ラスト長男に競り負ける、そしてシューズの履き比べ、

今日は疲労抜きの日なので
長男とキロ６で往復４キロ。

最近ラスト４００メートルくらい
スパート掛けて来るんですよね。

どうしてもラスト５０メートルで
競り負けます。

悔しくて仕方がありません。

まぁ、最初に仕掛けたのが私で
その後はいいようにやり返されている
だけですけど。

疲労抜きのはずだったけど、
何となく脚が軽くなったように
錯覚したので思い付きで。


帰宅した自宅の前で
シューズの走り比べ。

勿論、加速度センサ付けて。

家の前で車に轢かれると
悲しいことになるので、
まず安全なところまで
ジョグで移動。

そして６０メートルくらい
ダッシュして家に戻って
シューズ交換の繰り返し。

まぁ、長男に負ける訳です。
ダッシュはいずれも
１００メートル換算で
１８～２０秒（遅; ;）。

まずジョグの比較。

まぁ、ジョグは何履いても
そんなに変わらないらしい。

一応誤差評価として
ジャパブーだけ２回走りました。

そのジャパブー２回の差が一番大きい^^;

センブーなんて何年振りだろ？
意外とジョグも走り易い（笑）。

ヴェイパーはプシュプシュ音が
気になりました。

共通して右足のばらつきが
大きいです。

次にダッシュ。

一番脚の回転がよくて気持ちいいと
思ったのはセンブーでした。

ここでも有意な差は見られないけど、
センブーの加速は悪くない。
ヴェイパーも悪くない。

一方で、
まぁ、ペガサスは仕方ないとして
フライ３の加速が今一でした。

実感としてもフライ３はダッシュまで
行くと走り辛い。

やはりヴェイパーとは似て非なる
ものなんですね。

マナーの悪い右足ですが、
ダッシュになるとさらに顕著になります。

着地衝撃も加速も平均値高め、
ばらつきも大きい、じゃじゃ馬です。

ペガサスは着地衝撃も加速もマイルド。
要はダッシュ用ではないと言うことかな。

何となくシューズの傾向は実感と数値が
結びついたので、次は左右差とか、
走り方の差とか、ちょっと考えたいです。

金曜ハーフ走、今一つ踏込めない理由、

(4/10)
OISO 14C
ZFFK(719km)
[J]2.6km 5'41/km
[M]21.1km/1:27:59 4'10/km 163bpm 194spm 7.8/124=6.1% L48.7%/R51.3% 206ms
4'12-4'16-4'14-4'11-4'12(21'05/5km)
4'12-4'09-4'06-4'08-4'09(20'44/5km)
4'10-4'13-4'11-4'09-4'14(20'58/5km)
4'11-4'02-4'08-4'13-4'13(20'46/5km)
4'01-0'24(3'50)
[J]3.2km 6'23/km
VO2max=59
Total:124km/month

金曜夕方にハーフ走できるのは、
確かに在宅勤務のおかげ。

土曜の天気が怪しかったので
前倒しで走っちゃいました。

iPhoneにはSkype Businessと
Microsoft Teamsが入っていて
さらに会社の電話も転送されるので、
たまに走っているときも背中で鳴ります。
（出ないけど）

とりあえず帰宅してPC見る必要が
ありそうなことが分かれば十分。

最近は夕暮れ時に走るんだけど、
この時間って意外と微妙なんです。

急に風が強くなり、そして日没の
前後で風向きも反転する。

今日は最初は東からの風11m/s、
ハーフ走り終わる頃は西からの風8m/s。

ペースを一定に保つのも難しいし、
気温の割に寒い。

無理しなかったのは心拍を見ると分かる。
僕のMペースは概ね168bpmくらい。

あと、実はガチでハーフくらい走ると免疫力が
一時的に低下することが何となくわかる。

最近はやっぱり少し不安で追い込めない。
ガチの30km走とかも怖くてできない。

そんなところにもCOVID-19の影があります。

最大の用心をして感染してしまったときは
仕方がないのかも知れないけど、それでも
２割の人は重症化するし、
５％の人は人工呼吸器やICUになってしまう。
そこから回復するのは実は大変。

