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歩行者の移動軌跡を追跡するため，スマートフォン（Apple製，iPhone SE）のモーションセンサーを利用して，加速度・角速度の計測を行うことができるアプリケーションを作製した．swift言語を用いてXcode上でプログラム開発を行った．iPhoneのCore Motionを利用して，スマートフォンのセンサーから加速度・角速度を取得するプログラムを作成した．また，市販のモーションセンサー（ATR-Promotion製，TSND151）を用いた加速度・角速度の計測も行った．
理論的には取得した加速度を時間で積分し，角速度から角度補正を行うことで歩行者の移動軌跡を追跡できるはずである．しかし実際にはノイズ成分が大きく，また積分誤差の蓄積が生じるため，実際の軌跡とのズレがかなり大きくなった．バンドパスフィルターを適用し，高精度な積分スキームを試したが，実用レベルの結果を得ることは難しいことが分かった．
10メートル四方程度の比較的狭い範囲内に対して，モーションキャプチャー（ノビテック製，Vinus3D）を用いて歩行者軌跡を追跡できるシステムを整備した．ビデオカメラによる直接撮影動画との比較により，領域の大きさは限定的であるが，十分な精度があることを確認した．
一方，歩行者挙動の数値シミュレーションコードとして，力学ベースの離散要素法（DEM）によるものと，ルールベースのマルチエージェント法によるものを開発した．いずれも歩行者の移動方向についてはフロアフィールドを採用した．ルールベースモデルは力学ベースモデルに比べて理論的根拠が希薄で，予測精度が低いが，計算不可は小さくて済む．歩行者同士の衝突を無視できる程度の低密度空間では，マルチエージェント法による計算でも十分な精度が出ることが確認できた．
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