Keita N - 流行の科学技術を勝手に追いかけるブログ人工知能仮想現実ブロックチェーン

VR:Unity空間内をDayDreamコントローラーで歩く１（見る価値なし）

Unity空間内をDayDreamコントローラーで歩きたいとき　ありますよね。

UnityでのDaydream（3DoF）コントローラのサポート

結果：無理でした。別途再チャレンジします。

環境

OS :Windows 10 Home
Unity :Unity Hub > Unity 2019.3.0a5
google VR SDK : Unity v1.200.0用GVR SDK
ヘッドセット：Mirage Solo

Unityへgoogle VRをインポート

GoogleVRForUnity_1.200.0.unitypackage をダウンロードしてUnity内でAssetsフォルダ直下にインポートします。

Android搭載のUnity用Google VR SDKのクイックスタート

その中に、Hello6DoFControllers　の説明があるので　リンク先にいってみると404　お探しのページはありません・・・と出てきます。自力でやるしかありません。

ビルドエンドら～ん

画面下のProjectメニューにAssets>GoogleVR>Demos>Scenesが追加されているので、＞VideoDemo を試してみましょう。この中に、DayDreamコントローラーで歩く方法が実装されているかもしれないという期待をこめて。

ではシーンにチェックを入れて、プラットフォームをアンドロイドにして、ここで問題発生。

プレイヤーセッティングが白紙・・・。設定できない。

まあ、そこは無視して、ヘッドセットとPCをUSBケーブルで繋いで、さあ　ビルドエンドら～ん。※私はMirage Soloでやりますので、USBケーブルをPCとヘッドセットに接続してビルドアンドランしてみます。

上手くいきません。それもそのはず、プレイヤーセッティングをやってませんからね・・・。どうしよう。

今一度プレイヤーセッティングに行ってみると、何故か設定項目が復活していたので、Company Name を入れて（多分頭が大文字にしないとだめ）、Other SettingのGraphics APIsでVulkanを削除、Minimun API Level を24に,XR SettingsのVirtual REality Supportedにチェックをいれて、プラスボタンを押してDayDreamを選択。

いろいろ設定して、ビルドしてみます。

target architecture not specified という警告がでるので、target architectureでarm v7を選択（これしか選べない）

これで上手く行くと思いきや、コンソールにアラートが。

unitygvr.aar is dinied　とか言われていますが。じゃあ無理じゃんということで、もうやめます。

ちなみに、シーンをDemosではなくて、起動時のシーンに戻しましたが、同じくディナ～い　と言われましたので。もう無理です。完全にはじめからやります。

余談：

いつの間にか、USBケーブル直でできるようになりましたね！しかしなぜか２Dアプリとしてインストールされてしまいます・・・不具合はないですが、気持ち悪いです。

VR:Unity2019からUSB経由でMirage Soloへビルド

こんにちはKeita_Nakamori(´・ω・`)です。

今日は久々にMirage Soloをいじってみました。

というのも、2017を使っていたのですが、ウィルスバスターを入れてから、なぜかビルドできなくなってしまい、どうにも解決できなかったので暫く放置していました。

さて、今日こそ復活させようというわけです。

今どきはUnity Hubというものがあって、これをインストールすることによって、色んなバージョンのUnityを管理することができるようです。

せっかくですから最新のUnityバージョンをインストール使用と思います。

Unity2019.3.1.1f5のインストール

Unity Hub上からインストールしました。

このときAndroid SDK とか JDKとかNDKは同時にインストールできるようになりましたので、楽になった部分であります。

Mirage Solo用のセッティング

まず、適当に、床としてプレーンを、３Dオブジェクトとしてキューブを適当に置いておきます。

シーンの追加

build settingに入って、シーンの追加をしましょう。

プラットフォーム変更

build settingに入って、プラットフォームをアンドロイドに切り替えましょう。

Vulkanの除去

player setting ＞Other settingsのなかでグラフィック関係でしょうか。

Vulkan（ばるかん？）というものを使うようにセットされているのですが、これがビルド時に悪さするようで、マイナスボタンを押して除去しておきます。

会社名、プロジェクト名を入力する

頭文字は大文字で書いておきます。

XRにチェック

XRにチェックを入れて、DayDreamを追加します。

Mirage Soloへのインストール

Mirage SoloとUSBケーブルを繋ぎます。

USBが、どうとかこうとか書いていますが、つなげます。

触れなければ、つながりを維持します。

Buid and runをします。

するとapkファイルが作られます。

何事もなかったように終わるので、再度実行します。すると今度はapkファイルを作るとともにMirage Solo側で見ることができるようになるます。

これでインストールと実行をやってしまったわけですが、なぜか2Dソフト群の仲間入りをしてしまっています。この辺意味不明ですが、ちゃんと動きます。

以上、あとで絵とか追加しておきます。眠いので寝ます。

Python:マルチスレッド　threading モジュール

どーもこんにちはKeita_Nakamori(´・ω・`)です。

最近はIoT関係で遊んでいるのですが、１つのラズパイで、複数のセンサーを扱うにはどうすればいいか考えていました。

普通のシングルスレッドで実行すると、PLCでいうところのスキャンタイムに依存することになります。

あるセンサーは高速でパルスをカウントしなければならない一方で、別のセンサーは、１秒周期でいいよとか、サンプリングタイムが全然違う場合はどうすればいいのか。

解決策として、マルチスレッドというものがあります。

それぞれのセンサーでサンプリングする関数を作って、それぞれを別々のスレッドとしてオブジェクト化して、メインスレッド内で実行するというやり方です。そうすると、それぞれのスレッドが互いに干渉することなく、あたかも２つのプログラムが同時に動いているような挙動を示します。