そして何よりも自分が２次感染の元に
なってしまうかも知れない。

その中でやっぱり２割と５％、ひょっとしたら
誰かが亡くなるきっかけになってしまうかも
知れない。

そんなリスクを背負いたくないし、
どうしても通勤や通学しなければならない人の
リスクを増やしたくもない。

今日までの勢いだと今月末、累積感染８万人です。
もう少し想像力を働かせないといけないと思います。

ランニングデータロガーの作り方 その二

昨日はハードウェア編でした。

って単にパイゼロと加速度センサを

つないでチョコベイビーに入れた

だけですけど。

 

加速度のログを取る

プログラムは 下記になります。

上手く貼り付けられるかな。

 

6050.py

---

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python

# import module
import csv
import smbus
import math
from time import sleep
from datetime import datetime

# slave_add
DEV_ADDR = 0x68
# register_add
ACCEL_XOUT = 0x3b
ACCEL_YOUT = 0x3d
ACCEL_ZOUT = 0x3f
TEMP_OUT = 0x41
GYRO_XOUT = 0x43
GYRO_YOUT = 0x45
GYRO_ZOUT = 0x47
PWR_MGMT_1 = 0x6b
PWR_MGMT_2 = 0x6c
AFS_SEL_ADD = 0x1c
AFS_SEL_SET = 0x10 # 0x18:16g, 0x10:8g, 0x08 4g, 0x00 2g
ACCEL_DIV = 4096.0 # 16g:2048.0, 8g:4096.0, 4g:8192.0, 2g:16384.0

bus = smbus.SMBus(1)
# Unlock Sleep
bus.write_byte_data(DEV_ADDR, PWR_MGMT_1, 0)

def read_byte(adr):
    return bus.read_byte_data(DEV_ADDR, adr)

def write_byte(adr, param):
    bus.write_byte_data(DEV_ADDR, adr, param)

def read_word(adr):
    high = bus.read_byte_data(DEV_ADDR, adr)
    low = bus.read_byte_data(DEV_ADDR, adr+1)
    val = (high << 8) + low
    return val

def read_word_sensor(adr):
    val = read_word(adr)
    if (val >= 0x8000):
        return -((65535 - val) + 1)
    else:
        return val

def get_accel_data_lsb():
    x = read_word_sensor(ACCEL_XOUT)
    y = read_word_sensor(ACCEL_YOUT)
    z = read_word_sensor(ACCEL_ZOUT)
    return [x, y, z]

def get_accel_data_g():
    x,y,z = get_accel_data_lsb()
    x = x / ACCEL_DIV
    y = y / ACCEL_DIV
    z = z / ACCEL_DIV
    return [x, y, z]

# Main function
write_byte(AFS_SEL_ADD, AFS_SEL_SET)
while 1:
    d = datetime.now()
    datetext = '{0}:{1:02}:{2:02}.{3:06}'.format(d.hour, d.minute, d.second, d.microsecond)
    accel_x,accel_y,accel_z = get_accel_data_g()
    print 'acl[g]',
    print 'x: %06.3f' % accel_x,
    print 'y: %06.3f' % accel_y,
    print 'z: %06.3f' % accel_z,
    print

    with open('data.csv', 'a') as f:
        writer = csv.writer(f, lineterminator='\n')
        writer.writerow([datetext, '%06.3f' % accel_x, '%06.3f' % accel_y, '%06.3f' % accel_z])
    f.close()

    sleep(0.0036)

---

 

たったこれだけです。

 

ハイライトしていないソースは見にくい。

Gooブログで上手くハイライトさせる方法を

知っていたら誰か教えて欲しいです。

 

 

 

