運転と安全性

Tracelet は生の位置情報と加速度計のストリームを 意味のあるものに変えることができます デバイスがどのように移動しているかに関するイベント — クラウドを使用せず、完全にデバイス上で 呼び出します。 3.3.0 で追加された、3 つの独立した機能があります。

|特集 |それがあなたに伝えること | | を使用して有効にします。 | で聞きます。 |---|---|---|---| | 運転イベント | 「ドライバーは急ブレーキをかけた / 急加速した / 急ハンドルを切った / スピードを出しました」 |非トランスレート |翻訳1遅れ | | トランスポートモード | 「ユーザーは現在、歩いたり、走ったり、自転車に乗ったり、乗り物に乗ったりしています。」 |非トランスレート |翻訳1遅れ | | 衝突と落下 | 「衝突（または落下）が起こったばかりかもしれません」 |非トランスレート |翻訳1遅れ |

これは誰のためのものですか? (実際の例)

• 使用量ベースの保険 / 車両の安全 → 運転イベントにより、旅行ごとに提供されます サーバー側を使用しない危険な運転（急ブレーキ、スピード違反）の画像 処理。
• 配達 / フィールドサービス アプリ → 輸送モード により、各旅行にタグを付けることができます 運転 と 徒歩 (例: 「バンを降りてドアまで歩いた」)。
• 単独労働者 / ライドシェア / 個人安全アプリ → 衝突と落下の検出 信頼できるトリガー（ユーザーの「大丈夫です」キャンセルウィンドウ付き）を提供します。 SOSフローを開始します。

任意の組み合わせを有効にすることができます。これらは独立しています。

1. 走行イベント（テレマティクス）

30秒バージョン

// 1. Turn it on (e.g. with a 50 km/h limit for speeding)
await Tracelet.ready(Config(
  telematics: TelematicsConfig(
    enableDrivingEvents: true,
    speedLimitKmh: 50,
  ),
));
 
// 2. Listen
Tracelet.onDrivingEvent((event) {
  print('${event.kind} — severity ${event.severity}');
});
 
// 3. Start tracking as usual
await Tracelet.start();

それでおしまい。デバイスが移動すると、次のようなイベントが発生します。

harsh_braking — severity 0.82
speeding — severity 0.40

各フィールドの意味

すべての DrivingEvent には次の機能があります。

しきい値の調整

すべてのしきい値は g 単位です (1 g ≈ 9.81 m/s²、重力の引力)。デフォルト 一般的な保険/車両の慣例に従ってください。変更する必要はほとんどありません。

2. トランスポートモード

ユーザーが still、walking、running、cycling、または vehicle、加速度計の動きと GPS 速度を組み合わせたもの。

await Tracelet.ready(Config(
  classifier: ClassifierConfig(enableFusedClassifier: true),
));
 
Tracelet.onModeChange((event) {
  print('Now: ${event.mode} (confidence ${event.confidence})');
});

位置フィルターの自動調整

距離を正確に追跡するには、異なるフィルターしきい値が必要です。 活動。歩行は困難なケースです。約 1.4 m/s では、GPS ノイズ フロアが大きくなります。 実際に移動した距離の一部であるため、緩いフィルタではジッターが次のように記録されます。 距離。車ではその逆が当てはまります - 敷居が狭いと現実が捨てられます 動き。

事前にセットアップを選択することはできません。ユーザーは「今ジョギング中です」と宣言しません。 1 つのセッションには通常、登山口までの散歩、ランニング、そしてランニングが含まれます。 歩いて戻ります。したがって、分類器に次のことを決定させます。

await Tracelet.ready(Config(
  classifier: ClassifierConfig(
    enableFusedClassifier: true,        // required
    autoTuneFromTransportMode: true,
  ),
));

