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2020年1月25日 AITC AT勉強会 成果発表会(1) ホースライド

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<<AITC AI勉強会>>
チーム名:ホースライド
概要:馬の気持ち予測にチャレンジ

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2020年1月25日 AITC AT勉強会 成果発表会(1) ホースライド

  1. 1. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 身近になったAI開発シリーズ 実践グループ 成果報告 2020年1月25日 HorseRidingチーム 岩佐
  2. 2. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 岩佐 賢(いわさ まさる) • ソフト開発、品質保証、プロセス改善等 • AITCのAI勉強会2年目 • 乗馬を始めました。思うように馬が動いてくれない 。そうだ💡 AIを使って、どんな時にうまく動いてくれ るかを分析しよう。
  3. 3. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 乗馬のきっかけ • 駅前で、体験乗馬の勧誘に遭遇。(これが運 命か) • 体験乗馬の予約を行い、当日に行く。 • かなり悩んだ末に、会員登録。 • 説明聴いてかなりびっくりした事:乗馬の運動量 は、ジョギングより大きい。座っているだけで? • 乗馬中は気づかないのですが、90分乗馬後は、 かなり疲れている事が実感できます。 3
  4. 4. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 4 乗馬について
  5. 5. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 色々な気質の馬達 • 馬にも個性がありました。 5 ミケランジェロ: 慣れるまで時 間要。水飲ん でくれた。 ポテト:孤高の馬。 群れない。 リキ:警戒心が強 い。乗馬後も、ま ともに顔さわらせ ず。 ギアマン:たくさん 水を飲みました。 ポリバケツに7分 目。一気飲みでし た。
  6. 6. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 乗馬中の馬への指示 • 足(太もも、ふくらはぎ) 一番使うのは、ふくらはぎ。コツンと伝えると、動いてくれる(はず)。これで、必 ず動いてくれるなら、苦労はいらない。なかなか、難しいのです。 • 重心 鞍のどの辺りに重心があるか?これも、指示の一つ。 • タズナ 止まる時に軽く引きます。通常も軽い緊張感を保つ。タズナは、ハミ(馬の口に 入っている金具)に繋がり敏感な部分。方向を変える時も、片側をチョンと引 く。 • 手 馬の体をさすったり、軽くたたいたりして、ご褒美、よくやった、の意思を伝えま す。指示で動いたら、パンパン。指示で止まったら、パンパン。 • ムチ 個人的に趣味ではない。
  7. 7. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 対策案1 • ふくらはぎの指示で、すぐに動いてくれる様に データ取得して、AIで分析してみよう。 • ふくらはぎの指示 圧力を測定。候補は ①圧力センサ ②曲げセンサ • 動くを検知 加速度を測定。候補は ①加速度センサ 7
  8. 8. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 馬とのコミュニケーション • 乗馬前、馬にこちらを認識してもらう。落ち着 いて穏やかな声がけや、顔をさする。 • 乗馬中は、こちらの指示に答えたら、褒めて あげます。インストラクターは、よくコメントしま す。 • 乗馬後の厩舎では、乗馬前より打ち解けた 気配になる。水を飲ませます。
  9. 9. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 乗馬で立つ • 競馬の騎手は、クラウチングスタイルで、騎乗し ています。騎手の体は、ほとんど水平ですね。 • 趣味で行う乗馬では、体は、垂直です。しかし 全く異なるのではない。 • 速歩では馬の負担を軽くする為、馬の2歩で、 お尻を上げて下げてします。あぶみの上に立ちま す。一緒です。 • 立つのは難しい。揺れる馬のうえで、2本の棒 (あぶみ)の上に立ちます。
  10. 10. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 馬の走り方 • 並足 ①左後肢、②左前肢、③右後 肢、④右前肢、という順番で肢を 運びます。4節のリズムです。 • 速歩 肢の運びの中に跳躍を入れ、跳 躍に伴って上記の②と③、④と① が同時になり、2節のリズムで、 上下に弾むような揺れ方になりま す。 • 駆足 一般的に、①左後肢、②左前肢 と右後肢が同時、③右前肢とい うように肢を運んで、3節のリズム で走るとされています。 https://kotobank.jp/image/dictionary/daiji sen/media/113622.jpg
  11. 11. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 立つ訓練マシン ◆あぶみの上に立つ事の難しさを感じたので、訓 練マシンを作りました。 ◆主な材料費 約4000円 • あぶみ 2200円 • U字金具 300円x2 • 板(廃材) 100円 • ドリルの歯 450円 • ドリルレンタル 500円/1日 • 他
  12. 12. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 対策案2 • 長く鐙(アブミ)の上に立てる訓練をしよう • バランスが大事なので、時間と足の角度を取得 • 時間 M5StickCには、RTC(リアルタイムクロック)内蔵。 これで取得 • 足の角度 M5StickCには、MPU6886(6軸センサ)内蔵。 加速度(XYZ3軸)とジャイロ(XYZ3軸)。 このデータより、姿勢角度が得られる。 (前後の傾き角度、左右の傾き角度、方位) 12
  13. 13. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 13 本題
  14. 14. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 対策おさらい • 対策案1 ふくらはぎ圧力と加速度を計測 • 対策案2 時間と傾き角度を計測 14
