kth.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Identification of workstations in earthwork operations from vehicle GPS data
KTH, Skolan för arkitektur och samhällsbyggnad (ABE), Transportvetenskap, Transportplanering, ekonomi och teknik.
KTH, Skolan för arkitektur och samhällsbyggnad (ABE), Transportvetenskap, Transportplanering, ekonomi och teknik.ORCID-id: 0000-0002-4106-3126
KTH, Skolan för arkitektur och samhällsbyggnad (ABE), Transportvetenskap, Transportplanering, ekonomi och teknik. Department of Civil and Environmental Engineering, Northeastern University, 360 Huntington Avenue, Boston, USA.ORCID-id: 0000-0003-3830-9794
2017 (Engelska)Ingår i: Automation in Construction, ISSN 0926-5805, E-ISSN 1872-7891, Vol. 83, s. 237-246Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

The paper proposes a methodology for the identification of workstations in earthwork operations based on GPS traces from construction vehicles. The model incorporates relevant information extracted from the GPS data to infer locations of different workstations as probability distributions over the environment. Monitoring of workstation locations may support map inference for generating and continuously updating the layout and road network topology of the construction environment. A case study is conducted at a complex earthwork site in Sweden. The workstation identification methodology is used to infer the locations of loading stations based on vehicle speeds and interactions between vehicles, and the locations of dumping stations based on vehicle turning patterns. The results show that the proposed method is able to identify workstations in the earthwork environment efficiently and in sufficient detail.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
ELSEVIER SCIENCE BV , 2017. Vol. 83, s. 237-246
Nyckelord [en]
Earthwork operations, Global Positioning System (GPS), Location detection, Probabilistic model, Kernel density estimation
Nationell ämneskategori
Samhällsbyggnadsteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-215781DOI: 10.1016/j.autcon.2017.08.023ISI: 000411533400020Scopus ID: 2-s2.0-85027503397OAI: oai:DiVA.org:kth-215781DiVA, id: diva2:1151165
Anmärkning

QC 20171023

Tillgänglig från: 2017-10-23 Skapad: 2017-10-23 Senast uppdaterad: 2024-03-18Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Fu, JialiJenelius, ErikKoutsopoulos, Haris N.

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Fu, JialiJenelius, ErikKoutsopoulos, Haris N.
Av organisationen
Transportplanering, ekonomi och teknik
I samma tidskrift
Automation in Construction
Samhällsbyggnadsteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 527 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf