Help us understand the problem. What is going on with this article?

JINS MEME のRTモードデータを使いこなすコツ

More than 3 years have passed since last update.

はじめに

APIリファレンスに取得できる項目の説明はありますが、「データのクセ」的なものはあまり書かれていないのでそこらへんを簡単に解説してみます。

加速度データ

1g(重力加速度)が16で出力されます。レンジとしては各軸±8gまで出力されます。なので、まっすぐ前を向いている状態ではAccX=0,AccY=0,AccZ=-16 という数値が出力されます。では真下を向くとAccX=0,AccY=16,AccZ=0になるのか?と思われるかもしれませんが、加速度に関しては基板の向き(JINS MEMEというロゴが書かれている面)が軸になっていて、メガネのつるが曲がっているので多少X成分が乗ります。
※現在キャリブレーションはジャイロセンサー(オイラー角)のみに行っています。加速度のキャリブレーションに関しては将来のファームアップデートで対応する可能性があります

ちなみにスマホには加速度・ジャイロセンサーは大抵乗っているものなので、大まかな体の動きだけならMEMEを使わなくともスマホだけで完結させることができます。MEMEの特徴としては頭部の動きが結構な精度(常に頭に同じ角度で装着されている)で取得できるということがあるので、それの特徴を生かしたアプリができると面白いかもしれません。

眼電位(まばたき・視線移動)データ

そもそもですが、眼電位の測定は振動に弱いです。車、電車ぐらいなら問題ありませんが、歩行・ランニング時には誤検出が発生しやすくなります。感覚的にはAccZが-25より小さい(絶対値として大きい)レンジにくると誤検出の確率がぐっと増えます。現在の仕様は本来の目の動き以外のピークも出力し、アプリ側で状況に応じてフィルタする想定になっているため、もし座っている以外の広いシーンで使われる想定のアプリを作られる場合は「歩行中には判定しない」というロジックを入れると良いでしょう。isWalking が歩いている時に立つフラグなので、例えばisWalking が出力されてから0.5s間の眼電位データは使わない、というフィルタをかけると動いている時に間違った判定がされることが無くなります。

ちなみに以下は現在開発中の某アプリのダイアグラムですが、エラー処理で6段、フィルタ処理で12段近くかましています…
スクリーンショット 2015-12-11 10.10.27.gif

データ量が増えてきたらライブラリ側に機械学習入れてもっと使いやすくしていければ、と考えております。

komde
JINS MEME のハードウェアとファームウェアとSDKとアルゴリズムとアプリとクラウドのリフォームをする中の人。Fitness x tech。R/JavaScript、Chromebook使い。
Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
No comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
ユーザーは見つかりませんでした