  15. 15. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 取得データ • 圧力センサー 大気圧を測るセンサーをビニール袋に入れ、ふくらはぎの部分にて、 馬への指示のタイミングを得る M5StickC ENV HAT 気圧 範囲:300〜1100 hPa 誤差:±1 hPa • 加速度の3軸とジャイロ(角速度)の3軸と地磁気の3軸 M5StickC内臓MPU6886 ジャイロ(角速度):回す方向の値が計測される -800〜800 加速度:重力加速度が常に計測される。 (最大値を設定可能2G/4G/8G/16G) -8〜8(垂直方向は、1) 姿勢角度:ピッチは前後の傾き、ロールは左右の傾き、ヨーは方位 (起動時を原点とした角度:-180〜180)
  16. 16. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. M5StickC • ESP32を搭載した小型のM5Stack • 仕様・特徴 約1800円 0.96インチ 80×160 カラーLCD 6軸IMU( MPU6886) 赤色LED/赤外線LED マイクロフォン 2ボタン、1リセット WiFi/Bluetooth 80 mAh LiPoバッテリー GPIOポート/Groveポート 16 内容物一覧
  17. 17. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. M5StickC用 ENV HAT 17 温度: 範囲:-20〜60℃ 湿度: 範囲:20〜95%RH 空気圧: 範囲:300〜1100hPa 典型的な磁場: ±1300μT(x、y軸)、±2500μT(z軸) 磁場分解能:0.3μT 空気圧センサーで 馬への指示を取得
  18. 18. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 取得したデータ1 18 -300 -200 -100 0 100 200 1 22 43 64 85 106 127 148 169 190 211 232 253 274 295 316 337 358 379 400 421 442 463 484 505 526 547 568 589 610 631 652 673 694 715 736 757 778 799 820 841 862 883 904 925 946 967 988 静止(Xが縦) gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw -20 -15 -10 -5 0 5 1 22 43 64 85 106 127 148 169 190 211 232 253 274 295 316 337 358 379 400 421 442 463 484 505 526 547 568 589 610 631 652 673 694 715 736 757 778 799 820 841 862 883 904 925 946 967 988 静止(Xが縦) gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw • X方向で立て静止状態のデータを示す
  19. 19. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 取得したデータ2 Pres gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw H:M:S 1008.49 -10.68 -1.1 -3.36 -1.01 -0.01 0.08 2.23 -0.44 -8.64 8:51:18 1008.52 -10.01 -0.98 -2.56 -1.01 0 0.08 4.44 -0.86 -8.75 8:51:18 1008.53 -11.9 -0.92 -3.23 -1.01 -0.01 0.09 6.64 -1.36 -8.89 8:51:18 1008.5 -10.56 -0.98 -2.26 -1 0 0.09 8.81 -1.79 -8.99 8:51:18 1008.52 -10.25 -0.55 -2.56 -1.01 -0.01 0.1 10.98 -2.24 -9.11 8:51:18 19 Pres gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw 0.111223 (秒:平均間隔) 0.12 4.7 7.63 2.2 0.05 0.05 0.06 78.15 30.83 359.51 0:01:50 範囲 1008.59 -7.93 0.79 -1.22 -0.99 0.01 0.14 80.38 -0.44 171.44 8:53:08 MAX 1008.47 -12.63 -6.84 -3.42 -1.04 -0.04 0.08 2.23 -31.27 -188.07 8:51:18 MIN 1008.533 -10.3504 -2.01443 -2.28665 -1.01156 -0.01013 0.111385 77.74812 -27.4014 -10.4316 average • X方向で立て静止状態のデータを示す 上段は、サマリー。下段は、先頭部分。 Pres(気圧)は信頼できそう。 accX(加速度)も、重力加速度1.0をオフセットすれば使えそう。
  20. 20. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 取得データ3 • Y方向で立て静止状態のデータを示す 20 -100 -50 0 1 15 29 43 57 71 85 99 113 127 141 155 169 183 197 211 225 239 253 267 281 295 309 323 337 351 365 379 393 407 421 435 449 463 477 491 505 519 533 547 561 575 589 603 617 631 645 659 673 静止(Yが縦) gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw -20 -15 -10 -5 0 5 1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248 261 274 287 300 313 326 339 352 365 378 391 404 417 430 443 456 469 482 495 508 521 534 547 560 573 586 599 612 625 638 651 664 静止(Yが縦) gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw
