往年の名レースを再現

ヘルメットカメラや GPS ログは，自分の状況はよくわかるけど，その他の人がどうだったのかまではわからない．例えば自分の後ろに誰が何秒後に迫っていたとか，誰と誰が映像外で競っていたのかとか．
それを読み取るツールの一つがギャップチャートだけど，その情報を利用したら各車の位置をコース図上に表示できるんじゃね? と思って，ルマン 24H を見ながらw やってみた．

で，出来たのが下の動画．名レースかどうかはしらんけど．

原理としては，各周の各車のラップタイム表から，各車のコントロールライン通過時刻がわかり，そこからカメラ車との時間差がわかるので，カメラ車のその時間前・後の位置をその車の位置として表示する．
なので各車の位置を正確に再現できるわけではなく，例えばスピンとかした人はその周はゆっくり走っているのと同じ扱いになって表示上はジリジリ下がっていく．

だけど，逆に刺さったりスピンしたりしない限りは，それなりの場所を示しているみたい．

ストーンガード自作

エリーゼのストーンガード (リアフェンダーの前側に貼ってある飛び石キズ防止のフィルム) を自作した．
元々エリーゼには透明のストーンガードが貼ってあるけど，サーキット走行で結構ボロボロになってきたので．

まずはパワポでストーンガードのデザインと必要なシートサイズを決定．
エリーゼ純正のストーンガードのデザイン・サイズだと飛び石で傷つく範囲をカバーできないので，今回は大きめのストーンガードにしてみた．

購入したシートは 3M 1080-CF12 というカーボン柄のシートで 152cm×50cm で送料込み ￥4,200．

カーボン柄シートといえばダイノックフィルムと思われがちだが，ダイノックフィルムは元々車に貼ることは考慮されていないので，剥がすときに糊が残って大変なことになるらしい．(この辺りの話についてはここやここが詳しい)
ということで，3M 1080 を使うのが正解．

貼り付け中．
写真の貼ろうとしているあたりが一番曲線がきつかったが，手で伸ばしながら貼ったら特にヒートガン等使わなくても，皺にならずに貼り付けることが出来た．

完成図．
二日酔いの素人がぶっつけ本番で貼った割にはシワや気泡も残らず，綺麗に貼れて大満足
ヽ(´ー｀)ノ
もっと早くやるべきだったな．

ちなみに既製品を買うと￥1万以上．意味がわからないwww

エリーゼ ウインカー修理

びろーん．

てな具合に，ウインカーの爪が折れてウインカー飛び出してた．エリーゼではメジャーなトラブルなんだけど，このウインカーユニットを交換すると確か ￥4万 (!!!) なので，修理することにした．
一般道を走っている最中に発症したんだけど，最初なんで車内からウインカーの光が見えるのか 5秒ほど理解できなかったw

10秒で修理完了www

修理がめんどくさかったのでしばらくはコレでしのいでたけど，あんまりなので恒久対策を実施．

大きめのタイラップを刻んでループを作り，元々の爪の代わりにこのループで引っ掛けるようにする (元ネタはこれ)．
柔らかい素材だけに，ちょっと固定がカッチリしないけど，少なくとも振動でずれたり飛び出したりすることは無さそうなので，ひとまず成功かな．


と喜んでたら，リアの反射板が片方なくなっていることに気づいた．
一壊去ってまた一壊…

Aipo と Google カレンダー連携 (3)

Aipo と Google カレンダー連携で，Aipo と Google カレンダーの連携機能を作っていたけど，Aipo を運用している某所のセキュリティポリシーが変更されたようで，この穴が塞がれたw

というわけで，別の方法を模索．
調べてみると，特定のメアドにスケジュール内容を書いて送れば，Google カレンダーに予定を追加してくれるサービス・フリーソフトが幾つかあることがわかった．
ちなみに，この手のサービスの中には Google のアカウントとパスワードを要求するものがあるが，そのようなサービスは Google に魂を売り渡している自分には論外www
OAuth で認証するサービスなら，Google のアカウント・パスワードはこのサービスには渡さないので，サービス提供者が悪意を持っていたとしても，最悪 G カレンダーを荒らされるだけで済む．

メールを送りつけるだけのサービスは，登録は簡単だけど，重複するスケジュールは削除する機能を付けたかった (Aipo では，時間を編集するたびにメールが送りつけられるので，そのたびに新しい予定が追加されてしまう) ので，今回は TAKE24/7 を使った．TAKE24/7 なら入力済みの予定の一覧も get できるので，重複するスケジュールを削除することもできる．

以下，いくつか見つけたサービスを下に書いておく．

・Goo Cal Proxy
スケジュール内容メールを送れば，G カレンダーに追加してくれる．

・EventBot
Goo Cal Proxy と同様のサービスだが，スケジュールにタイトルと時間しか設定できない．

・ifft
いろいろと高機能らしいけど使わない機能なので無視．問題は，ifft はどこかの POP サーバにアクセスしてメールを取得するので，その POP アカウントを渡す必要があるので×．

・Promise Mail
Android 上で走るスケジュール管理アプリで，(詳しく見てないので以下想像) 自分の Gmail にスケジュール内容メールを送れば，G カレンダーに予定を追加できる．多分普通の人にはこれが一番まともな解法だろうけど，自分の技術者魂的に却下．

・MailCalender G
PC 用のソフトで，定期的に POP アクセスしてスケジュール内容メールがあれば，G カレンダーに予定を追加する．これは，Aipo を運用している某所ネットワーク外で常時起動しないと使えないと思われるので×．

