今回はスマホの加速度センサーのログを取得し、いくつかの乗り物の振動ログを確認してみた。
使用したアプリは「phyphox」というもの。他にもいくつかあったが、無料で使えるし、試しに使った感じは良かった。
スマホのセンサーからログが取れるアプリなのだが、試しに「gを含まない加速度」を使ってみるとこんな感じに。
続いて、電車に乗った時のデータを取得。
そのまま使っても良いのだが、ログの方を解析したくなった時の為に「データのエクスポート」でCSVデータとして保存。それをPython matplotlibを使ってグラフ化した。
出力プログラムの作成は、もっぱらChatGPTに作ってもらっている。
見てのように、地下鉄同士は、ある程度似たようなログが取得できた。
基本的には、出発時と停車時に、衝撃があるというのが、通常の運行時かと思う。
一方バスの場合は、信号による停車があったり、もう少しイベントが多いかと思う。
電車に比べると振動自体もバスは、大きいイメージだが、これはバスや電車の仕様や、その時のイベントにもよるかと思う。
スマホのログだったりウェアラブル端末を解析すると、いつどこで誰が何をしているかというのがある程度把握できるというのが、これだけでも、だいたいイメージがつくかと思う。
※「どこで」の情報は、スマホの場合、GPSや、基地局の情報から把握する事ができる。
尚、今回のデータ取得では、いずれも手持ちの状態で測定しているので、人の手による振動も多少は含まれているかと思うが、その点はご了承ください。
個人的にこういったセンサーデータが興味深いのは、それぞれに特徴的な波形をもち、それらが何らかの状況の把握に役立つと思う点である。
このような単なるログでも、追求していけば、固有の特徴が把握できる可能性もある。
電車やバスであれば、運転者の特徴だったり、固有の車体に特有の特徴がみつかるかもしれない。経年で把握すれば、インフラの老朽化だったり、非破壊検査に近いようなものがわかったり、もっと膨大なデータを集めれば温度や、乗車数による変化が得られるかもしれないし、見つからないかもしれない。
