływa´n z obiektami me-talowymi, w szczególno´sci podwoziem pojazdu, który mo˙ze by´c zastosowany do wizualizowania niewidocznych zjawisk zachodz ˛acych w zmiennym polu magnetycznym i w obiektach, z którymi pole oddziałuje, tj pr ˛ady wirowe i efekt ferromagnetyczny. Model mo˙ze by´c zastosowany równie˙z do uzyskiwania profili R∼i X∼dowolnego obiektu metalowego.

• Opracowanie przeno´snego systemu do bada´n czuło´sci czujników indukcyjnych p˛etlowych na tere-nowych stanowiskach pomiarowych, który mo˙ze by´c wykorzystany do okre´slenia czuło´sci ró˙znych czujników indukcyjnych p˛etlowych i porównywania ich wła´sciwo´sci na podstawie rejestrowanych profili R∼i X∼w warunkach statycznych (pr˛edko´s´c obiektu zerowa podczas pomiarów).

• Opracowanie stanowiska laboratoryjnego do bada´n czuło´sci czujników indukcyjnych p˛etlowych, które mo˙ze by´c zastosowane do bada´n i analiz wła´sciwo´sci czujników indukcyjnych p˛etlowych, które s ˛a trudne do wykonania lub nie mog ˛a by´c wykonane na stanowiskach terenowych.

• Propozycja nowej metody pomiaru składowych impedancji czujnika indukcyjnego p˛etlowego. • Opracowanie zdalnego systemu do rejestracji dowolnych sygnałów, a w szczególno´sci profili

po-jazdów wraz z obrazem wideo samochodów poruszaj ˛acych si˛e w warunkach rzeczywistego ruchu drogowego.

• Opracowanie oprogramowania do efektywnego klasyfikowania pojazdów, na podstawie obrazu wideo, przegl ˛adania i przeszukiwania bazy profili.

• Opracowanie bazy testowej profili 4000 pojazdów, uzyskanej z czujników indukcyjnych p˛etlowych o ró˙znych wymiarach, która mo˙ze by´c zastosowana do dalszych bada´n algorytmów przetwarzania profili R∼i X∼pojazdów.

• Opracowanie algorytmu detekcji osi pojazdów, o sprawdzonej skuteczno´sci nie ni˙zszej ni˙z 98,8 %, wykrywaj ˛acy osie podniesione ze skuteczno´sci ˛a 71,8 %, który mo˙ze by´c zastosowany w systemie pomiaru parametrów ruchu drogowego, działaj ˛acym na zasadzie przetwarzania profili R∼ i X∼, uzyskanych z udziałem w ˛askiego czujnika indukcyjnego p˛etlowego.

W kontek´scie uzyskanych rezultatów, przedstawionych powy˙zej, wydaje si˛e, ˙ze postawione na wst˛e-pie cele, zarówno poznawcze, jak i aplikacyjne, zostały osi ˛agni˛ete, a słuszno´s´c tezy, ˙ze analiza sygnałów reprezentuj ˛acych rozdzielone składowe impedancji odpowiedniego czujnika indukcyjnego p˛etlowego, umo˙zliwia wykrywanie i zliczanie osi pojazdów przeje˙zd˙zaj ˛acych przez pole działania czujnika, ze sku-teczno´sci ˛a pozwalaj ˛ac ˛a zast˛epowa´c aktualnie stosowane, mniej trwałe czujniki, jak równie˙z umo˙zliwia wykrywanie osi podniesionych, niewykrywanych przez detektory mechaniczne, została wykazana.

Cz˛e´s´c przedstawionych w rozprawie wyników bada´n, została uzyskana w trakcie realizacji projektu badawczego, którego autor był jednym z wykonawców:

• Metody pomiaru i analizy profili magnetycznych obiektów metalowych w celu ich detekcji, rozpo-znania i klasyfikacji, projekt MNiSzW realizowany w latach 2009–2012.

Cz˛e´s´c bada´n została wykonana w trakcie realizacji kierowanych przez autora trzech grantów dzie-ka´nskich, uzyskanych na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i In˙zynierii Biomedycznej, pod takim samym jak ta rozprawa tytułem, realizowanych w latach 2011–2013.

Bibliografia

[1] Agilent, Agilent E4980A Precision LCR Meter 20 Hz to 2 MHz, Agilent Technologies, 2010. [2] Anderson R., “Electromagnetic loop vehicle detectors,” Vehicular Technology, IEEE Transactions

on, vol. 19, nr 1, feb 1970, s. 23–30.