ランニングデータロガーの作り方 その一

今日はチョコベイビー、じゃなくて

ラズパイ&加速度センサの作り方の

忘備録です。

ラズパイゼロWiFi付き、

サイエンススイッチで買いました。

私が購入したときは、

品薄でお一人様一個でした。

流石に古いラズパイだと

ランパンのポケットは苦しい。

加速度センサはAmazon。

こういう部品が簡単に買える

世の中になったんですね。

昔は毎週秋葉原に行ってたのに。

加速度センサがチョコベイビーの蓋に

すっぽりハマったのがケースの決め手

でした。手間いらず。

ラズパイ側は高さがネックで

コネクタは諦めてはんだ付けしました。

接続はこんな感じ。

ちょっと微妙なはんだ付けですが。

そして電源用USBの所だけ

穴を開けて完成です。

あとは適当なモバイルバッテリーに

繋ぐだけ。

明日はPythonのコード紹介します。

T+ペース2km走、

(4/8)
OISO 18C
adiZERO japan boost3(528km)
[J]2.5km 5'59/km
[M]4km 4'12/km 192spm 124cm
4'19-4'19-4'06-4'05
[J]2km 5'54/km
[T]2km 3'38/km 199spm 139cm
3'37-3'39
[J]2.6km 6'51/km
Total: 97km/month

最近FR735XTの光学式心拍計の調子が今一。
ジョグ感覚のインターバルや
即死状態のジョグなど、
トホホなことが多くなってきました。

そろそろ3年だから買い替えか？

バッテリライフも怪しくなってきたけど、
チェストバンド型の心拍計付けて
サブ３で走る分にはとりあえず問題ないか。

と思っていたら先に妻に譲った
活動量計の方が先に壊れました。

僕は安静時の心拍数でその日の大体の
調子を判断しているので重要です。

風邪の予兆とかあると
微妙に安静時の心拍が上がるので。

今日は少し速めのポイント練習。
でも土曜日にセンバルやったばかりなので
今日はアップにMペース4km走ってから
T+ペースで2km。

5kmのTペースも1kmのIペースも
あんまり好きじゃないけど、
意外と2~3kmくらいを
一生懸命走るのは好きです。

このくらいの方が後半調子が出てきて
意外と丁寧に走り切れます。

身体の可動域の限界も感じやすい。
もっと肩甲骨と股関節が動いたら、
もっと体幹で安定して走れたらと
思いながらコントロールしてます。

足の裏、ミッドフットで体幹に乗って
腰を落とさずに走れると本当に気持ちいい。

この感覚でハーフくらいまで走れると
いいんだけどなぁ～

加速度センサで見た左右差、そしてCOVID-19の今後、

(4/6)
OISO 16C
ZF3(129km)
[J]2.5km 5'31/km
[M]12km/49:23 4'07/km 161bpm 197spm 7.5/124=5.9% L49.5%/R50.5% 200ms
4'07-4'07-4'10-4'06-4'06(20'37/5km)
4'10-4'13-4'09-4'11-4'09(20'52/5km)
4'00-3'52
[J]2.1km 6'23/km
VO2max=59
Total: 84km/month

