Flight Coach BBS

soramon様
ゼロから始めてもうプログラムが組めるとは、感服致しました。私の場合は、プログラムが組めるようになるには学び始めてから半年以上かかりました。Pythonには、移動平均やカルマンフィルターなどのデータ解析や辞書型データのJSON型データへの変換などのモジュールが揃っていますので、プログラミングが楽になります。
　さて、ジャンプ場所の特定ですが、私の場合は当該時刻の移動距離と前時刻の移動距離の比が閾値を超えた場合としました。データ間の時間間隔が一定ですので、soramon様の場合と同じことになりますね。ところで、私のフライトデータでは、JSONファイルの位置情報の移動平均を取った場合ジャンプ位置前後のデータの影響が残ってしまい、不自然な飛行軌跡となっていました。そこで、ジャンプ時刻までは正常な値で、ジャンプした後徐々に正常な値に漸近するようなケースに限って、ジャンプ時の値とジャンプ後数秒後の値を直線で結び、これに移動平均操作を施しました。ジャンプ後何秒後の値を直線で結ぶかはリボン図を見て適切な値を与える必要があります。このような操作を行った結果を下図に示します。なお、細かな凹凸はカルマン平滑化法で取り除きました。

　修正後のリボン図に直線部分が少し残ってしまいました。移動平均する個数やジャンプ後の直線近似するデータ数などのパラメータをもう少し吟味する必要があります。このケースでは、ジャンプ後はジャンプ前の飛行軌跡に沿った飛行軌跡になりますので、適切なパラメータさえ与えることができれば、私のケースではこの修正方法は妥当と思われます。NED座標のN値の時間変化も示します。この手法の考え方が分かるかと思います。今回のケースのようにジャンプ後に正常な値に漸近するようなケースには、この修正方法は有用ではないでしょうか。

　次に変換ソフトの一般公開についてですが、私は少し懸念を持っています。といいますのは、soramon様や私が行っている方法は、Flight Coachが作成したJSONファイルを書き換えて使用していますので、著作権に抵触する可能性があるのでは、と思っています。修正の考え方を公開するのは問題ないと思いますが、その手法をプログラミングしたものを一般公開するには、少なくともFlight Coachの作成者の了解を得る必要があるのではないでしょうか。著作権につきましては、私は素人ですので慎重になりすぎているのかもしれません。この分野に詳しい方がおられましたらご教示頂ければ幸いです。