태터데스크 관리자

도움말
닫기
적용하기   첫페이지 만들기

태터데스크 메시지

저장하였습니다.

Welcome to youlsa's home!

3편을 이제서야 씁니다. 2편 쓴 후 거의 1년 다 되어 가네요. 죄송합니다.-_-


숀리 엑스 바이크의 크랭크에 감아놓은 케이던스 센서의 신호를 받아서 파워값을 환산하여 PC로 쏘아주도록 하는 프로그램을 작성해서 한동안 개인적으로 써왔습니다...만 너무 대충 만들어서 소스가 너무 더럽고 정리가 귀찮아 차일피일 미루게 되었습니다.


그러던 중 우연히 비슷한 일을 해주는 프로젝트를 발견해서(vpower) 여기에 엑스바이크 관련 작업을 조금 추가하여 좀 더 깔끔하게 다듬었습니다.


vpower 프로젝트의 원래 페이지는 이곳입니다.

https://github.com/dhague/vpower


엑스바이크 관련 파일들을 맘대로 추가하기 위해 프로젝트를 아래의 위치로 포크해왔습니다.

https://github.com/youlsa/vpower


포크 이후 작업한 내용들은 이렇습니다.

1. 엑스바이크의 부하곡선 그래프 공식을 적용한 계산 루틴 추가. (XBikePowerCalculator 모듈)

2. 속도 센서가 아닌 케이던스 센서를 사용하도록 수정.



준비물

아래와 같은 준비물이 필요합니다.


좌측으로부터...

1. ANT+ 동글

2. 마이크로 SD카드 (8기가면 충분)

3. 라즈베리파이 2 (또는 3)

4. 라즈베리파이 케이스(없어도 됨)


사진에 없는 것들로는..

5. 전원 어댑터 (핸드폰 충전기 써도 됩니다)

6. 케이던스 센서

7. 키보드, 마우스, HDMI 케이블, 모니터 (이것들은 SD 작업할 때에만 필요함)



SD 카드 만들기

[정말 보시려면 클릭!]



조립

완성된 SD 카드를 라즈베리파이에 꽂고 케이스를 조립하고 ANT+ 동글을 꽂아주면 완성입니다.



숀리 엑스바이크 주변에 라즈베리파이를 두고 전원을 켭니다.


어댑터를 연결해서 전원을 넣으면 잠시의 부팅 시간을 거친 후, 바로 주변에서 날아오는 케이던스 센서의 ANT+ 신호를 받아서 파워값으로 변환한 후 ANT+로 다시 쏘기 시작합니다. 부팅 되고 전원 내려질때까지 이 일만 합니다.



즈위프트를 실행하고 페어링 화면에서 ANT+ 파워미터를 찾도록 하면 아래와 같이 파워미터로 검색이 됩니다.



이제 숀리 엑스 바이크 실내 자전거로 Zwift게임을 신나게 즐기면 됩니다. ^^



추가사항
1. 숀리 엑스 바이크의 부하 조절 노브를 10단 중에 8단에 맞춰놓고 써야 정확한 파워값이 나옵니다.


2. 원래는 케이던스 센서의 ANT+ ID값을 페어링 시켜주는 과정이 필요한데, 그냥 귀찮아서 주변의 모든 케이던스 센서의 신호를 모두 받도록 했습니다. 따라서 1개 이상의 케이던스 센서가 주변에 있으면 파워값이 이상한 값이 나옵니다. 숀리 엑스 바이크 인근에는 딱 1개의 케이던스 센서만 동작하고 있도록 주의 바랍니다.


3. ANT+ 동글은 일반적으로 시중에 판매하는 ANT+ 동글은 모두 동작합니다만, 가민 Vector2와 함께 온 가민 ANT+ 동글은 동작을 안합니다. 제품 ID가 한 글자 차이가 나기 때문이라 약간만 수정하면 되는데... 귀찮아서..


4.마이크로 SD 카드를 만드는 과정이 조금 복잡해 보이는데요, 디스크 이미지를 올려놓으면 편리하게 이용이 가능하실것 같다는 생각이 들었습니다. 하지만, 파티션이 여러개이고 디스크 이미지의 전체 용량이 어마어마해서 올리기 어려울 것 같습니다. 방법을 찾아보도록 하겠습니다.


5. 숀리 엑스 바이크가 아닌 다른 종류의 실내 자전거에 대해서도 속도-파워 데이타를 추출해서 보내주시면 해당 내용을 추가할수 있을 것 같습니다.


(덧붙임) 앗? 그러고보니, 엑스 바이크에는 속도와 칼로리 등등을 보여주는 화면이 있네요. 이거 뜯어서 배선 빼면 케이던스 센서 없이도 똑같이 구현이 될거 같습니다??? 왜 그 생각을 안해봤지???


