自転車走行による路面状態推定の試み

摘要

スマートフォン利用者によるクラウドセンシングが進hでいる．その多くは，TwitterなどのSNS(Social Network System)を用いて，テキスト，写真などを発信するといった形式で，人がスマートフォンを操作して情報をアップロードすることが基本である．しかし，スマートフォンには各種センサが内蔵されているので，スマートフォンを身に着けた人の移動をセンシングに活用することが考えられる．本研究では，以上の考え方に基づき，自転車を運転する人が装着するスマートフォンの加速度信号から路面の状態を推定することを試みるものである．しかし，このように収集した加速度信号には自転車走行者自身が作り出す信号と路面信号が混在していると考えられる．路面情報の抽出において，このペダリング信号は雑音となる．本研究ではこの雑音を取り除くために独立成分分析を用いた路面信号とペダリング信号の分離を行う．抽出した路面信号に対してはその特徴量から登り段差（PS: Positive Step），下り段差（NS: Negative Step），凸段差（CS: Convex Step）の分類アルゴリズムを提案し，その評価を行った．