・Google Calendar Mobile Gateway
ガラケーから G カレンダー操作するための Web ページ．

・TAKE24/7
これも Google Calendar Mobile Gateway と同様のサービスらしい．

美浜走行会

2年ぶりに美浜の走行会に参加してきた．

←快晴で気持ちいいくらい青空が広がってますが
寒い((((;ﾟдﾟ))))ガクガクブルブル

2年ぶりなんでライン取りとかすっかり忘れていて，ベストの 1秒落ちとかの不甲斐なさでやる気を失いかけていたけど，6本目，自分よりちょっと速かった名も知らぬロドスタさんに (勝手に(笑)) 引っ張ってもらっていたら，ベスト更新できたヽ(´ー｀)ノ

今回も参加台数少なめだったんで，15分×7本と，けっこう走れて満足．


今回から自作データロガーにアクセル開度を取り込むようにしてみたけど，ビビってアクセルが踏めてなかったり，アクセル操作が乱雑だったりと，結構新しい発見があって面白かった．それが速さにつなげられるかどうかは別だけどw


～～今回壊れたもの～～
(1) エリのウィンカーの爪が折れて外れて，ウインカーがカウルの上で暴れまくってたwww
(2) スマフォ吸盤ホルダーの，スマフォを挟み込む機構が壊れてスマフォ吹っ飛んだw
(3) 自作データロガーの G センサーが壊れたっぽい…

GW のこうさくって言うほど工作でもなかったけど完了

測距センサー GP2Y0A21YK0F のマイコンへの接続は終わったので，センサーを車体に取り付ける．

とその前に，センサーの有効距離範囲を改めて調べてみた．データシートによると，距離と電圧の関係は
←こんな変なグラフだが，実はこれは反比例のグラフなので，電圧から距離を求める式は割と簡単に求まる．

問題は距離が近くなるとセンサーの出力値が信用できなくなる．
←実際に調べてみると，1/電圧 は 7cm 以上ではほぼ完璧に距離と比例することがわかった．

というわけで車体にセンサーを設置してみた図．
ケーブルがゴチャゴチャしてるのはシートに座れば見えないので気にしちゃいけない．
床とアクセルペダルとの隙間がなく，7cm を割らない設置場所を見つけるのはけっこう苦労した．おまけに運転席下に頭突っ込んで作業するのは非常にアクロバテックな体勢を強いられるw

ついでに動かしてみた．
センサーの精度も良好で満足ヽ(´ー｀)ノ

後はサーキットでセンサーを蹴っ飛ばさないことを祈るだけだなwww

GW のこうさく

データロガーでアクセル開度をロギングしようと思って，OBD-II アダプタを買ったんだけど，サンプリング周波数が 3Hz くらいしかなかったので結果的に使い物にならなかった．

というわけで，シャープの測距センサー GP2Y0A21YK0F を購入．
これをアクセルペダルにつけることで直接アクセルペダルの踏み込み具合をロギングすることにした．

ホントはブレーキペダル用に 2個センサーを買ったけど，ブレーキペダルはストロークが 3cm くらいしかなく有意な値が採れそうになかったのと，このセンサーは赤外線を使った光学式なので，アクセル用・ブレーキ用の赤外線が混線したらやだなぁ，というわけでアクセルだけ計測することにした．

で，H8 マイコンに繋いでセンサーの素性を実験．
意外と精度が高くてワラタwww ただし 10cm を切るあたりからだんだん怪しくなってくるっぽい．

大自然との戦い

　だいぶん前に実験したまま放置していた FFT によるエンジン回転数の推定，窓関数とか折り返しノイズとか新たな知識を仕入れたので，エンジン回転推定精度が上がるかと思って，昔のコードを引っ張りだして試してみた．
で，余計な風切り音とかが入っていない純粋なエンジン音だけ入っている動画を探して見つけたのがこれ．(人の動画)


これだけクリアに音が入っているなら，エンジン回転数も推定しやすいだろうと思っていたら，予想に反してタコメータが暴れまくる（；´д⊂）

んー? と思って，スペクトル解析結果をわかりやすいように画像化してみた．

縦が周波数 (≒エンジン RPM) で横が時間，白いほどその周波数の音量が大きいことを示している．
この図から，なんとなくタコメータのグラフっぽいものが読み取れると思うけど，問題なのは，正解は一番上の線なのに対しそれとほぼ同じ音量で，コピーっぽい線が何本か現れている．これならタコが暴れるのも納得．

人間の耳 (と言うか自分の耳) では，一番大きいエンジン音以外の音はあんま聞こえないんだけどなぁ．機械にとってはそうではないみたい．
音声認識とか画像認識とか，自然データ相手の解析は難しいね．

試合に勝って勝負に負けた

久々に濃い内容のレースだったので，ノーカットで．
前哨戦から非常に熱かった．


ついでなんでギャップチャートも描いてみた．

初参加の NAG は置いといて，全員が同じペースで走ってるのがすごい．あと先頭の 2人がもつれているうちに HAS が 1.5 秒後までに迫ってるなんて知らなかった．

空想と現実の壁

車載動画に Google マップを合成する機能は，できたことはできた．

でもなんだろう，作る前はなんかすげー機能思いついちゃったぜ! 的にウキウキで実装してたのに，出来上がってみるとなんか残念さが漂うwww
まぁ色々勉強になったしいいか．

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