モードが コミットすると、Tracelet は 4 つのしきい値をそれに適した値に交換します。

ジョギングには意図的に漕ぎはありません。running 帯域 (6 ～ 20 km/h) 内に収まります。 まさにこれが、ユーザー向けの「ジョギング プリセット」がフィクションである理由です。

予測可能性を維持する方法:

• 再調整は、コミットされたモード変更の場合にのみ発生します - すでに信頼度ゲート型です modeSwitchDwellMs によってデバウンスされます — センサー読み取りごとではないため、しきい値は おしゃべりはできません。
• しきい値はその場で交換されます。走行距離計は一定期間にわたって継続します。 セグメントを失うのではなく、モードを変更します。
• 適用された値は onModeChange イベントおよびデバッグ ログに到着します。 オートチューンは決して静かではありません。
• unknown は、設定したものをすべて復元します。 Tracelet はそれがいつ起こるかを推測しません わかりません。
• autoTuneFromTransportMode (または enableFusedClassifier) をオフにします ランタイムは構成されたしきい値をすぐに復元します。この機能は決して復元しません。 スイッチをオフにすると、その効果が残ります。

何が適用されたのかを見ると、

力。オートチューニングOFF時、モードがunknownの場合はnullとなります。 (独自の値を復元します):

Tracelet.onModeChange((event) {
  final tuning = event.appliedTuning;
  if (tuning == null) {
    print('${event.mode} — your configured thresholds are in force');
  } else {
    print('${event.mode} → distanceFilter ${tuning.distanceFilter} m, '
        'odometerAccuracyThreshold ${tuning.odometerAccuracyThreshold} m');
  }
});

debug: true と logLevel: verbose では、同じ値がログに表示されます。

auto-tune: 'walking' → distanceFilter=8.0m trackingAccuracy=15m odometerAccuracy=10m maxImpliedSpeed=4m/s

現在有効な内容を読む

onModeChange は、モードがコミットされた「瞬間」について通知します。どういうことかと聞くと、 フィルタは、モード変更が発生していない場合を含め、任意の時点で使用されています。 時間 — Tracelet.getCurrentLocationTuning() を使用します。

final tuning = await Tracelet.getCurrentLocationTuning();
print('in force: distanceFilter ${tuning?.distanceFilter} m, '
    'trackingAccuracyThreshold ${tuning?.trackingAccuracyThreshold} m');

これは、設定からではなく**、ネイティブの位置プロセッサから読み取ります。 セット。この違いが重要です。Tracelet.activeConfig は Dart 側のミラーです。 最後に渡した Config なので、何を要求したかではなく、何を要求したかが報告されます。 フィルターは実際に使用しています - そして自動調整をまったく表示できません。 自動調整により、設定呼び出しを行わずにしきい値が変更されます。

追跡セッションがプロセッサを構築する前に null を返し、常に Web 上の null。同等のフィルター状態がありません。

3. 衝突・落下検知

衝突の可能性（移動中の強い衝撃）、またはオプションで衝突を検出します。 個人的な秋。誤報はコストがかかるため、検出は裏付けられています (大きな衝撃だけでは決して十分ではありません)、ユーザーにキャンセルまでのカウントダウンを与えます。

await Tracelet.ready(Config(
  impact: ImpactConfig(
    enableCrashDetection: true,
    confirmWindowMs: 15000,   // 15s for the user to say "I'm fine"
  ),
));
 
Tracelet.onImpact((event) async {
  if (event.isPotential) {
    // Show a big "Are you OK?" countdown screen.
    // If the user taps "I'm fine":
    await Tracelet.cancelImpact(event.id);
    // If they tap "Get help now":
    // await Tracelet.confirmImpact(event.id);
  } else {
    // event.kind == 'crash' (or 'fall') — confirmed.
    // The user didn't cancel in time → start your SOS flow.
  }
});