昨日はもやもやしてブログが書けませんでした。
色々と頭の中が整理できなくて。

着地衝撃のデータ解析の続きと、
COVID-19グラフのメンテをしていたら、
あっという間に時間が過ぎてグチャグチャ。

走りも昨日はZF3でペース走でしたが、
心拍を上げられず調子が今一。

心拍を上げられない場合は大抵疲れが
残っているとき、頭も回らない。

だから今日は休養に当てました。
それでブログにまとめています。

昨日見ようと思っていたのはこれ。


ZF3でもStreak6と同じ左右差が出ました。
厚底だから癖がマイルドになる訳ではないらしい。


右足の前進加速が強いのは同じ傾向でした。

でも悩ましかったのは着地衝撃が
この前のStreak6より昨日のZF3の方が
大きかったこと。

厚底の方が着地衝撃が弱いって言ったじゃん．．．
あとZF3の着地衝撃は左右差が少なかった．．．

まぁ、間違いや勘違い、早とちりは
よくある話なんだけど、素直に向き合って
最終的に真実に辿り着く？

もう少しデータを取りためないと
正確な像は掴めないと感じています。

そして？ところで？

今日の非常事態宣言を受けて会社からは
5/6までテレワークのみ推奨となりました。
（今までは時差通勤and/orテレワーク）

業務上会社に行く必要がある場合でも
公共交通機関を利用することが躊躇われる
場合は無理に出社する必要はない。
という但し書き付きです。

そういう配慮は大切だなと思いました。

今日の安倍首相が言った２つの数字。

今のペースだと４月末に感染者が８万人。

活動を７～８割抑制すれば、
２週間後から減少に転じることができる。


今のペースだと赤色の部分。

感染ペースを1/4に抑制すると治療者数は
たしかに2週間後ピークで、それ以上増えない。
（黄色の部分）

指数関数の数字の増え方は尋常じゃないから
1週間判断が遅れればとんでもない数字に
なってしまう。

ここが正念場だと思う。

ラズパイ＆加速度センサで左右の足の癖を見つける、

ラズパイ＆加速度センサを
ランパンの腰ポケットに入れて
センバル走って取ったデータ。

昨日は厚底対薄底着地衝撃対決でした。

今日は私の走りの癖を

読み取ってみました。

使ったデータは昨日Streak6で
走ったセンバルです。

いきなりグラフ。


ビジーで描いた本人以外は解読が
難しそうなグラフ。

ポイントとなる部分を丸印で囲み、
説明を付けました。

走りに対応させるとこんな感じ。


右足と左足、どちらの着地か？
着地直後の横方向(Y)の加速度で
判断できることに気付きました。

ガーミンとかのランニングデータも
同じようなアルゴリズムなんでしょうね。

Y+方向のときが右足着地。
右足着地をタイムゼロにして
波形を重ねています。

すると右足と左足の差が見えてくる。

右足の方が着地衝撃が大きい
ことが分かりました。

着地から離床までの時間は
まだ読み切れていませんが、
離床前後に進行方向の最大加速度が
生まれるようです。

右足の方が大きい加速度を
生み出しています。

私の場合は左足が弱いんだなぁ～。

左足のZ方向の波形を見ていると
右足と違い、着地後に一旦傾きが
変わって伸びている部分に気付きます。

私は左だけ外反母趾でかつ脚も
少しX脚方向に曲がっています。

恐らくその影響ではないかと
想像しています。

Fly3でも同じ傾向かどうかは
まだ見ていないので、また今度。

左足の癖を治せばもう少し
いい走りができそうな気もするけど、

どうかな？

それは走りながら考えます。

センバル3本、厚底対薄底着地衝撃対決、

今日はStreak6でセンバル3本やりました。

一昨日の帰宅ランの疲れは
ペースがゆっくりだったためか、
ぼちぼち抜けましたが、

猛烈な西風でした。

刺激入れのサブ３ペース４キロも
肝心なセンバル３本もグダグダ。

(4/4)
OISO 17C(SW 8.6m/s)
Nike Zoom Streak6(Blue)(417km)
[J]3km 5'51/km
[M]4.0km/17:21 4'19/km 158bpm 196spm 118cm
[I]1kmx3(rest 300m)
3'26 206spm 139cm 171bpm
3'47 203spm 129cm 171bpm
3'37 203spm 130cm 169bpm
[J]2.1km 6'35/km
VO2max=58
Total: 58km/month

１、３本目は追い風、２本目は向かい風。
３本目は手を抜いたことが

心拍からも分かる^^;

