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前回記事の続き。

定常円旋回を試みたHAMAさんコーナーへ向かう途中、
成木街道を登る。

このコースは軍畑より大きなコーナーから坂道のきつい
コーナーまで変化に富んで楽しい。

こちらもG-Bowlスコアやi-DMランプを指標にはせず、
ハンドル操作に留意して急坂のコーナーでは失速しない
ようにスムーズに走ることを心掛けた。


でも実際は軍畑を走った勢いで、気持ち良く少々ペースが速かったような。ログと動画で振り返るともう少し丁寧にじっくり走れば良かった。１箇所痛恨のミス。

成木街道（登り）の軌跡


6時の位置から下へ伸びる部分は曲線補間の不適合なので無視。9時から11時にかけて膨らんだのが痛恨のミス。何度も走ったコースなので、登り直線から右コーナーでその先が直線なのも知ってるが、どの程度のコーナーRかまでは覚えてない。

その場の見通しで判断して適切に減速すべきところ判断を誤って速度オーバー。軌跡が膨らんで合成Gが0.3Gを大きく超えた。うろ覚えでなくしっかり見て判断しないと危ない。繰り返し何度も走ればタイミングを覚えて失敗はしないが、慣れに頼ると認知・判断が甘くなりそう。


成木街道（登り）のログ合成動画



再生時間 05:18 〜 05:23 が失敗したコーナー。他はそう悪くないと思うけど、i-DMマニアな方は眉をひそめる 😠 かな？　もう少し丁寧にライン取りを意識しよう。点数を狙わないが結果的にG-Bowlスコアは自己ベストに近かった。
　

　

2月21日軍畑線を往復してG-Bowlリアル／アプリ／i-DMを同時計測と同時にハンドル操作をチェック。

２ヶ月ぶりのワインディングだけど違和感は無かった。10キロ以上走るのは久しぶりでなかなかi-stopしない。青梅へ向かう道中、20キロ近く走ってようやくバッテリー充電が回復してi-stopが効いた。(^^;

軍畑まで普通に街中を走るのが準備体操になったのか。いや、これこそ練習走行といった感じ。



往路（成木〜軍畑）の軌跡


G-Bowlアプリ目標G=0.2G／リミッター=0.2Gに設定。でも0.2Gにはあまり拘らず、峠付近の急峻なコーナーで0.3Gを超えないように心掛けた。G-Bowlスコアは追求しない、i-DMは後で動画を観察するだけ。


往路（成木〜軍畑）の合成動画



ハンドル操作に注目。連続的な操舵あるいは必要なだけ切って止めるを心掛ける。切り足しや無駄な修正をしてないか。合理的でシンプルな操作で構成できれば、軌跡は変に絡まった結び目を作らないだろう。


復路（軍畑〜成木）の軌跡



復路（軍畑〜成木）の合成動画



スタート早々、峠手前の急坂でリアルG-Bowlのピンポン球が落球！(￣◇￣;)　険しいワインディングの最中でボールを拾う余裕が無くそのままゴールまで。肝心な区間でボール無しだったので合成には含めず。
　

初回実験から３ヶ月、２度目を走りました。初回はセンターラインをトレースするように連続的に操舵。グラフは台形と言うより山形の横Gとヨーレートでした。

今回は一定舵角を維持するように意識して本来の定常円線回を狙いましたが…




往路の第１コーナーで定常円旋回を狙うが、旋回の入り方がまだまだ甘い様子。MRCCで55km/h定速走行・ノーブレーキでも舵を切った前輪が抵抗になって減速G（初回よりも大きめ）が発生します。ヨーレートのグラフはそれっぽい形ですが、スッと回る感じとはまだ違う気がします。
　

　

この週末、久しぶりに走りに行きたいなー。

ハンドル操作チェックに軍畑か成木街道を走りたい。
１度行ったきりのHAMAさんコーナーでライン取りと
Gグラフの関係もじっくり検証したいし。

ヨーレート実測値と旋回半径が一致するか検算もして
みたい。まあこれは以前のログでも最新Ver.のG-Bowl
アプリで出来るか。あとでやってみよう。


と思ったら雨が降り始めて午後はもっと荒れる予報。ActionCamで撮影し難いし、夜間と雨降りのドライブはどうも苦手。(^^;　天候回復するまでしばらくお預けか。