[3] Ansoft, Maxwell, Version 11.1, Ansoft Corporation, 2006. [4] ANSYS, Maxwell, Online Help, Version 14, 2010. [5] Bolkowski S., Elektrotechnika. Warszawa: WSiP, 1995.

[6] Bolkowski S., Stabrowski M., Skoczylas J., Sroka J., Wincenciak S., Komputerowe metody analizy pola elektromagnetycznego. Warszawa: WNT, 1993.

[7] Burnos P., “Alternative automatic vehicle classification method,” Metrology and Measurement Sys-tems, vol. 17, 2010, s. 323–333.

[8] Burnos P., Gajda J., Marszałek Z., Piwowar P., Sroka R., Stencel M., “System pomiaru parametrów ruchu drogowego o zmiennej strukturze traffic-1,” Drogownictwo, vol. 66, nr 9, 2011, s. 283–285. [9] Burnos P., Gajda J., Marszałek Z., Piwowar P., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., “Rekonfigurowalny

system pomiaru parametrów ruchu drogowego,” Materiały konferencji pt. Kierunki działalnosci i współpraca naukowa Wydziału EAIiE, 2009, s. 213–214.

[10] Burnos P., Gajda J., Marszałek Z., Piwowar P., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., “Road traffic pa-rameters measuring system with variable structure,” Metrology and Measurement Systems, vol. 18, nr 4, 2011, s. 659–666.

[11] Burnos P., Skalski A., Stencel M., “Skaner wiropr ˛adowy 3d,” Materiały XVIII Sympozjum Modelo-wanie i Symulacja Systemów Pomiarowych, 2011, s. 131–139.

[12] Claycomb J. R., Applied Electromagnetics Using QuickField and Matlab. Infinity Science Press LLC, 2008.

[13] Coifman B., “Improved velocity estimation using single loop detectors,” Transportation Research Part A, vol. 35, 2001, s. 863–880.

[16] Day C., Brennan T., Harding M., Premachandra H., Jacobs A., Bullock D., Krogmeier J., Sturde-vant J., “Three-dimensional mapping of inductive loop detector sensitivity with field measurement,” Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, vol. 2128, Dec. 2009, s. 35–47. [Online]: http://dx.doi.org/10.3141/2128-04

[17] Dodd C. V., Deeds W. E., “Analitical solutions to eddy-current probe-coil problems,” Journal of Applied Physics, vol. 39, 1968, s. 2829–2838.

[18] Gajda J., Marszałek Z., Piwowar P., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., “System o zmiennej strukturze do pomiaru parametrów ruchu drogowego,” Materiały V Kongresu Metrologii, 2010, s. 186–187. [19] Gajda J., Piwowar P., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., “Application of inductive loops as wheel

detectors,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 21, nr 1, 2012, s. 57–66. [20] Gajda J., Sroka J., Stencel M., ˙Zegle´n T., “Identification of the mechanical object class using a

single inductive loop detector,” Proceedings of 2nd Polnisch-Deutscher Workshop, Werkzeuge der Mechatronik, Ilmenau (Deutschland), 1998, s. 177–182.

[21] Gajda J., Sroka R., Pomiary k ˛ata fazowego - metody - układy - algorytmy. Wydawnictwo EAIiE, 2000.

[22] Gajda J., Sroka R., “Pomiary i przetwarzanie sygnałów w systemach monitoringu ruchu drogo-wego,” Perspektywy i prognozy rozwojowe bada´n na styku automatyki i metrologii. Szczecin-Niechorze: Wydawnictwa Uczelniane Politechniki Szczecie´nskiej, 2005, s. 135–150.

[23] Gajda J., Sroka R., Marszałek Z., Stencel M., Piwowar P., ˙Zegle´n T., “System o zmiennej strukturze do pomiaru parametrów ruchu drogowego,” Pomiary, Automatyka, Kontrola, vol. 56, nr 9, 2010, s. 1039–1042.

[24] Gajda J., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., “Measurement of road traffic parameters using a single loop detector,” Proceedings of 9th International Symposium. Glasgow (Scotland): IMEKO TC-4, 1997, s. 221–224.

[25] Gajda J., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., “System pomiaru parametrów ruchu drogowego,” Dro-gownictwo, nr 4, 1998, s. 88.

[26] Gajda J., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., Burnos P., Piwowar P., Pomiary parametrów ruchu dro-gowego. Kraków: Wydawnictwa AGH, 2012.

