JP2021006939A - 解析方法および解析装置 - Google Patents
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Abstract
Description
最初に校正ゾーンの計測を行う(図3のS1)。校正ゾーンでは、運動計測の直前にセンサ系校正用のデータを取得する。IMU12,14をエンジン振動や被験者揺動の影響を受けないように外乱の無い道路表面や基礎のしっかりした鉄筋建屋の床面などにおいて計測する。これまでの経験から、20秒間の計測を行うと妥当なデータとなる。IMU14を車両の床に固定した後にエンジンを停止させて校正データ取得を行ってもよいが、この場合はタイヤ、サスペンションなどの低周波揺動が無いように注意しながら計測を行う。
次に、静止ゾーンの計測を行う(図3のS2)。車2の場合、車内の重心に近い場所にIMU14を固定した上で、エンジンをかけてアイドリング状態にし、計測を開始する。IMU14は、あまり強く固定すると車体の振動を計測してしまうので適度な緩衝材を挟んで車体振動の影響が少ないように固定する。人1の場合、人1の重心に近い場所にIMU12を固定した上で、人1をその場で停止させ、計測を開始する。IMU12,14による計測を開始して10秒程度経ったら発進する。ここからは目的とする走行ゾーンである。
次に、走行ゾーンの計測を行う(図3のS3)。車2の場合、走行の計測は、目的の運転を実施するだけである。人1の場合、走行の計測は、目的の移動をするだけである。また、IMU12,14の計測可能な角速度範囲、および加速度範囲を超えた場合は運動計測をやり直す。この判断としては、運転中に段差に乗り上げたり舗装のはがれた穴に落ちたりと、大きな衝撃があった場合には当該範囲を超えたとみなした方が良い。計測時間は100秒程度をもって終了する。
最後に、停止ゾーンの計測を行う(図3のS4)。車2の場合、計測終了前に車両を減速させ停止させる。停止後10秒ほどアイドリング状態で計測を続けてから計測を終了する。人1の場合、計測終了前に停止し、停止後10秒ほど停止状態で計測を続けてから計測を終了する。これで計測データの末尾における速度および角速度が、静止ゾーンにおける速度および加速度に近いという前提で解析が可能になる。
まず、第1取得部32は、IMU12の第1記憶部24から校正データファイルおよび計測データファイルをコピーして取得し(第1取得工程)、第2取得部34は、IMU14の第2記憶部30から校正データファイルおよび計測データファイルをコピーして取得する(第2取得工程)(図5のS11)。具体的には、第1取得部32は、IMU12の第1記憶部24から人1が停止した状態における第1時系列データおよび人1が移動している状態における第1時系列データを取得し(第1取得工程)、第2取得部34は、IMU14の第2記憶部30から車2が停止した状態における第2時系列データおよび車2が移動している状態における第2時系列データを取得する(第2取得工程)(図5のS11)。このように、計測したデータをIMU12,14からPC(解析装置16)のファイルシステムにコピーして、校正データファイルと計測データファイルとして識別可能かつ計測実験として必要な特徴を付加したファイル名を付ける。
次に、データ前処理を行う(図5のS12)。具体的には、計測したデータの内容を解析プログラムで読み取り可能なフォーマットに変換する。例えば、Excelのような表計算プログラムでも解析は可能なので、その場合はcsv形式に変換する。また、C♯やC++のようなプログラミング言語で解析する場合には、プログラムから直接に計測データを読み出す専用プログラムを作成する。作成が終わったら、校正データファイルの内容を読みだして角速度3軸について加算平均をそれぞれ計算しておく。これをOx0,Oy0,Oz0とする。この角速度値は、回転運動の無い時のセンサ読み値であるが、実務上0.1度/秒程度のオフセットが存在する。角速度値は、温度や気圧、湿度、IMU12,14の内部状態などに依存する。なお、加速度については、角速度のように値がゼロという仮定がそもそも成り立たないことから加算平均は行わない。
