スケジュール

• 歩行軌跡の可視化
  • データを取得する
  • 加速度, 角速度をグラフ化
  • 歩行軌跡を表示する
  • 加速度の大きさに合わせて歩幅を変えてみる

進捗

データを取得する

使用機器等

• iPhone 12

iOSアプリを制作

前回使用した phyphox は2つ以上のデータの取得ができなさそうだった
(やり方あった)

charGPTに聞きながら作った

結局使わなかった

取得方法

腰にポーチを付けてスマホを入れた
画面(z軸)を正面に、ジャイロのx軸左回りを正

10歩 + 左90度 + 5歩

加速度, 角速度をグラフ化

使用言語等

• Python 3.10.10
  • pandas
  • matplotlib
  • numpy
  • signal
  • itertools

加速度と角速度, 角度のグラフ

1歩を赤丸でプロット
角速度を積分して角度を出した

条件

• 高さ 11m/s^2 以上
• 間隔 0.3s 以上(30サンプル)

歩行軌跡を表示する

アルゴリズム

0歩の時点を (0, 0) とする
1歩 70cm とする
1歩進んだ時の角度(α)を出す
α度の方向に70cm進んだ位置にプロット

歩行軌跡

形は想定通りだが、傾いているのが気になる
→ 1歩踏み出した時点では腰が斜めになるから?

加速度の大きさに合わせて歩幅を変えてみる

5歩(歩く) + 5歩(早歩き) + 6歩(小走り)

歩幅の計算

10m/s^2 : 60cm
25m/s^2 : 100cm
とし、一次関数として計算

step = norm * 0.027 + 0.33

歩行軌跡

分かりづらい…

各歩幅(m)

0.648
0.658
0.683
0.689
0.709
0.707
0.774
0.882
0.875
0.906
0.736
0.904
0.929
0.983
0.925
0.991
0.816

変化はしている
(見やすいように少数第4位以下切り捨てしてある)

歩行軌跡2

5歩軽く + 7歩大きく
大袈裟にしてみた。

メモ

ジャイロセンサーの向き

積分

arr = np.random.rand(100, 10) arr = np.cumsum(arr) / fs

fs はサンプリング周波数

微分

arr = np.random.rand(100, 10) arr = np.diff(arr) * fs

メモ

グラフタイトルに X軸 などをしっかりかく
グラフの範囲(時間)が揃えてあるのが良い
歩行軌跡のグラフは歪ませてはいけない (x軸を10m=>1cm なら y軸も10m=>1cm)

2乗誤差(RMSE)

PythonでRMSE

• 誤差を出す
• 三次元の軌跡を出す
  • 二次元のグラフにする
  • Unityの3次元データにする

kajilab.net

Ichikari, R. Kaji, K., Shimomura, R., Kourogi, M., Okuma, T., and Kurata, T.: Off-Site Indoor Localization Competitions Based on Measured Data in a Warehouse, Sensors 2019, Vol.19, Issue.4, No.763, 2019.

MDPI

Abe, M., Kaji, K., Hiroi, K., Kawaguchi, N. PIEM: Path Independent Evaluation Metric for Relative Localization, in Proceedings of the Seventh International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN2016), 2016.

ACM

単語帳

LiDAR(Light Detecton and Ranging)

なんか誤差がとても小さく、禁止されてしまったやつ