梶研 [二乗平均誤差を出す]
2023年05月02日
二乗平均誤差を出す
出席率
- 3年セミナー：??%
スケジュール
短期的な予定
- [ ] 二乗平均誤差(RMSE)を出す
- [x] 計測
- [x] グラフ化
- [x] 二乗平均誤差を出す
- [ ] 誤差を減らす
長期的な予定
未定
ハッカソンに参加したい
進捗報告
計測
5歩 + 90度左 + 8歩(大きく) + (3歩)
歩幅に合わせて合わせて目印をつけ、歩く
実測した軌跡
単位は cm
加速度, 角速度, 角度グラフ
1歩を赤丸でプロット
角速度を積分して角度を出した
ピーク(1歩)の条件
- 高さ 11m/s^2 以上
- 間隔 0.3s 以上(30サンプル)
- 顕著度(?)の閾値 3.5以上
signal.findpeaks(dfacc['low_norm'], height=11, distance=30, prominence=3.5)
軌跡
90度左向いたはずが明らかに無い
## 原因
角度のグラフ をみてみると... 約6.2rad(約360度)
(先週の記録は \約1.75rad\)
角速度は先週の約10倍
角度を *0.1 してみる
#### 軌跡(角度*0.1)
ぽくなったが、なぜ *0.1 する必要があるかは分からない
=> 反対に いくつ掛ければ90度になるか を考えてみる
軌跡(角度*0.26)
ぐねぐねしてるけど理想はこんな感じ
0.26 って何者...
1 / 0.26 = 3.84
3.14?
=> 弧度法と度数法の云々かと思ったけど違った
積分 & 値が大きくなる => サンプリング周波数?
計測時間 13.312s
サンプル数 5445
13.312 / 5445 = 0.002444811754
0.26 * 0.01 に似ている...
5445 / 13.312 = 409.02944711538
サンプリング周波数 \約400Hz\
=> iPhoneの100Hz のまま計算していた
だいたい理想のグラフになった
#### 実際の軌跡も表示したグラフ
大きくずれているがひとまず置いておく
二乗平均誤差を出してみる
計算方法
各点同士の差の合計を点の数で割る
√((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2) / n
(TeX書けるようになりたいな...)
結果
RMSE : 1.8939717262144389
=> 平均で 約1.89m の誤差
大きすぎる
誤差を減らしてみる
加速度(ノルム)をx軸, 実際の歩幅をy軸として散布図に描画
歩幅と加速度の関係
全然きれいにならない(理想は一直線)
=> あらかじめ付けた印に合わせて歩幅を変えたから?
ひとまず無理やり一次関数にする
無理やり一次関数にしたグラフ
step = 0.1 \* norm - 0.5
この式を使って軌跡を描く
まだ大きくずれている
#### 軌跡が一番ぽくなったグラフ
RMSE: 0.997
まだ大きくずれている
軌跡はぽいが、歩幅が明らかにおかしい
RMSEが最小となったグラフ
RMSE: 0.788
step = 0.269 \* norm - 0.3.043
それでも 0.788 は大きすぎる...
=> データの取り方の問題?
今回
印を付ける → 印に合わせて歩く
変更
普通に歩く → 動画から歩幅を割り出す
余談
シス研にてピザとかホットケーキとかたませんとか食べたりetc.
4月から飛ばしすぎた...
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GCF で LINE BOT 作ってあそんだ