次に、静止切り出しを行う(図5のS13)。具体的には、計測データである第1時系列データ(第2時系列データ)に含まれる加速度の生データグラフを見ながら、初期静止の範囲を切り出す。計測時に10秒程度の静止ゾーンでの計測を行っているはずであるが、車の場合は、他の車両が近くを通過すると人が感じられない程度の擾乱が起きることが多い。これは加速度グラフに乱れとして表示される。こうした乱れの無い時間領域を2秒程度選んで切り出す。この区間におけるセンサ座標系のx座標軸方向の加速度の平均値、y座標軸方向の加速度の平均値、およびz座標軸方向の加速度の平均値を求めて初期チルト角を計算する。このように、IMU12(第1センサ20)の初期チルト角は、第1時系列データに基づいて予測され、IMU14(第2センサ26)の初期チルト角は、第2時系列データに基づいて予測される。この実施の形態では、IMU12(第1センサ20)の初期チルト角が第1傾斜角に相当し、IMU14(第2センサ26)の初期チルト角が第2傾斜角に相当する。この初期チルト角を前提としてテンソル計算を行い、ICE座標系における計測加速度、速度、移動軌跡を求める。ここで得られたICE座標系における速度データ列をV[n]、位置データ列をP[n]とする。このように、演算部36は、第1時系列データと第1時系列データに基づいて予測されかつ重力方向に対する第1センサ20の傾きを示す第1傾斜角(初期チルト角)とに基づいて、ICE座標系における人1の加速度の第3時系列データ、ICE座標系における人1の速度の第5時系列データ、およびICE座標系における人1の位置の第7時系列データを算出する(演算工程)。また、演算部36は、第2時系列データと第2時系列データに基づいて予測されかつ重力方向に対する第2センサ26の傾きを示す第2傾斜角(初期チルト角)とに基づいて、ICE座標系における車2の加速度の第4時系列データ、ICE座標系における車2の速度の第6時系列データ、およびICE座標系における車2の位置の第8時系列データを算出する(演算工程)。
次に、静止バイアス調整を行う(図5のS14)。具体的には、手順3で求めた速度V[n]は静止したIMU12,14による計測であるから、時間変化しないでゼロのはずである。しかし、初期チルト角の誤差や角速度バイアスの誤差があれば、重力を外力として含んでしまうのでV[n]は変化する。実際、10秒間の計測時間が経過すると1m/sec程度は変化する場合がある。この誤差を取り除くために以下のパラメータを操作して初期条件を変えてはテンソル計算を繰り返し、結果としてV[n]とP[n]とが最もゼロ近傍にくるようにする。
次に、走行バイアス調整を行う(図5のS15)。具体的には、テンソル計算範囲を静止ゾーンから走行ゾーンまで広げて手順4と同様の作業を行う。ただし、100秒のテンソル計算は実行時間が長いため、どのパラメータを操作したら解が収束するかを考慮しながら作業を進める。ここで実施しているテンソル計算では、特定の1つの数値、例えばVx[n]をゼロにするようなバイアス、チルトの組み合わせはいくつも存在する。しかし、複数の数値を同時にゼロにするような組み合わせは限定される、つまり唯一解が得られる。したがって、パラメータを変動させて妥当な解へ導く必要がある。
最後に、停止バイアス調整を行う(図5のS16)。具体的には、テンソル計算範囲を走行ゾーンから停止ゾーンまで広げて手順4と同様の作業を行う。ここでは、標高差、停止速度のゼロ収束を特に注意して実施する。
2 車
10 解析システム
12,14 IMU
16 解析装置
18 表示部
20 第1センサ
22 第1タイムスタンプ付加部
24 第1記憶部
26 第2センサ
28 第2タイムスタンプ付加部
30 第2記憶部
32 第1取得部
34 第2取得部
36 演算部
L1 第1移動軌跡
L2 第2移動軌跡
Claims (10)
- 人に装着された第1センサによって得られる加速度の時系列データを含む第1時系列データを第1タイムスタンプとともに取得する第1取得工程と、
車に装着された第2センサによって得られる加速度の時系列データを含む第2時系列データを第2タイムスタンプとともに取得する第2取得工程と、
取得された前記第1時系列データから前記人の第1移動軌跡を算出し、取得された前記第2時系列データから前記車の第2移動軌跡を算出し、前記第1タイムスタンプと前記第2タイムスタンプとを参照することで前記第1移動軌跡と前記第2移動軌跡とを関連付ける演算工程とを備える
解析方法。 - 前記演算工程において、前記第1タイムスタンプと前記第2タイムスタンプとを参照することで同一時刻において前記第1センサと前記第2センサとが所定距離の範囲内に存在したか否かを特定する
請求項1に記載の解析方法。 - 前記演算工程において、前記同一時刻において前記第1センサと前記第2センサとが前記所定距離の範囲内に存在した場合に、前記同一時刻における前記第1センサおよび前記第2センサの場所を特定する
請求項2に記載の解析方法。 - 前記演算工程において、前記第1移動軌跡と前記第2移動軌跡とが交わるか否かを特定する
請求項1から3のいずれか1項に記載の解析方法。 - 前記演算工程において、前記第1移動軌跡と前記第2移動軌跡とが交わっている場合に、前記第1移動軌跡と前記第2移動軌跡とが交わっている場所を特定する