流れの仕組み

1. 高速移動中の強い衝撃 → potential_crash イベントが発生します。 非トランスレート。
2. カウントダウン UI を表示します。ユーザーは キャンセル (cancelImpact) または 今すぐ確認できます (翻訳されていません)。
3. 期限までに何もしなかった場合 → 確認された crash イベントが発生します。

確認はアプリが強制終了されても存続します

暴力的な衝撃は、多くの場合、OS によるアプリの強制終了で終わります。つまり、携帯電話が投げられたり、 車両が停止すると、デバイスは Doze 状態になります。キャンセルカウントダウンの場合 メモリ内にのみ存在するため、確認された crash/fall は黙って起動されません。 Tracelet はカウントダウンを プロセスデスセーフ にします。 potential_crash/potential_fall が発生すると、ディスクに永続化され、 ウェイクアップは締め切り直後に備えてあります。アプリがまだ生きている場合は、 正常に確認し、ウェイクアップを解除します。殺されたら目覚める 確認されたイベントを新しいプロセスから再発行するため、SOS フローは引き続き実行されます。

ユーザーがキャンセルすると、永続化された候補が削除され、ウェイクアップが解除されます。 キャンセルされた候補は、再起動後に再確認されることはありません。

実際の衝突や落下を裏付ける追加の手がかり

大きな衝撃だけでは十分ではありません。それは、誤報が多すぎる原因となります。 したがって、Tracelet は、通常、現実世界の現実世界で発生する追加の手がかりを探します。 衝突または落下。手がかりが多ければ多いほど、その確信度は高まります。これらの手がかりは、 Tracelet は さらに 自信を持っていただけます。実際のイベントは決してキャンセルされません。

• 携帯電話が落ちていた — 誰かが携帯電話を落としたり、携帯電話を盗んだりする直前 落下すると、携帯電話は一時的に無重力状態になります。フォールをさらに盛り上げるスポッティング 信じられる。
• その後はすべてが静止していました — 実際に転倒した後、その人と電話は 通常は動きを停止します。その突然の静けさは強い兆候です。
• 車が突然停止した — 実際の衝突では、車両は高速から停止します。 1、2秒でほとんど止まりました。速度の急激な低下は衝突を後押しします。
• 圧力による「ポップ」 — 重大な衝突（またはエアバッグの作動）により、急速な衝撃が発生します。 車内の気圧の変化。圧力センサーを備えた携帯電話では、 これに注目してください。これがない携帯電話ではこのチェックをスキップするだけで、デメリットはありません。

オプション: ライセンス付き AI クラッシュ モデル

デフォルトでは、衝突検出は ルール エンジン (G しきい値 + 速度) を使用します。 上記の裏付け) — 追加のセットアップは不要で、そのまま使用できます。より高い精度を目指して AI クラッシュ モデル を有効にできます。これは、ゲート クラッシュを学習したモデルです。 固定閾値の代わりに学習された確率。

オプトインでオンデマンドでダウンロード (決して埋め込まれない) なので、基本 SDK サイズ は変わっていない。これを有効にするには、ライセンス キーを取得し、設定でそれを指定します。

await Tracelet.ready(Config(
  impact: ImpactConfig(
    enableCrashDetection: true,
    crashModelUnlockUrl: 'https://unlock.ikolvi.com/unlock',
    crashModelLicenseKey: '<your license key>',
    crashModelThreshold: 0.5074,   // rf_probability_threshold from training
  ),
));

何らかの理由（オフライン、無効なキー）でモデルをアクティブ化できない場合、SDK 自動的にルール エンジンにフォールバックします - アプリは動作し続けます。

ライセンスを取得する

ライセンスの取得 ページからキーを取得します。サインインし、パスワードを入力します。 アプリケーション ID を入力し、すぐに貼り付けられるキー (または完全な ImpactConfig) をコピーします。 スニペット）。

• 開発ライセンス — デバッグ ビルドとエミュレータ用。アプリ ID だけで、追加のものはありません 設定。
• 製品ライセンス — 出荷されたアプリ用。アプリの署名証明書も必要です SHA-256 (Play Console → アプリの整合性 → アプリ署名、または ./gradlew signingReport)。