(덧붙임2) 가정용 헬스 자전거에 케이던스나 파워 데이타를 ANT+/BLE로 전송해주는 기능을 포함한 자전거가 나올법도 한데 없는 것 같습니다. 요즘엔 스마트워치도 많이 쓰고 Zwift같은 게임도 갈수록 늘어가는데다, 무엇보다 건강에 대한 관심들이 높아져 가니 이쪽 수요가 분명히 있을텐데 말입니다. 혹시 헬스 자전거 업체 관계자 분께서 보신다면 저렴하고 좋은 제품 좀 하나 만들어주시면 진심 감사드리겠습니다.

Comment +4

  • 몽몽 2018.02.07 15:47 신고

    즈위프트에 관심이 생겨 헬스사이클에 적용할수 있나 싶어서 찾아보고 있었는데 먼저 시도하신 분이 있네요...
    저에겐 프로그래밍 재능이 없어 어려운글이었지만 재밌게 잘봤습니다

  • 두울 2018.04.09 19:17 신고

    즈위프트 해보려고 독학중인데 준비물로 속도계.자전거.스마트로라.동글...모두 가격에 대략200만원쯤 되어서 집에 있는 실내자전거로 연결할수 없을까 생각하다 검색해들어 왔는데...ㅎㅎ 고수가 계셨군요....전문영역이라 잘 모르겠지만 재밌게 보았습니다..^^

  • 블링 2018.05.07 11:38 신고

    실내자전거로 즈위프트하려고 계속 알아보고 있었습니다. 위의 방법을 어떻게든 터득해서 저도 집에서 타고 싶어요 감사합니다.

  • 미스릴문 2018.07.02 16:31 신고

    그럼 노트북으로 즈위프트를 돌린다고 하면 필요한 준비물이
    1. ant+ 케이던스 센서
    2. 라즈베리파이와 ant+동글
    3. 노트북과 ant+동글
    이 필요한건가요?

    노트북으로 돌릴경우에 라즈베리파이 없이 노트북 자체적으로 해결할 수 있는 방법도 있을까요?



Zwift라는 게임이 있습니다. 일반 로라나 스마트 로라에 자전거를 올려서 페달을 밟으면 전 세계인들과 경쟁하게 되는 온라인 자전거 게임입니다. 작년부터 큰 인기를 끌고 있어서 한동안 와후 키커라는 비싼 스마트 로라를 사서 꽤 즐겁게 즐겼었는데요, 로라를 집안 사정으로 팔아버리게 되면서 마땅히 Zwift를 즐길 방법이 없어졌습니다.


집안을 둘러봐도 그나마 제일 비슷하게 생긴게 아내가 다이어트를 위해 얻어온 헬스 자전거, 숀리 엑스 바이크라고 하는 이름을 가진 십몇만원 한다는 실내용 자전거입니다. 하지만, 아무런 센서류가 없기 때문에 이대로는 Zwift 플레이가 불가능합니다.






때마침, 올해 시즌에 쓰려고 새로 산 페달형 파워미터인 가민 벡터2가 도착했습니다. 파워값만 제대로 나오면 Zwift 플레이에 아무 문제가 없다는데 착안하여 일단 이걸 끼워서 Zwift를 돌려봤습니다. 잘 됩니다. 싸이클에 비해 페달이 너무 앞쪽에 있어 힘 싣기 어렵고 그런 어려움들은 좀 있지만, 어쨌든 Zwift를 즐길 수 있습니다. ㅋㅋㅋ






스마트 로라와 같이 지형에 따라 자동으로 부하를 넣었다 뺐다 하지는 못하지만, 까짓거 손으로 조절하면 됩니다. 업힐 만나면 단수를 올려주고, 평지 만나면 내려주고 등등... ^^








전체적으로 할만 합니다만.... 십몇만원짜리 자전거에 백몇만원짜리 파워미터라니 뭔가 너무 언밸런스합니다.


그래서, 여러가지 방법을 생각을 해봤는데요, 자전거 센서들 중에 아무래도 가장 싼 축에 속하는 케이던스 센서나 속도 센서를 이용해서 파워값을 연산해서 얻어내어 Zwift 클라이언트에 쏴주면 파워미터가 없어도 별 상관 없이 게임을 즐길 수 있을 것 같습니다. 실제로도 Zwift에서도 인증 받은 로라나 트레이너 기기들은 속도 센서만 붙여도 vPower라고 하는 가상 파워 계산 루틴을 통해 게임을 즐길 수 있게 해줍니다.


