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| 1 | + | 機械学習を行うにあたり、リボン図のジャンプを数値化する必要があります。下図はLOGファイルにおけるGPSの位置データとカルマンフィルターによる位置の推定値を示しています。
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| 2 | + | ?[画像1](//pic.zawazawa.jp/files/flightcoach/f6ecf0a383144.jpg)
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| 3 | + | ジャンプの前で両者にずれが生じていることが分かります。そこで、このずれをジャンプの指標とすることにしました。
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| 4 | + | 下図は機械学習による解析結果を示しています。横軸は、LOGファイルに記録されているパラメータの中で、特にジャンプに関係すると考えられるパラメータです。それぞれのパラメータの意味については、下記のURLを参照してください。縦軸は、ずれに対する影響度を表しており、正負ともに数値が大きくなるほど影響が大きいことを示しています。
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| 5 | + | https://ardupilot.org/copter/docs/logmessages.html
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| 6 | + | ?[画像1](//pic.zawazawa.jp/files/flightcoach/271de674fab5d.jpg)
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| 7 | + | この図から、ずれに対してNSatsが特に大きな影響を及ぼしていることが分かります。NSatsはGPS衛星の捕捉数を表しており、衛星の捕捉数が少なくなるとずれが大きくなり、ジャンプが発生することを示しています。
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| 8 | + | 次に、下図は各パラメータ間の相関の強さを表すヒートマップです。白に近いほど正の相関が強く、黒に近いほど負の相関が強いことを表しています。
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| 9 | + | ?[画像1](//pic.zawazawa.jp/files/flightcoach/f774410036dbd.jpg)
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| 10 | + | ずれに大きな影響を与えるGPS衛星の捕捉数を表すNSatsはHDop及びHAccに強い負の相関があることが分かります。HDopとHAccの両者は共にGPSの水平方向の測定精度を表しており、両者とも大きくなるほど測定精度は悪くなります。したがって、衛星の捕捉数が少なくなるほどGPSの測定精度が悪くなり、ジャンプが発生することになります。
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| 11 | + | また、NSatsと機体の水平方向からの傾きを表すPitch（上向きが正で単位は度）にやや負の相関があることが分かります（白い矢印）。そこで、両者の関係を調べてみました。下図はデータ数の等高線を示しています。
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| 12 | + | ?[画像1](//pic.zawazawa.jp/files/flightcoach/3ac73a98211b3.jpg)
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| 13 | + | Pitchが+90度および-90度に近くNSatsが0となる領域（赤い矢印）でデータ数がやや多くなっています。つまり、垂直上向きあるいは垂直下向きの機体姿勢では衛星の捕捉数が0になる割合がやや高いことになります。機体の姿勢が垂直の姿勢で衛星の捕捉数が少なくなるのは、GPSのアンテナが横向きになるためと思われます。
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| 14 | + | 以上、機械学習による解析の結果、あらかじめ予想した通りの結果しか得られませんでした。但し、経験的に得られていた関係性を定量的に裏付けすることができた点に本解析を行った意義があるものと考えています。なお、本解析に用いたデータ数は約8,000で、全てP-23のフライトデータです。
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| 15 | + | 本解析を実施するにあたり、いまにゅ氏による下記のYouTubeを参考にさせて頂きました。いまにゅ氏に感謝申し上げます。
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| 16 | + | https://www.youtube.com/watch?v=MulTGYX5JS0
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