昨日に続いて、左足も追加して両足２ＣＨで測定してみました。初めて２ＣＨ同時測定したのですが、両方がきちんとスタンバイしてくれなくて、単体で測位するより難しさが増します。今回は自宅周辺で、基準局が文京区のＣＱ出版のＮＴＲＩＰサーバーで１６９ｋｍ離れていたので、精度が４－８ｃｍと悪かったですが、条件をそろえれば、１～４ｃｍ程度には収まるはずなので、従来の歩行研究では、難しかった歩行の測定が簡単で精度よく測定できることは、関係研究者には朗報だと思います。
●従来の歩行の測定研究
2015年以降でGoogleScholarで歩行解析を検索すると
ＩＭＵを使って歩行解析をする研究で、精度の検証課題の論文が多数でてました。ＩＭＵで積分しても、速度、距離の誤差がどんどん積み重なっていくので、研究者は苦労していることがわかりました。
論文のリンク
①「慣性センサを用いた最大速度歩行時の歩行距離推定精度の改善」
ＪＳＴＡＧＥで有料なので原文みてませんが、歩行距離の精度を
テーマにしている論文があるほど、ＩＭＵの精度がでないということが
分かります。LocalＲＴＫなら位置絶対精度が１ｃｍ前後ででるので
小型のＭＥＭＳ ＩＭＵでは、かなわない精度がででると思います。
➁「慣性センサを用いた最大速度歩行時の歩行パラメータ推定」
http://www.jslst.org/documents/Conference/2016/pdf/3P2-B05.pdf
これは原著がありますが、ＩＭＵで歩行を定量的に正確に測定できない
故に、推定という言葉がテーマになっている点で、歩行の測定で苦労して
いることがわかります。ＲＴＫを早く使えばいいのにと思います。
③「慣性計測装置における 3 次元加速度センサを用いた歩容評価指標の妥当性に関する研究」
http://www.jaist.ac.jp/ks/skl/papers/sig-skl-20180305-01.pdf
これも妥当性を評価するテーマです。ＩＭＵを研究するよりＲＴＫで
精度に悩みなく本来の研究をしたほうが成果がでるので、早く歩行研究者がＲＴＫ測位方法に気づいてほしいものだと思います。
●データをＥＸＣＥＬで眺めてみた
学会では、右足だけの歩幅を重複歩長という名称で呼んでます。
歩幅は、左右の踵の進行方向での距離です。
歩隔は、左右の踵の進行方法直角での距離です。
足角は、進行方向との挟角です。
今回は、進行方向を旋回運動にしてみたので、左右足距離と左右足角度を
計算して、歩行軌跡の時系列座標で比較してみました。
①一般的な軌跡プロットでは何が何だかわかりませんでした。
➁時系列で左右距離と角度を表すと歩行動作がみえてきました
③座標と同じグラフにするともっとわかります。
●以後
このようなデータを測定するのに従来だとセンサプレート上を歩くとか、大規模な測定システムの開発が必要でした、ＩＭＵでも、精度がでないので、それの検証考察が研究テーマになってしまっている現状をみると、ＲＴＫ技術は、歩行解析研究分野でも大きな貢献ができる測定技術だと確信しました。スキーでも同様に絶大な効果があるので、今冬測定結果をだして、関係者に紹介しようかと思います。