[27] Gajda J., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., Piwowar P., Burnos P., “Układ elektryczny do detekcji osi pojazdów samochodowych,” Patent PL387 374A1, 2010. [Online]: http://patenty.bg.agh.edu.pl/ pelneteksty/PL387374A1.pdf

[28] Gajda J., Stencel M., “Determination of road vehicle types using an inductive loop detector,” XIV IMEKO Congress, Tampere (Finland), 1997.

[29] Gajda J., Wajda A., Sroka R., Stencel M., ˙Zegle´n T., “A vehicle classification based on inductive loop detectors,” IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, vol. 1, 2001, s. 460–464.

BIBLIOGRAFIA 131

[30] Gaw˛edzki W., Marszałek Z., “Badania symulacyjne pojemnosciowego detektora wilgotnoci skóry,” Materiały XI Sympozjum Modelowanie i Pomiary w Medycynie, 2012, s. 85–86.

[31] Gibson D., Tweedy C., “An advanced preformed inductive loop sensor,” NATMEC, 1998.

[32] Golde W., ´Sliwa L., Wzmacniacze operacyjne i ich zastosowania. Cz˛e´s´c 1. Podstawy teoretyczne. Warszawa: WNT, 1982.

[33] Heptner H., Stroppe H., Magnetyczne i indukcyjne badania metali. Wydawnictwo " ´Sl ˛ask", 1972. [34] Hoeschen B., Erker M., Janson B., Medland R., Best Practices Guidebook: Collecting Short Dura-tion Manual Vehicle ClassificaDura-tion Counts on High Volume Urban Facilities. Carter and Burgess, FHWA (Federal Highway Administration), 2005.

[35] Idris. (1998) Idris loops for axle detection. [Online]: http://www.idris-technology.com/downloads/ idris_loops_for_axle_detection.pdf

[36] Kaczmarczyk J., Marszałek Z., Sroka R., “Wirtualny przyrz ˛ad do pomiaru profili bocznych pojaz-dów z wykorzystaniem czujnika laserowego,” Materiały V Kongresu Metrologii, 2010, s. 210–211. [37] Kamon M., Tsuk M. J., White J. K., “Fasthenry: A multipole-accelerated 3-d inductance extraction program,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, vol. 42, 1994, s. 1750–1758. [38] Keijser J. J., OpenVPN 2 Cookbook. Packt Publishing, 2011.

[39] Klain L. A., Mills M. K., Traffic Detector Handbook - Third Edition. U. S. Department of Transportation, Federal Highway Administration, 2006, nr FHWA-HRT-06-108. [Online]: http: //www.fhwa.dot.gov/publications/research/operations/its/06139/06139.pdf

[40] Klein L. A., Sensor Technologies and Data Requirements for ITS, ser. Artech House Its Library. Artech House, 2001.

[41] Krajewski W., Elementy brzegowe i liniowe w analizie wybranych zagadnie´n EMC niskiej cz˛esto-tliwo´sci, Warszawa, 2005.

[42] Kulka Z., Nadachowski M., Wzmacniacze operacyjne i ich zastosowania. Cz˛e´s´c 2. Realizacje prak-tyczne. Warszawa: WNT, 1982.

[43] Lees R. H., Lees R. A., “Loop sensing apparatus for traffic detection,” Patent 6 483 443, 2002. [44] Lees R. H., “Inductive loop sensor for traffic detection, and traffic monitoring apparatus and method

using such a loop sensor,” Patent 6 337 640, 2002.

[45] Lees R. H., Lees R. A., “Traffic monitoring apparatus and method using an inductive loop sensor,” Patent EP1 166 249, 2002.

[48] Le´sniewska-Kom˛eza E., Przekładniki. Modelowanie z zastosowaniem numerycznych metod polo-wych. WNT, 2010.

[49] Marszałek Z., “Graficzny interfejs u˙zytkownika w systemach wbudowanych,” Materiały konferen-cji pt. Kierunki działalno´sci i współpraca naukowa Wydziału EAIiE, 2009, s. 217–218.

[50] Marszałek Z., “Interfejs u˙zytkownika w systemach wbudowanych,” Pomiary, Automatyka, Kon-trola, vol. 55, nr 12, 2009, s. 997–1000.

[51] Marszałek Z., “Model polowy czujnika indukcyjnego p˛etlowego,” Materiały XVIII Sympozjum Mo-delowanie i Symulacja Systemów Pomiarowych, 2011, s. 19–26.

