IoT機器として人感センサーを使いたい欲に駆られたため調べてみることにしたのだ。
人感センサーの理解度を上げる。現時点での人感センサーを使った構想が実現可能かについて考えることの二つを目標とするのだ。🐹

人感センサーの内部の仕組みとして
パッシブ赤外線　アクティブ赤外線　電波　カメラ
といったものが利用されているらしい。正直もう少し細分化できるが私が利用できそうな範囲のもののみを抜粋した。各仕組みの特徴について記載する。

パッシブ赤外線
最もポピュラーな人感センサーかな？　聞いたことある人もたくさんいるはず
赤外線（体温）を検知して作動する仕組み
人（動物）が動く瞬間の検知が得意。例えば部屋に入ったら勝手に電気が付くとか
消費電力が低くコストが低い（いいね👍）誰か来たら反応する感じ？
静止していると検知するのが難しくなるらしい。トイレで大便器使ってるとき電気が消えるのは多分これのせい？あと、直射日光が当たるところとか温度変化が激しいと誤作動が多くなるらしい。PIRと呼ばれている。
これに関しては過去の先輩がarduinoを使って人感センサーを作成している
arduino 人感センサー

アクティブ赤外線
こっちもポピュラーかな？こっちは光を発射して検知するシステムらしい。
まっすぐ光を発射し、その光が対象物に当たり反射した光がセンサーに戻ってくることで距離とか数を検知し解析する仕組み。ミッションインポッシブルで出てくるゴーグルしないと見えない赤いレーザーとかまさにそう。🕵　レーザーを通過しないと反応しない
常にレーザーが稼働しているため消費電力はパッシブよりも多い
自動ドアとか工場のコンベアで使われているっぽい　周囲の環境を見るというより一ヶ所の動きを見るものって感じ。違いは画像の通り

電波（マイクロ波・ミリ波）
マイクロ・ミリは周波数（GHz）の違いである。ミリのほうがマイクロよりも大きい周波数を使う。違いについての詳細は後程
センサーから電波を発信し対象物に当たることで一部が反射し、反射された電波がセンサーに戻り反射波の到達時間や周波数の変化をもとに距離、動き、速度を解析する仕組み（アクティブ赤外線に似てるかな）。赤外線センサーなどのセンサーと比べて精度がとても高い（いいね👍）過酷な環境でも安定して動作する。いいとこばっかりじゃないか！まぁ、当然弱点もあるわけで、消費電力が高い、コストがかかるなどが挙げられる。いいものはいい値段するのだ。
少し調べた感じ最近のトレンドっぽい。
さらに種類が分かれていて「ドップラー方式・パルス方式・ＦＭＣＷ方式」などがある。一般企業の多くが取り入れているハイテクセンサーであることは間違いない。自動車の衝突防止システムや異物検出などに使われているらしい。詳しいことは電波センサーとは？を参照してください。
マイクロ波はだいたい３GHz~３０GHZの周波数帯を使用する。比較的長距離を検知するのに優れている。安全管理や設備の自動制御に活用されている。
ミリ波はだいたい３０GHz~３００GHzの高周波数を利用する。とにかく制度が高く、リアルタイムの動作検知が必要な分野で重宝されている。
カメラ
カメラで撮影している映像をリアルタイムで解析する方式である。カメラに人が映ったら作動するということだ。人がいるかいないかだけでなく、何人いてどんな属性を持っているのかまで正確に判断できる（まぁその辺はコンピュータ次第だけどね）。
ただ、導入コストが明らかに高い、あとプライバシーの問題もあるし

まぁ、上から３つくらいが私でも実現可能そうなものかな。
ESP32C3をつかい電力を電池で補う前提で考えるってなるとその辺だろう。あとはセンサーの値段とかかな。大きさも考えないとね

卒論の実験のフェーズ１が終了した。
初の実験ということで測定人数は５人と少人数での開始であったが、この選択は、終わってから見れば正しかったと思える。
本報告書では、実験を行ってみて個人的な感想も含めて記載することとする。もし、これから先、FitBitを用いて研究する後輩たちの参考になればうれしい限りだ。

おおまかな実験概要については以下の画像の通りである。
補足として、各条件の期間は２週間であり、間に４日間の休息期間を設けている。

実験期間中の私の動きについてもここに残そう
毎朝のForms回答を促すメッセージを朝９時ごろにTeamsの全体チャットでメンションをつけて発信。１５時頃を目安に回答が行われていない参加者に対してTeamsの個人チャットを発信し、回答を促すといった流れだ。各条件の期間の終了時には主観指標を測るForms回答の促しを行った。また、度々充電は大丈夫かなどのメッセージを全体チャットに送信した。

肝心の測定結果に関してだが、数値に関しては顕著なエラーはなく取れていると考えている。どのデータもある程度の欠損が出ることは想定していた中、条件の期間14日間の中で計測ができていなかった日数は、どの参加者も１日、２日程度であった。この欠損が見られたのはRMSSDがほとんどであった。また、RMSSDのみ奇妙？な現象が見られた。RMSSDはDailyとDeepの２つで記録されるものだが、Dailyのみ値が０の日、Deepのみ０の日が存在している。
Deepのみ０の日があることはなんとなくわかる。深い睡眠の時間がFitBitの基準の時間分足りていなかったと考えられる、ただ、Dailyが０になることだけはいまいち理解できないのだ。Deepの数値は出ている、寝ているはずである。睡眠時間の数値もしっかり記録されている。この辺もまた考えられることを次のゼミまでにまとめることにする。
この後の参加者の人たちのFitBit返却の際にどのような点が気になったかなどの内省報告？をもらい改善点をまとめフェーズ２に生かす必要がある。

優先順位別これから行うこと
１．フェーズ２にむけて被験者集め
２．分析（分析手順の確認）
２．学会発表に向けた資料作成（ゼミ発表用も同時進行）
３．フェーズ２に向けて実験の最適化（Teamsの投稿の自動化？）

ここから実際に計測をやってみて思ったこと。
毎日回答のFormsはとにかくめんどくさい。大変とかではなくめんどくさいのだ。この辺は自動化できそうなとこだから勉強必須。あと今回は毎朝Formsは毎日Formsを添付せず最初にFormsのリンクを貼ってさかのぼって回答してもらう方式にしたけど、これは被験者負担がある程度あるのかなと思ったのだ。なので毎朝回答のFormsのみ貼ってあるチャネルを用意するなどしてすぐに回答できるようにすることもフェーズ２では検討（毎朝のチャットを自動化できればそんな手間は必要ないけど）。手動でやるってなったら10人までが限界な気がする。制御できる人数を少数に絞ったのは私にしては賢明な判断だったのだ。あとは、分析するにしてもあまりにデータが不足しているのだ！！次の参加者を集めてできる限り早急にフェーズ２に移行する必要があるのだ。１０人を目標にして、３月中にフェーズ２開始を目標に動くのだ。（神谷の方の実験が終わり次第そっちの参加者を一定数引き抜くのもありだが、これはおそらくフェーズ３になるかな）

次回の卒論報告書 破 でお会いしましょう。ではまた👋