ポータルには、発行されたキーのリストも表示され、キーを即座に取り消すことができます。

運転せずに試してみる（シミュレーション）＆データベースアクセス

Tracelet には、テレマティクス イベントと一連の診断 API を保存する専用のデータベース テーブルが含まれています。これらは Tracelet Doctor 診断オーバーレイによって頻繁に使用されますが、物理的に車を運転したり衝突させたりすることなく、アプリ内で直接使用してカスタム診断画面を構築したり、安全フローをテストしたりすることもできます。

データベースからテレマティクスを取得する

すべての運転および衝撃イベントは、ローカル SQLite データベースに自動的に保存されます。これらの構造化された記録を取得して、危険な運転行為の履歴を表示できます。

// Fetch the 50 most recent telematics events from the database
final events = await Tracelet.getTelematicsEvents(50);
 
for (final event in events) {
  print('Event Type: \${event.eventType}');   // e.g. harsh_braking, crash
  print('Severity: \${event.severity}');
  print('Location: \${event.latitude}, \${event.longitude}');
}

イベントは新しい順で返され、同期してもイベントは削除されません。 ビュー — syncTelematics を有効にするとイベントがアップロードされますが、ローカル履歴は残ります 無傷。

バックエンドに送信する

HttpConfig.syncTelematics: true を設定すると、非同期イベントが通常のイベントに乗ります。 location sync — 同じ POST 上のルートレベルの telematics 配列、または独自の配列 HttpConfig.telematicsUrl を設定するときにリクエストします。アップロードに失敗するとイベントが保持される ドロップするのではなくキューに入れます。ワイヤー スキーマの場合、バッチ処理の境界と 別のエンドポイントのトレードオフについては、を参照してください。 テレマティクス同期 📖。

イベントのシミュレーション

模擬テレマティクス イベントをネイティブ追跡エンジンに直接挿入できます。これは、アプリの反応 (クラッシュ時に SOS 画面を表示するなど) をテストしたり、UI コンポーネントをテストしたりするのに最適です。サンプル アプリの 運転と安全 ページと Tracelet Doctor オーバーレイは、この API を使用して、開発者がボタン経由でイベントをトリガーできるようにします。

// Simulate a harsh braking event (named arguments)
await Tracelet.simulateTelematicsEvent(
  eventType: 'harsh_braking',
  severity: 0.85, // 0.0 to 1.0
  latitude: 37.422,
  longitude: -122.084,
);

データベースのクリア

診断状態をリセットする必要がある場合、またはローカル データベースからテレマティクス イベントの履歴をクリアする必要がある場合は、キューをパージできます。

await Tracelet.destroyTelematicsEvents();

自動テストでは、Dart から直接エンジンを駆動することもできます (flutter_rust_bridge 経由で公開されます)。example/integration_test/behavior_simulation_test.dart を参照してください。

権限

• 運転イベントには、すでに使用している位置情報の許可のみが必要です 追跡 — 余分なものは何もありません。
• 輸送モードと衝突/落下は加速度センサーを使用します。 Android では、 モーション検出のためにすでに実行されています (新しい権限はありません)。 iOS では、 モーションとフィットネス の使用説明により、精度が向上します。を参照してください。 iOS および Android の設定ページ。

知っておいてよかった

• オンデバイス & 決定的 — すべての検出は共有 Rust コアで実行されます。いいえ ネットワーク、クラウド モデルなし、Android と iOS で同じ結果。
• ドライビング イベントは Web でも機能します (GPS から派生したものです)。
• サイドチャネル — これらのイベントは通常のイベントと並行して配信されます onLocation ストリーム;あなたの場所や走行距離計を変更することはありません。 syncTelematics をオプトインした場合にのみ、同期ペイロードに参加します。