協働プロジェクト「空気を読む家」キッチンにおけるデータ収集

21. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 21 在室状況起床時刻睡眠度起床制御 07:30 2 of 9 在室起床時間にはちょっと早いけど、睡眠が浅いから環境⾳楽と優しい照明でゆっくりと起こし始めよう空気を読む家における起床空間OS 状態取得睡眠レベルや起床すべき時刻に基づいて、起きやすい状態の時に⽬覚めを誘う超指向性スピーカーで狙ったところに⾳を届ける

22. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ログファイル睡眠環境データの収集 22 約0.5秒毎に温度や光量などのデータを測定し、送信受信したデータを10秒単位に集計。平均値（⾳量のみ最⼤値）をplotlyに送信し、リアルアイムでグラフ描画受信したデータを逐次、⽇毎のログファイルに保存クラウド部会のデータ解析担当者に提出

27. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. システム構成 27 •  冷蔵庫の棚を想定した板の４隅の裏側に感圧センサーを取り付ける •  冷蔵庫内のESP32 (M5 Stack) からBLEで測定データを送信する •  冷蔵庫外のRaspberry Pi でデータを受信し、 WebSocketサーバーへ転送する •  WebSocketクライアントへデータを通知する

31. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 実装⽅法 31 •  ESP32側はArduino開発環境で実装 –  MicroPythonがBLEに対応していなかった！！ –  ADコンバーター経由でセンサーの出⼒電圧を取得 –  BLEのAdvertiseパケットで測定データをブロードキャスト送信 •  RaspberryPi側はpythonで実装 –  Pybluezパッケージを⽤いてAdvertiseパケットを受信 –  フォーマットが⼀致するデータのみを抽出 –  JSON形式に変換、時刻情報や発信元BDアドレスなどを付与してローカルホスト上のWebSocketサーバーへ送信 –  WebSocketサーバーは受け取ったデータを全クライアントに通知するだけ

32. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 実装⽅法（続き） 32 •  WebSocketクライアントとはJavaScriptで実装 –  今⽇は mac & chrome で実⾏ –  受信した測定データを蓄積＆解析 •  モノが置かれた、取り除かれたの判定 •  置かれた／取り除かれた場所を推測 •  置かれた／取り除かれたモノを推測 –  Highchartsでグラフ表⽰ –  Three.jsで圧⼒分布をビジュアライズ

39. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 感想 39 •  圧⼒のかかり具合が均等化できない！ –  ちょっとした歪みが⾼さの違い＝ガタツキとなってしまう –  センサー⾯との間にボルト＋ナットを挟むことで微調整したものの、、、 –  結果として、重さの偏り（＝位置情報）の精度が低くなってしまった •  抵抗値から圧⼒値への変換がうまくできなった！ –  重さが増える（圧⼒が⾼くなる）ほど、抵抗値の変化が少なくなる –  センサーのデータシートにグラフデータとして掲載されてはいるけど、数式や換算表に落とし込めなかった –  いちおうそれっぽい感じの式を作ってみたけど期待する値には程遠かった –  結果として、モノの判定の精度が低くなってしまった

44. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 今回システムの改良 44 •  データ測定点の追加 – センサーをつけた⼩さいパネルを敷き詰めてみたい – 位置情報の精度は⾼まりそうだが、設置⾯のばらつきがより⼤きくなるのでは？ •  機械学習的な⼿法によるデータ補正 – 設置精度を⾼めるよりも、誤差があることを前提として補正を⾏ってはどうか？ – ある決まったものを繰り返し置くことでキャリブレーションすればいいのでは？ – センサーデータ→圧⼒値→重さの変換も機械学習で賄う！

45. Copyright © 2019 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 空気を読む家とNUI •  空気を読む家＝ユーザーインターフェースを必要としない家？ – 空気を読む＝オートメーションとは限らない – ⾃動化がすすんでも明⽰的な操作が必要とされる場⾯は存在する – その時々に応じて必要・適正な操作を促し、導くことも空気を読んでいるといえるのではないか？ 45

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