提案手法による静止状態における高さ計測

図 42：実験に使用したブロック

図 43：実験の様子

第6章 提案手法の性能評価 73

実験データはMATLABを用いて，事後分析をおこなった．平滑化処理として それぞれのセンサ値に指数移動平均を平滑化係数α = 0.01で適用し，個体差の補 正として同じ高さで10秒間計測した平均の差を用いた．

気圧センサの単体の精度がデータシートより±0.09 Paであり，これを高さへ の変換をおこなうと約7 cmとなる．これより，2つの気圧センサを用いて計測 をおこなった場合±14 cm の精度で計測ができるのではないかと考えられる．

このことから予想される値の範囲を図 44に示す．縦軸がセンサの取りうる値で あり，横軸が設定の高さである．実線が計測における真値であり，点線の範囲 内であれば，性能通りの計測精度が発揮されていると考えられる．

図 44：センサ性能からの精度予想

1回のデータとして10秒間の記録を用い，これをそれぞれの高さで5セット 記録した．実験手順は次の通りである．初めに 2 つの気圧センサを同じ高さへ

とセットし計測を開始する．この状態で30秒間計測を行い，片方の気圧センサ を計測する高さへと移動する．

6.1.2 実験結果

実験から得られたデータを表 12に示す．また，これらの結果を予想のグラフ へプロットしたものを図 45に示す．

表 12：各高さにおける平均と標準偏差

0cm 5cm 10cm 15cm 20cm

平均(cm) 2.6544 -1.5228 3.0788 5.6280 20.3023 標準偏差(cm) 6.4373 18.6536 6.0167 6.9798 14.8404

図 45：実験結果

第6章 提案手法の性能評価 75

図 45より，実験で得られた結果，平均の値については予想の範囲内にほとん どが収まっていたと言えるが，標準偏差を含めて考えるとより精度の向上を求 める必要があると考えられる．

平均の値の真値からのズレは個体差の補正が最適でないことが原因と考えら れる．個体差の補正は現在開始直後のキャリブレーション区間を用いておこな っているため，時間が経つほどセンサの温度や感度にズレが生じていると考え る．これを解消するため，定期的なキャリブレーション処理を適用する必要が あるのではないかと考えられる．

標準偏差の大きさについては適用する平滑化処理についてさらなる検討が必 要と考えられる．現在は経験的に平滑化係数を決定しているが，システムに最 適化したフィルタ設計が必要であると思われる．