請求項4に記載の解析方法。 - 前記演算工程において、前記第1時系列データと前記第1時系列データに基づいて予測されかつ重力方向に対する前記第1センサの傾きを示す第1傾斜角とに基づいて、前記重力方向に延びる軸を含みかつ相互に直交する3軸の座標系における前記人の加速度の第3時系列データを算出し、前記第2時系列データと前記第2時系列データに基づいて予測されかつ重力方向に対する前記第2センサの傾きを示す第2傾斜角とに基づいて、前記座標系における前記車の加速度の第4時系列データを算出し、算出した前記第3時系列データおよび前記第4時系列データに基づいて、前記座標系における前記第1移動軌跡および前記第2移動軌跡を算出する
請求項1から5のいずれか1項に記載の解析方法。 - 前記第1取得工程において、前記人が停止した状態における前記第1時系列データをさらに取得し、
前記第2取得工程において、前記車が停止した状態における前記第2時系列データをさらに取得し、
前記人が停止した状態における前記第3時系列データに基づいて算出された前記人の速度の第5時系列データが単調に増減している場合、前記第5時系列データが所定範囲を超えて増減しないように前記第1傾斜角を修正する第1解析工程と、
前記車が停止した状態における前記第4時系列データに基づいて算出された前記車の速度の第6時系列データが単調に増減している場合、前記第6時系列データが所定範囲を超えて増減しないように前記第2傾斜角を修正する第2解析工程とをさらに備える
請求項6に記載の解析方法。 - 前記第1時系列データおよび前記第2時系列データには角速度の時系列データが含まれ、
前記人が停止した状態における前記第5時系列データが指数的な変化をしている場合、前記第5時系列データが所定範囲を超えて変化しないように、前記第1時系列データに含まれる成分のうち前記第1センサの角速度のオフセットの誤差に起因する成分を取り除くように前記第1時系列データを修正する第3解析工程と、
前記車が停止した状態における前記第6時系列データが指数的な変化をしている場合、前記第6時系列データが所定範囲を超えて変化しないように、前記第2時系列データに含まれる成分のうち前記第2センサの角速度のオフセットの誤差に起因する成分を取り除くように前記第2時系列データを修正する第4解析工程とをさらに備える
請求項7に記載の解析方法。 - 前記人が停止した状態における前記第5時系列データに基づいて算出された前記人の位置の第7時系列データが所定の位置に対してずれている場合、前記第7時系列データが所定範囲を超えてずれないように、前記第1時系列データに含まれる成分のうち前記第1センサの加速度のオフセットおよび/またはゲインの誤差に起因する成分を取り除くように前記第1時系列データを修正する第5解析工程と、
前記車が停止した状態における前記第6時系列データに基づいて算出された前記車の位置の第8時系列データが所定の位置に対してずれている場合、前記第2時系列データに含まれる成分のうち前記第2センサの加速度のオフセットおよび/またはゲインの誤差に起因する成分を取り除くように前記第2時系列データを修正する第6解析工程とをさらに備える
請求項7または8に記載の解析方法。 - 人に装着された第1センサによって得られる加速度の時系列データを含む第1時系列データを第1タイムスタンプとともに取得する第1取得部と、
車に装着された第2センサによって得られる加速度の時系列データを含む第2時系列データを第2タイムスタンプとともに取得する第2取得部と、
取得された前記第1時系列データから前記人の第1移動軌跡を算出し、取得された前記第2時系列データから前記車の第2移動軌跡を算出し、前記第1タイムスタンプと前記第2タイムスタンプとを参照することで前記第1移動軌跡と前記第2移動軌跡とを関連付ける演算部とを備える
解析装置。
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JP2019120504A JP6688930B1 (ja) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | 解析方法および解析装置 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2022138865A1 (ja) | 2020-12-25 | 2022-06-30 | 三井化学株式会社 | ポリチオール組成物、重合性組成物、樹脂、成形体、光学材料及びレンズ |
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-
2019
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