そこで気になることをネット散策していたら面白いテストを発見。高齢ドライバーの認知能力テスト用かなと思って試したら意外と難しい。初回の結果は総合評価D。あらら。(^^;

「速度の予測と判断」「眼のうごきと記憶力」はまあまあでも「眼と手のバランス」が全然ダメ。これはトラックパッドでやってるからデバイスの反応見ながらのフィードバックで遅れるんだと言い訳。ではマウスでリベンジしようと再挑戦したけど総合評価B。
むむ、けっこう難しい。(^^;




ネット散策のきっかけは認知・判断・操作の良い訓練とは何だろうと思って。
単純な十字路コースを決まったパターン（１種類のGの揃え方）でぐるぐる回るのはブレーキ／ハンドルを連携操作する訓練にはなるけど、認知・判断はお留守な気がします。

単純なコーナーをブレーキ／ハンドル操作のタイミングをずらしながら様々なパターン（ライン取り）を試すのは良い頭の体操になりますね。😄

普通に街中を走るだけでも、不意に現れる自転車、バイク、クルマ、黄色信号、それに応じて乱れないGコントロール、リアルG-Bowl/ピンポン球。これがけっこう良い練習であまり遠出しなくなった。なので走行距離が全然伸びない。(^^;
　

最近G-Bowlログの２次利用としてGPSデータをGoogle Earthに取り込んで3Dツアー化にはまってます。3Dツアーとログを合成動画にすると、運転状況は見ない単なる3Dマップなので、倍速で素早くチェックできる。例えばこれは近所の練習コースのログから作成。




ところで気になるのがGPSの測位精度。G-Bowlログの記録頻度は1/10秒、3Dツアーは１秒ごとの座標を利用したが、マイカーの動きがカクカクする。これは仕方がないのかな。でもよく道路に乗って大きく逸れることはあまり無い。

実は最初に作ったいろは坂のログでは３箇所ほど30〜50メートル逸れた。そのポイントだけピョコーンと。気になるので前後の座標から計算して直接座標値を書き換えた。

カーナビの自車位置はマップマッチングなどの補正で道路から逸れないけど、そんな補正はしてないiPhoneの位置情報はこれでも案外正確なのかも。以前ドラレコのログ（GPS）から作った3Dツアーは練習コースと同一エリアだがしばしば道路から逸れてしまった。たまたま衛星の居所が悪いのかA-GPSとの差異なのか。




そこでiPhoneのA-GPSについて調べてみた。

携帯電話など通信機能を持つモバイル端末のGPS機能は、通信経由でGPS衛星の軌道情報を取得するA-GPSを活用するので測位が速いです。さらにiPhoneの場合はWi-Fiも利用して、手近にあるWi-FiAPの位置情報から測位する仕組みもある。速さ手軽さから順位付けすると Wi-FiAP > A-GPS > GPSのみ の順になるかな。でもアプリからはどの手段で測位したかは分からないようになってる。

測位精度を求めるならWi-FiAPはあまり当てにならない気がするけど、Appleのポリシーはどこでも手軽に利用できる機会を増やすことが優先らしい。だから測位精度に拘るならやはり専用のGPSロガーが良いのでしょう。

調べて驚いたのはiPhoneを経由したAppleの情報収集。Wi-FiAPや携帯基地局の情報を収集していたのは知っていたけど移動中は移動速度まで収集するとは。道路交通情報データベースの拡充に役立てるそうな。そこまでやっていたとは。

　
参考情報

iOS 8 および iOS 9 のプライバシーと位置情報サービスについて：Apple
補助GPS（Assisted GPS, A-GPS, aGPS）：Wiki
GPS神話 その2　GPS神話 その3＋iPhone：FLAMA技術Blog

【2/22追記】

Wi-Fiだけでも現在地を測定できる仕組みとは？：APppBank