そしてこれを付けて走りました。


１歩ごとの波形を識別して
着地ポイントやピッチ、加速などを
統計処理してシューズや練習ごとの
比較ができるようになりました。

全部の波形を重ねるとこんな感じ。

高速信号のアイパターン見てるみたい。

そして薄底対厚底、センバル対決。


まぁ、厚底ずるいと言われかねない数字。
ストライドは伸びるし、着地は優しいし、
せこせこピッチ上げて
心拍に負担も掛からないし、
（というか、

厚底でピッチ走法は難しい）。

でも薄底だからダメって

言う訳でもないんだよね。
着地衝撃は平均で見ると

差が開いているけど、
丁寧に着地したときの

最小値はどっちも同じ。

Streak6 2.9G
Fly3 2.9G

つまりStreak6の結果が良くないのは
僕の走りが雑だから。

Streak6で着地衝撃減らすポイント
見付けるのも面白いかも知れない。

1か月ぶりの出勤と帰宅ラン、

今日はどうしてもオフィスに行かないと
片付かない用事ができてしまい、
（平日としては）1か月ぶりにオフィスへ。

午後2時にカンファレンスコールを終えると
東海道線で横浜へ。

先頭車両に乗りましたが、横浜駅に到着する
直前でも9人しかいませんでしたね。

窓が少し開いた状態で車内はそよ風状態、
みんな均等に２ｍ以上は距離が空いてましたね。
勿論みんなマスク姿。静かでした。

横浜駅からみなとみらいはキロ６ジョグで。
いつも通る道がなくなっていてびびりました。
1か月も経つと街も変わるんだ。

オフィスに着いたら1時間ほどで用事は終了。
何人かとお久しぶりの短い挨拶をして帰途へ。

なんと、この時点で普通に走る格好をしていましたね。
三密を避けるために考え出した案でしたが、
往きの9人を考えると普通に東海道線で帰宅した方が
リスクが低かったかもしれません。

走り出す前に何となく気付いていたんだけど、
最近トレイルとかウルトラのYouTube見過ぎて
少しバカになっていました。



在宅勤務で部屋に閉じこもっていると
世の中は「復活の日」（少し大げさ）
状態なのではと暗くなるけど、
走り過ぎる街並みは桜と春の陽気で
穏やかでした。



(4/2)
MM17C
ZFFK(693km)
[J]38.0km/3:25:30 5'24/km 137bpm 188spm 98cm
Total: 40km/month

専門家会議が同じ指標で考えていることを知り軽く驚く、

今日の有識者会議で自分と同じような
指標で判断しているのを見て軽く驚く
とともに頷きました。


オーバーシュートの前に医療現場が
ひっ迫すると言う話。

破線は感染病床数です。

一昨日、東京都は感染病床を現在の118床から
既に500床、近日中にさらに700床と発表して
いました。中等、軽症用には4000床ということで
的確に数字を読んでいると感じましたが、
それでもひっ迫していることは分かります。

東京以外は少し動きが鈍い気がします。
神奈川も病床はそれなりに厳しい。

一方で愛知などは一時ほどではないことが
伺えます。


その次にやって来るのがオーバーシュート
という説明でなるほどと思いました。

1人が何人に感染を広めているか？というグラフ。
専門家会議の説明で東京の直近で約1.7人。
このグラフとほぼ一致します。

オーバーシュートの定義は２～３日で
その日の感染者数が倍になるような場合ということ。

1人が何人に感染を広めているかという数字に
置き換えると概ね3～4人だと思います。

すると東京は1人以上で他の日本の都市より
多いけど、まだそのレベルには届いていない。
神奈川も少し増加傾向だけど、持ちこたえている。


世界で見ると分かり易いです。
USは5日ほど前までは1人が3～4人に感染を
広げる勢いでした。
これが1か月も続いてしまいました。
でもここに来て欧州もUSも一段落の様子です。
むしろ日本の微増が気になる感じです。


そして世界の現在の推定治療者数。
中国がだいぶ落ち着いて来たことが分かります。
医療面ではむしろ日本の方がひっ迫
してきています。

僕は毎日数字を入れる程には余裕がなく、
むしろ5日おきくらいの方が変化が読み取り易い
のでこんな感じのグラフを作っていますが、

専門家会議が同じこれ以上の精度で分かり易く
説明してくれることを期待しています。

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_UfXMyryiXyspw4CjmSddMJJHN-U01zw9ASP3mXRmeo/edit?usp=sharing

ご参考まで。
編集責任は持ちませんので悪しからず。