[52] Marszałek Z., “Sposób pomiaru składowych impedancji czujnika indukcyjnego i układ pomia-rowy składowych impedancji czujnika indukcyjnego,” Patent PL391 744A1, 2012. [Online]: http: //patenty.bg.agh.edu.pl/pelneteksty/PL391744A1.pdf

[53] Marszałek Z., Mielczarek M., “Model systemu oraz otwarte technologie internetowe w zdalnym systemie do automatycznej rejestracji profili magnetycznych pojazdów,” Materiały XVIII Sympo-zjum Modelowanie i Symulacja Systemów Pomiarowych, 2011, s. 175–180.

[54] Marszałek Z., Sroka R., “Metoda pomiaru składowych impedancji czujnika indukcyjnego,” Mate-riały V Kongresu Metrologii, 2010, s. 130–131.

[55] Marszałek Z., Sroka R., “Wirtualny przyrz ˛ad do pomiaru profili bocznych pojazdów z wykorzysta-niem czujnika laserowego,” Pomiary, Automatyka, Kontrola, vol. 56, nr 9, 2010, s. 1035–1038. [56] Marszałek Z., Sroka R., Stencel M., “A new method of inductive sensor impedance measurement

applied to the identification of vehicle parameters,” Metrology and Measurement Systems, vol. 18, nr 1, 2011, s. 69–76.

[57] Oh C., Ritchie S. G., “Recognizing vehicle classification information from blade sensor signature,” Pattern Recogn. Lett., vol. 28, nr 9, Jul. 2007, s. 1041–1049. [Online]: http://dx.doi.org/10.1016/j. patrec.2007.01.010

[58] Oh C., Ritchie S. G., Jeng S.-T., “Vehicle reidentification using heterogeneous detection systems,” Research Report UCI-ITS-TS-WP-03-9, 2003.

[59] Piwowar P., Stencel M., “Wirtualny przyrz ˛ad do pomiaru charakterystyk cz˛estotliwo´sciowych czuj-ników indukcyjno´sciowych,” Materiały XVIII Sympozjum Modelowanie i Symulacja Systemów Po-miarowych, 2011, s. 141–148.

[60] Poljak D., Advanced modeling in computational electromagnetic compatibility. Wiley, 2007. [61] Povey G., MacLean T., “Vehicle detector and classifier,” Patent EP 1 157 366 B1, 2003.

[62] Sroka R., Metody fuzji danych w pomiarach parametrów ruchu drogowego. Kraków: UWND AGH, Rozprawy-Monografie 182, 2008.

[63] Stanczyk D., “Device to detect particularly one or several wheels of a vehicle or of a wheeled mobile engine and process for using this device,” Patent 5 614 894, 1997.

BIBLIOGRAFIA 133

[64] Stencel M., “Badania modelowe systemu do pomiaru parametrów ruchu obiektów metalowych,” Materiały Sympozjum Modelowanie i Symulacja Systemów Pomiarowych, 1997, s. 183–191. [65] Stencel M., “Analiza wła´sciwo´sci metrologicznych systemu z pojedynczym czujnikiem

induk-cyjnym zastosowanego do pomiaru parametrów ruchu,” Ph.D. dissertation, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie, Kraków, 1998.

[66] Stencel M., Gajda J., Sroka R., ˙Zegle´n T., Piwowar P., Burnos P., Skalski A., Marszałek Z., “Metody pomiaru i analizy profili magnetycznych obiektów metalowych w celu ich detekcji, rozpoznania i klasyfikacji,” Katedra Metrologii i Elektroniki, Sprawozdanie ko´ncowe z projektu badawczego własnego Nr N N505 375537, 2012.

[67] Sun C., “An investigation in the use of inductive loop signatures for vehicle classification,” UC Berkeley: California Partners for Advanced Transit and Highways (PATH), Research Report UCB-ITS-PRR-2000-4, 2000. [Online]: http://www.escholarship.org/uc/item/93j2v5d8

[68] Webster J., The Measurement, Instrumentation, and Sensors: Handbook, ser. Electrical Engineering Handbook Series. CRC Press, 1999. [Online]: http://books.google.pl/books?id=b7UuZzf9ivIC [69] Zatorski A., Sroka R., Podstawy metrologii elektrycznej. Kraków: Wydawnictwa Naukowe AGH,

2011.

[70] ˙Zegle´n T., “Badania symulacyjne i eksperymentalne układu kondycjonowania sygnału czujnika in-dukcyjno´sciowego do detekcji obiektów metalowych,” Materiały XVIII sympozjum: Modelowanie i symulacja systemów pomiarowych, 2011, s. 49–57.