물론 비싸거나 유명한 기종들만 대상이고, 이런 숀리 엑스 바이크 같은 변방의 헬스 바이크를 등록해줄리는 만무합니다.




그래서, 일단 이 실내 자전거의 부하 그래프를 얻어보기로 했습니다. 속도 센서와 파워미터를 모두 자전거에 달고 열심히 페달을 밟아 (속도 : 파워) 데이타를 얻어냅니다. 아주 느린 속도에서부터 아주 빠른 속도까지 대략 10초 정도 간격으로 LAP을 나눠가며 자전거를 돌립니다. 가장 많이 쓰이는 파워 구간인 100W~400W 까지 모두 고르게 나오도록 하려면 자전거의 부하 스위치를 8에 두어야 하네요. (10단 중 8단이니 꽤 힘듭니다만, 원래 자전거는 고통으로 타는겁니다^^)









데이타를 정렬해서 그래프로 그려봅니다. 가로가 속도(mi/h), 세로가 파워(W)입니다. 부하 그래프를 구할 때에는 이상하게들 km단위가 아닌 마일 단위를 쓰네요. 그래서 저도 역시 한번 그렇게 해봅니다.


그래프의 모양새는 아주 정밀하지는 않지만 어느 정도 괜찮은 부하 그래프를 얻을 수 있을 것처럼 생겼습니다.


요즘 딥 러닝이 핫하다고 하니 한창 이야기들이 많은 Tensorflow를 써서 간단하게 선형 회귀 분석을 해봅니다. 아래의 식을 이용합니다. x가 속도, y는 파워.


y = a*x + W



분석하니 아래와 같은 값들이 나옵니다.

W = -88.4703598, a = 13.56646538, LOSS=594.065


그래프로 그려보면 아래와 같습니다. 괜찮네요, Tensorflow.







사실, 위의 그래프 정도만 해도 쓸만은 한데, 한가지 눈에 띄는 점은 bias 값이 지나치게 크다는 겁니다. (여기서는 W) 이대로 쓰면 페달을 돌리지 않아도 마이너스 파워가 나오는 결과를 초래하게 됩니다.


그래서, 0점의 데이타 (0mi/h : 0W) 를 추가해서 그래프가 0점을 지나도록 해줘서 어떤 형태의 그래프를 얻어야 하는지 한번 살펴봅니다. 대략 아래와 같은 모양이 나와야 할 것 갈습니다.


가만 보니 뭔가 지수함수적으로 생겼으니 수식을 아래와 같이 바꿔줍니다.


y = W + a*x + b*x^2 + c*x^3



Loss 함수를 그래프의 값과 실제의 값과의 차이분들을 모아 그 면적을 구하도록 해서 해당 값을 손실 값으로 간주하도록 하고, 이 손실이 최대한 적은 쪽으로 학습을 하도록 합니다. 아주 세밀세밀하게...


소스는 아래와 같습니다.


[ 소스 보기 ]




Tensorflow에게 10만회 정도 학습을 시키니 어느 정도 쓸만한 괜찮은 인자들을 뱉어냅니다.


아래 화면에 찍힌 값들을 이용해 최종 결정된 수식은..

y = 0.00259981 + 0.03980412 * x + 0.46587375 * x^2 + (-0.00238126) * x^3


이젠 속도만 알면 파워값을 얻을 수 있습니다!!!!!  ^^






참고로, 아래의 그래프들은 학습 횟수에 따라 그래프의 모양을 찾아가는 과정입니다. 좌상단으로부터 책 읽는 순서로 각각 1회, 2만회, 4만회, 6만회, 8만회, 10만회째에 해당하는 그래프입니다. 실용적으로는 2만회 정도만 해도 어느 정도 충분한 것 같습니다.





부하 그래프를 얻어서 속도에 따른 파워값을 계산해낼 수 있게 되었습니다. 이제 이렇게 얻은 파워값을 어떻게 Zwift한테 쏘아줄지 고민해보도록 하겠습니다. 지금까진 비교적 손쉬웠는데 이제부터는 머리 아프네요.

Comment +2

  • 겨울이 되어서 헬스바이크로 즈위프트 할 방법이 없을까 찾아보다가, 제가 막연히 생각했던것을 구현하려는 글을 보니 감탄이 나옵니다. y = a*x + W 이 수식은 파워 구하는 공식인가요?

    • 그냥 부하-파워 그래프의 모양을 보고 가정해서 넣어본 공식입니다. 하지만 전 구간을 놓고 보면 그래프가 곡선이라 그 다음 공식으로 바꿔서 추정해봤습니다. y = W + a*x + b*x^2 + c*x^3

티스토리 툴바