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センサー付きの傘による 自動気象観測 river（早川侑太朗） 親：romen（寺山淳基）さん 研究の概要 「ウェザーリポート」のデータ分布にムラがあるという問 題を自動気象観測デバイスの開発によって解決する → 本研究 これが こうなる（イメージ） 研究の背景 • 参加型センシングの普及 • 日本の気象界においても存在 • 代表的なものが「WeatherNews」 WeatherNewsとは •ユーザー参加型の気象観測アプリ -写真 -コメント -簡単な気象データ •従来の気象観測との違い ・リアルタイム性 ・ユーザーの感覚を交えた気象観測 WeatherNewsの欠点 • データの密度にムラがある – 人口の差 – 高齢者などが多い – 観測にかかる手間が大きい 目的 • ムラなくデータを取ること ※今回は雨量の測定のみ → 本研 究 これが こうなる（イメージ） 機能要件 • 観測の手間を減らす • 誰でも簡単に雨量の測定ができる – 雨が降っているかどうかの検知ができる 雨が 降って いる 雨量計測開始 システム構成図 センサー付きの傘 開閉検知用 SunSpot 加速度取得 モジュール 加速度 通信モジュール 加速度 照度 データ 通信モジュール 加速度 加速度取得モジュール 雨量測定用 SunSpot ホストPC 開閉評価 モジュール Base Station 加速度 データ 開閉 データ 雨量測定 モジュール システム完成までの流れ • 降雨の有無の検知 – ノイズの除去 – 実験・評価 • 雨量ごとの加速度データを収集 – 分析 – 分析結果をもとに雨量の測定法を確立 – ノイズの除去 – 実験・評価 • 完成 システム完成までの流れ • 降雨の有無の検知 – ノイズの除去 – 実験・評価 • 雨量ごとの加速度データを収集 – 分析 – 分析結果をもとに雨量の測定法を確立 – ノイズの除去 – 実験・評価 • 完成 システム完成までの流れ • 降雨の有無の検知 – ノイズの除去 – 実験・評価 • 雨量ごとの加速度データを収集 – 分析 – 分析結果をもとに雨量の測定法を確立 – ノイズの除去 – 実験・評価 • 完成 開閉の検知 降雨の有無 • • • • 傘の開閉によって降雨の有無を検知 重力加速度の向き（正負）で検知 単純な三点の移動平均法として実装 センサを取り付ける位置と向きは固定 傘の柄の部分にY軸で検知 される重力加速度が傘を開 いて持ったときマイナスにな るよう取り付ける G 開閉の検知 ノイズ 傘の角度を変える 動き 人間が歩く・走ることによって生じる 上下動 開閉の検知 単純な三点の移動平均法 今回の加速度の最終的な値 ＝(前々回の値＋前回の値＋今回の値)/3 のような実装 これにより人が歩く・走るなどによって生じるノイ ズの影響を受けにくくなる 開閉の検知 実験・評価 • 歩く・走る・傘の角度を変えるの三つの動作 • それらの組み合わせ • それぞれについて正しい判定ができるかを検 証 • それぞれの動作は「常識的な」傘の使い方の 範囲で行った 開閉の検知 結果・反省 結果 • いずれの動作においても問題なく検知ができ た 反省 • 「常識的な傘の使い方」という定義が曖昧 • 定量的な評価が望ましかった – 複数人に傘を使用させ誤検知率を出すなど システム完成までの流れ • 開閉の検知を実装 – 人間の与えるノイズを除去 • 雨量ごとの加速度データを収集 – 分析 – 分析結果をもとに雨量の測定を実装 – 人間の与える各種ノイズを除去する実装 – 実験、評価 • 完成 雨量の測定 データ収集 • データ収集を5回にわたって実施 • 結果：雨量1,2,3mmのXYZ加速度データを取 得 + Z + X - + Y - Y+ センサの取り付け Z- 雨量の測定 収集方法 • 環境 – 屋外 – 降雨がある • 手法 – 雨を受ける器を水平に設置 – 傘を水平に設置 – 100msecに一回加速度を取得 – ホスト側で出力された加速度と器より得られた雨 量を取得 雨量の測定 データ解析 • 仮説 – 各雨量ごとにパワーの強い周波数帯は違う – その差を明確にすれば雨量の判定が可能 • 得られた雨量ごとのXYZの加速度データを フーリエ変換にかける • 得られたパワースペクトルより各雨量ごとの 周波数特性を調べる 雨量の測定 結果(1mm) X軸 Y軸 Z軸 雨量の測定 結果(2mm) X軸 Y軸 Z軸 雨量の測定 結果(3mm) X軸 Y軸 Z軸 雨量の測定 考察 • 各雨量ごとの明確な差をつけられなかった – データを取る間隔が短かった • 雨の降り方(雨粒の大きさ、雨粒の数)には幅 がある • 同じ雨量のデータが多数必要 • データ不足 • 周波数領域での解釈は困難か 雨量の測定 今後の展望 • より多くの自然の降雨のデータを収集・分析 • それをもとに雨量の判定を実装・評価 → 本研 究 これが こうなる（イメージ） 今期の取り組みを経て • スクリプトなどによるデータ加工の基本技術 を習得した – フーリエ変換 – フィルタリング • 基本的なセンサの扱いについて知識を得た • 「研究」のやり方が若干ながら理解できた 以上 ありがとうございました。 river