第 5 章 広域エリアセンシングの 1 例である，車いすユーザのための快適性可視化方式の
5.2 車いすユーザのための快適性可視化方式の提案方式
5.2.2 悪路情報の可視化
本項ではシステムの中でいかに提案方式が歩道の悪路情報を可視化できるか を述べる．スマートフォン上の加速度センサの値は 図
5-3
のように測定される．一人一人が自分の
ID
を入力する時点から，提案方式のシステムはデータを蓄積 し個々の車いすユーザの閾値を計算する．5.2.2-(a) 移動開始
実験用スマートフォンとしては
iPhone4
を用いた．データを収集するために 手動式車いすの左側のアームに固定した．データ収集は図5-4
のようにユーザ が自分のID
を入力するとすぐに開始される． データ収集は60
秒間継続されサ ーバに表5-1
の形式で送信される．図5-3 スマートフォンの加速度値
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図5-4 スマートフォン上のデータ収集用画面
表5-1 サーバに蓄積されるデータ
UserID ユーザ毎のID
Latitude 緯度:GPSセンサデータ値
Logtitude 経度:GPSセンサデータ値
AccelemeterY Y 方向の加速度値
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Doctorial Thesis at Future University Hakodate, 2017 5.2.2-(b) データ収集
GPS センサからの経度・緯度情報と鉛直方向の加速度 y
の最大値・最小値データがスマートフォンに
1
秒単位で収集される．そしてユーザが乗り心地の悪 い振動を感じた際にdiscomfort ボタンを押す．これが初めてのケースであれば
図5-5
のように値はそのままDB
に蓄積される．2度目以降の場合には現在地と 過去のデータの平均値として図5-6
のように平均値が計算されDB
に蓄積される．図5-5 データ処理部(収集)
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図5-6 データ処理部（解析）
測定値は表
5-2
の形式で，DBに一人一人の乗り心地の悪くなる地点の振動加 速度値として格納される．表5-2 DBに格納される値
UserID ユーザ毎のID
Latitude 緯度 :GPS センサデータ値
Logtitude 経度 :GPS センサデータ値
AccelemeterY Y 方向の加速度値
Threshold max ユーザ毎のY方向加速度最大閾値
Threshold min ユーザ毎のY方向加速度最小閾値
Comfort 不快と感じた地点
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Doctorial Thesis at Future University Hakodate, 2017 5.2.2-(c) データ表示
データ処理部が
DB
に対してデータを記録した後，収集されたデータの計算 結果より導き出された悪路地点がスマートフォンの地図上に図5-7
のように表 示される．もしもある人の閾値値が自分の閾値を超えた場合，自分が通過する 際には乗り心地が悪いと予測される地点として，地図上に表示する．OpenStreetMapAPI [90] を表示用の API
として採用した．図5-7 スマートフォン上のデータ表示部
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