こんにちは！蒸し暑くなってきましたね。。京都は今年の夏も連日38℃を超えそうで怖いです。
さてみなさんGWどうお過ごしでしたでしょうか！？（←遅）
私は去年までアメリカの辺境地に行くことを生きがいにしていましたが、
今年はすでにたくさんお金を使ったので、家の周りで遊ぶことしました。
で、何をしようかと考えた時に、最近ハマっている
プログラミングと車で何かしたら楽しいんじゃない！？
と考えました。自動運転とかではないです。難し過ぎますw
何をしたかと言うと、走行データを可視化して遊んでみました。
走行データを可視化するアプリは既にありますが、横軸が時間で、
縦軸に物理量（速度、燃費 etc.）を取り、時系列に変化を見るものでした。
もう少し面白いことをしたいと考え、
物理量の相関が分かるアプリを作りました。
試しに、桂→亀岡 （京都縦貫道経由）の走行データを可視化して
みました。
↓
x欄に横軸に取るデータ、y欄に縦軸に取るデータを選びます。
そして、color欄にもデータを選ぶと、3つの物理量がプロットできたことになります。
例えば、xに「日時」、yに「速度」を選ぶと以下のように時系列に速度の変化を見ることができます。中央付近の大きく速度が落ちているところは、料金所ですw
さて、ここからが面白いところなのですが、y軸を「速度」のまま、
x軸を「エンジン回転数」にしてみます。すると、以下のようになりました。
データの中に傾きの異なる7つの直線が見えます。
これは、おそらく1速〜７速に該当する直線だと思います。
さらに、colorに「燃費」を選ぶと、、
上４本の直線上に燃費の良い点が現れてくることが分かります。
１〜３速（下３本の直線）は燃費悪そうです。
変数を色々変えながら、燃費の良い運転を思考しましたが、
よく分かりませんでしたw
３変数では整理できない複雑な現象なのだと思います。
（詳しい方いたら教えてください）
同様に、GPSと走行データ紐付けて地図上にプロットしてみました。
↓
sizeとcolorに、プロットしたい物理量を取るとその値に応じて
その地点での値が円の大きさと濃淡で示されます。
下は、sizeに「エンジン回転数」、colorに「燃費」を取った場合の
グラフです。
市街地より高速は燃費が良い傾向にあることが分かります。
（ただし、本線への合流時は悪い）
最近、何かと話題のデータの活用ですが、日常のデータを可視化するだけでも結構遊べると思いました。
特に車好きは走行データを可視化して、色々思いを馳せるだけでも楽しめると思いました^^
（備考）
データはこちらの機器とアプリを使って取り出しました。
また、プログラミングには機械学習やIoTで人気のPythonという言語を使っています。
Posted at 2019/06/08 16:39:57 | |
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