B3 202027079・森崎雅音
成果報告
2022年2月→mos Excel Expert 取得
取り組み
・2年後期の取り組み
→図書館紹介動画でのキャラクター作成
・ロボプロ基礎2での絵の変遷
↓
4/28,29時点での取り組み
バス内での立ち乗車でのつり革・手すりの利用に対して、バランスのとりやすさの違いを調べた。
実験内容は
・つり革を片手で持つ
・つり革を両手で持つ
・手すりを片手で持つ
・手すりを両手で持つ
この実験は自身の体感・経験に依るものであり、データをとれていない。
→次回では加速度計を活用してみる。
5/19時点での取り組み
「バス内での立ち乗車による転倒への対策」
バス内での立ち乗車ではつり革や手すりなどを利用することになる(→体を固定しやすくする)。
すると、それらの利用による転倒リスクの軽減(体の固定具合)には差があると考え、その違いをデータから調べる。
実験内容は以下の通りである。
バスでの立ち乗車の仕方として、
・つり革を片手で持つ
・つり革を両手で持つ
・手すりを片手で持つ
・手すりを両手で持つ
の4つを挙げている。
そして、加速度計アプリ(Accelerometer Mater:www.keuwl.com/Accelerometer/ )を入れた端末を2つ用意し、
それぞれ、
・ズボンの腰ポケットに入れる
・バス内の特定の位置に固定する
という方法で、それぞれの立ち乗車ごとに計測する。
*5月19日・・データは取得済み。
ズボンの腰ポケットに入れて得たデータ
バス内の特定の位置に固定して得たデータ
グラフ(一例)
5/26時点での取り組み
先週集めた加速度データを整理した。
・加速度計アプリから、3次元的な加速度のデータ「R」を集める(R=√(x^2 + y^2 + z^2))。
ここでは、
人とバスの波形がどれだけ似ているか→どれだけバスに固定できているか
と考える。
片手つり革・手すりのデータは人とバスそれぞれデータの波形の共通していない部分が目立つ。
対して両手つり革・手すりのデータは共通部分が多く見える。
↓
片手でのつり革・手すりの利用では、バス内で立ち乗車する上で体を固定しきれているとは言えない。