IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-GN-100 No.30 Vol.2017-CDS-18 No.30 Vol.2017-DCC-15 No /1/ ,a) 2 V V ( ) V Android V Visualization M

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きみとしひのと
5 years ago
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1 ,a) 2 V V ( ) V Android V Visualization Method of Bicycle Riding Situations using Center of Curvature Ryoichi Takahashi 2 Yuto Sakajyo 1 Hajime Kato 2 Shigeo Kaneda 2,a) Abstract: Bicycles are a low-cost and popular form of transportation, and the age distribution of bicycle riders ranges from young children to senior citizens. Naturally, the age of a rider influences his/her bicycle control ability. For example, senior citizens often ride with a slight wobble. However, no current tool visualizes the bicycle control ability of individual riders. To resolve this problem, this paper proposes a new visualization method of bicycle riding situations that traces the steering angle of orientation. The trajectory of the angle of orientation is generated and the center of curvature is calculated from it. This paper clarifies that the center of curvature forms a v-formation pattern when the rider makes a turn. Since the angle trajectory basically equals the vehicular sweep path of the front wheel, the v-formation s angle equals the angle of the bicycle s turn, and the v-formation distribution on the horizontal surface describes the level of the steering control. We developed a prototype system using smartphone sensors and generated the center of curvature from the azimuth angle of an Android smartphone. We experimentally compared both young and senior riders on a slalom test course and conclude that the latter make turns with angles that are too sharp Faculty of Science and Engineering, Doshisha University, Kyotanabe-city, Kyoto-pref., , Japan 2 Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University, Kyotanabe-city, Kyotopref., , Japan a) skaneda@mail.doshisha.ac.jp 1

2 1) ( 2) 3) 2 V *1 V V [1] R σ β L σ = 1 R = tan(β) L (1) φ, θ ( ) η tan(β)cos(θ) = tan(φ)sin(η) (2) (1) (2) tan(β) R = L tan(β) = L cos(θ) tan(φ)sin(η) (3) *1 (3) L η R (φ) θ) θ φ (3) (3) θ *2 β = *2 3 2

3 0 360 *3 * STEP1 τ(sec) θ i (i = 0, 1, 2, 3... n, n ) Android (4)(5) θ i i i + 1 (i = 0, 1, 2, 3... n 1) θ i (X, Y )2 (0, 0) (x k, y k ) (k = 0, 1, 2,... n 1) Y X δ i i i + 1 k 1 x k = δ i sin(θ i ) (4) i=0 k 1 y k = δ i cos(θ i ) (5) i=0 STEP2 2 i i + 1 θ i θ i+1 *3 Android *4 ( ) V 1 θ i θ i+1 1 STEP3 V STEP3 STEP2 2 V 2 V 2 3 V V V 3

4 2 V V STEP2 1 *5 STEP MATLAB V V V V V V V I V STEP1 Android SONY Xperia Z3 20ms (4) (5) δ *

5 情報処理学会研究報告図 10 図 6 若者 25 歳による実験コース 1 の走行例実験コース 2 の若者 3 名高齢者 3 名の回転角度した具体的には高齢者と若者で自転車運転時の軌跡挙動の違いを調査した実験コースはセーフティコーン*6 を並べて 2 通りのスラロームコースを設置した実験コース 1(図 4) は等間隔 2.5m にセーフティコーンを並べている実験コース 2(図 5) はコーンは直線的に並んでいるが不規則間隔 2.5m 5m である図 6 は実験コース 1 を若い学生が走行した場合図 7 は高齢者が同じコースを走行した例であるスラローム上の障害物の間隔が一定で走りやすいのかこの例を見る限り V 字型の出現分布に年齢に図 7 高齢者 65 歳による実験コース 1 の走行例よる差異は観察されないただし旋回については高齢者の方が大きく回っている様にも見えるがあまり顕著ではない一方図 8 は若者学生が実験コース 2 を回った結果であり図 9 は高齢者が同じ実験コース 2 を回ったケースであるこの図では明らかに高齢者の方が回転角が大きく全体に V 字の分布も乱れた印象を受ける図 10 は実験参加者 6 名若者 3 名高齢者 3 名の実際の回転角度である例外はあるが高齢者のほうが回転角度が大きく若者は小さい提案手法はこの様にレントゲン写真の様に運転者の挙動を可視化して確認することを可能とするなお図 8 若者 25 歳による実験コース 2 の走行例今回の実験では若者も高齢者も 3 名で実験コース走行も各人 1 回のみの限定された実験であるしかしその範囲でも表 1 に示す様に有意水準 5%のｔ検定で実験コース 1 では若者と高齢者の回転角に差は出ないものの実験コース 2 では高齢者と若者の差がでている高齢者は回り込みすぎているこの原因分析は本稿が扱うべき主旨の範囲を超えるが提案手法は高齢者と若者の自転車操縦能力のスクリーニングに一定の効用を期待できると考えられる図 9 高齢者 65 歳による実験コース 2 の走行例 5. 関連研究エネルギー資源保全の意識や健康志向の高まりなどによ 4. 提案手法の有効性の評価り移動手段としてまたはスポーツ目的での自転車の利用が増加傾向にあるこれに伴い自転車の種類や用途も提案手法が実際に運転者の特性判定に利用できることを確認するため評価実験を行った実験には前述した Android(SONY Xperia Z3) を用いたプロトタイプを利用 2017 Information Processing Society of Japan 多様化してきている自転車のフレーム形状や車輪の大き *6 円推型のコーン実際の道路工事で使われるサイズよりはるかに小型である 5

6 t P (T t) t 1.71 P (T t) t 2.07 [2] [3] 2 [4] 9 [5] V [6] [7] 3 [8] [9] [10] [11] 6. 1) *7 2) 3) 2 *8 *9 V V 1) 2) 3) V 2 V 0 V V V (Android) 60 V V V *7 V *8 *9 6

7 [1] Jingang Yi, Dezhen Song, Anthony Levandowski, and Suhada Jaysuriya: Trajectory Tracking and Balance Stabilization Control of Autonomous Motorcycles, Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp (2006, May) [2] ( ) ( ) [3] ( ) ( ) [4] ( ) ( ) [5] ( ) [6] sbike Vol.53, No.2, pp , (2012, 2 ) [7] [8] 115(231), pp.7-12, ( [9] D-13-1, [10] FIT) M-001, ( [11] (1),pp , (

28 Horizontal angle correction using straight line detection in an equirectangular image

28 Horizontal angle correction using straight line detection in an equirectangular image 1170283 2017 3 1 2 i Abstract Horizontal angle correction using straight line detection in an equirectangular image