  21. 21. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 取得データ4 • Y方向で立て静止状態のデータを示す 上段は、サマリー。下段は、先頭部分。 Pres(気圧)は信頼できそう。 accY(加速度)も、重力加速度1.0をオフセットすれば使えそう。 21 Pres gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw 0.110947(秒:平均間隔) 0.19 16.72 26.61 7.87 0.07 0.04 0.07 3.16 92.99 43.99 0:01:15 範囲 1008.65 -1.77 3.66 -0.37 0.04 -0.98 0.12 -0.05 -2.7 34.4 8:48:08 MAX 1008.46 -18.49 -22.95 -8.24 -0.03 -1.02 0.05 -3.21 -95.69 -9.59 8:46:53 MIN 1008.566 -10.4617 -1.95867 -2.41627 0.00642 -1.00041 0.090873 -2.57914 -91.2337 9.123802 average Pres gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw H:M:S 1008.54 -10.68 -0.79 -3.36 0.01 -1 0.05 -0.05 -2.7 -8.63 8:46:53 1008.59 -9.34 -0.85 -2.81 0.01 -1 0.06 -0.11 -5.33 -8.74 8:46:53 1008.61 -10.56 -0.92 -2.26 0 -1 0.06 -0.17 -7.99 -8.82 8:46:53 1008.6 -10.8 -0.85 -2.26 0 -1 0.06 -0.22 -10.64 -8.9 8:46:54 1008.6 -10.93 -1.04 -3.11 0.01 -1 0.06 -0.31 -13.26 -9 8:46:54 1008.6 -11.66 -1.1 -2.75 0.01 -1 0.07 -0.4 -15.89 -9.09 8:46:54
  22. 22. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 設置方向の決定 • 下記の方向で設置とする。 縦で、HATを下側に。 22 Y Z X M5 LCD HAT
  23. 23. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 取得データ11 • X軸立てて、静止ー回転ー静止ー反転ー静止 回転の加速度(accY)が反転しています。 23 -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181 191 201 211 221 231 241 251 261 271 281 291 301 311 321 331 341 351 361 371 381 391 401 411 421 431 441 451 461 471 481 491 501 511 521 531 541 551 561 571 581 591 X軸、静止ー回転ー静止ー反転ー静止 gyroX gyroY gyroZ accX accY accZ pitch roll yaw
  24. 24. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 千代田線 亀有発車から町屋停車までの加速度 (亀有-綾瀬-北千住-町屋) X:進行方向、Y:垂直、Z:進行方向と直角の水平 24 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 1 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 205 217 229 241 253 265 277 289 301 313 325 337 349 361 373 385 397 409 421 433 445 457 469 481 493 505 517 529 541 553 565 577 589 601 613 625 ave-X ave-Y ave-Z +出発 -停車 綾瀬 停車 北千 住 停車 亀 有 町 屋
  25. 25. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 山手線 巣鴨発車から新宿停車までの加速度データ(1秒平均) (巣鴨ー大塚ー池袋-目白ー高田馬場-新大久保ー新宿) X:進行方向、Y:垂直、Z:進行方向と直角の水平 25 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 1 15 29 43 57 71 85 99 113 127 141 155 169 183 197 211 225 239 253 267 281 295 309 323 337 351 365 379 393 407 421 435 449 463 477 491 505 519 533 547 561 575 589 603 617 631 645 659 673 687 701 715 729 743 757 771 785 799 813 827 ave-X ave-Y ave-Z +出発 -停車 大 塚 停 車 池袋 停車 目 白 停 車 高田 馬場 停車 新 宿 停 車 新 大 久 保 停 車 *大塚停車の初期の変化は、センサー角度変更したため
  26. 26. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ご清聴、 ありがとう ございます。
  27. 27. Copyright © 2020 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. AIの検討について • IoTとAIの組合せは、今後、非常に有望な分 野である。そこで、データ収集機器から今回 は自作した。センサーからデータを集めると、 そのままでは使えない。また、測定精度の問 題もあり、事前のデータ精査は必須である。ノ イズの影響も考えられる。 • 電車のデータでは、使えそうな状況も確認で きた。ノイズをうまくキャンセルできる仕組みも 考慮に入れた全体システムを考えることが重 要と分かった。 27

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