今回は、IOTというより、Pythonの基本なので、カテゴリーはPythonにしました。

では、やってみましょう。

まずは普通の関数を実行

まず最初に　time_count()という関数を作って実行してみましょう。

１秒ごとに現在時間を出力しているだけのスクリプトです。

Pythonではthreadingモジュールから利用することができます。

import datetime
import time

def time_count():
    print("time count start")
    cnt=0
    while True:
        now = datetime.datetime.now()
        print(now)
        cnt+=1
        time.sleep(1)
        if cnt > 10:
            print(" time is dead")
            break
    print("finished")

time_count()

import datetime

import time

def time_count():

print("time count start")

cnt=0

while True:

now = datetime.datetime.now()

print(now)

cnt+=1

time.sleep(1)

if cnt > 10:

print(" time is dead")

break

print("finished")

time_count()

結果：どうでしょう、これは普通ですよね。

time count start
2019-06-03 22:16:48.919908
2019-06-03 22:16:49.919994
2019-06-03 22:16:50.920481
2019-06-03 22:16:51.920590
2019-06-03 22:16:52.920871
2019-06-03 22:16:53.921354
2019-06-03 22:16:54.922110
2019-06-03 22:16:55.922260
2019-06-03 22:16:56.922273
2019-06-03 22:16:57.922571
2019-06-03 22:16:58.923210
time is dead
finished

time count start

2019-06-03 22:16:48.919908

2019-06-03 22:16:49.919994

2019-06-03 22:16:50.920481

2019-06-03 22:16:51.920590

2019-06-03 22:16:52.920871

2019-06-03 22:16:53.921354

2019-06-03 22:16:54.922110

2019-06-03 22:16:55.922260

2019-06-03 22:16:56.922273

2019-06-03 22:16:57.922571

2019-06-03 22:16:58.923210

time is dead

finished

次は、これをスレッド化して実行してみましょう。

import datetime
import time

def time_count():
    print("time count start")
    cnt=0
    while True:
        now = datetime.datetime.now()
        print(now)
        cnt+=1
        time.sleep(1)
        if cnt > 10:
            print("time is dead")
            break
    print("finished")
    
thread_001 = threading.Thread(target=time_count)
thread_001.start()

import datetime

import time

def time_count():

print("time count start")

cnt=0

while True:

now = datetime.datetime.now()

print(now)

cnt+=1

time.sleep(1)

if cnt > 10:

print("time is dead")

break

print("finished")

thread_001 = threading.Thread(target=time_count)

thread_001.start()

最後の２行で、関数をスレッドとしてオブジェクト化し、スタートさせています。

動作は、全く一緒です。

そして、次はマルチスレッドを試してみましょう。

今度は２つのスレッドを同時に動かしてみます。

import threading
import datetime
import time

def time_count():
    print("time count start")
    cnt=0
    while True:
        now = datetime.datetime.now()
        print(now)
        cnt+=1
        time.sleep(1)
        if cnt > 10:
            print("time is over")
            break
    print("time count is done")

def time_alert():
    print("ready to alert")
    time.sleep(5)
    print("get up now!!")
    print("end of alert")
    
thread_001 = threading.Thread(target=time_count)
thread_002 = threading.Thread(target=time_alert)
 
thread_001.start()
thread_002.start()
print("here is script end")

import threading

import datetime

import time

def time_count():

print("time count start")

cnt=0

while True:

now = datetime.datetime.now()

print(now)

cnt+=1

time.sleep(1)

if cnt > 10:

print("time is over")

break

print("time count is done")

def time_alert():

print("ready to alert")

time.sleep(5)

print("get up now!!")

print("end of alert")

thread_001 = threading.Thread(target=time_count)

thread_002 = threading.Thread(target=time_alert)

thread_001.start()

thread_002.start()

print("here is script end")

結果：さあどうでしょうか。

thread_001とthread_002をスタートして、最後に”here is script end”をするスクリプトです。

thread_001が始まった直後にthread_002もスタートしていますので、スクリプト通り、thread_001による時間カウントが５秒のところで”get up now!!”というthread_002の出力が確認できます。

さらに、スクリプトの最後の”here is script end１”はthread_002がスタートされた直後に終了しています。

メインスレッドが最後までいっても、thread_001、thread_002が終わっていなければ、プログラムは終わりません。このように、実は３つのスレッドが同時に走っているわけです。

time count start
2019-06-03 22:22:18.637921
ready to alert
here is script end
2019-06-03 22:22:19.638316
2019-06-03 22:22:20.639319
2019-06-03 22:22:21.640172
2019-06-03 22:22:22.641065
get up now!!
end of alert
2019-06-03 22:22:23.641760
2019-06-03 22:22:24.642122
2019-06-03 22:22:25.642486
2019-06-03 22:22:26.642826
2019-06-03 22:22:27.643360
2019-06-03 22:22:28.644210
time is over
time count is done

time count start

2019-06-03 22:22:18.637921

ready to alert

here is script end

2019-06-03 22:22:19.638316

2019-06-03 22:22:20.639319

2019-06-03 22:22:21.640172

2019-06-03 22:22:22.641065

get up now!!

end of alert

2019-06-03 22:22:23.641760

2019-06-03 22:22:24.642122

2019-06-03 22:22:25.642486

2019-06-03 22:22:26.642826

2019-06-03 22:22:27.643360

2019-06-03 22:22:28.644210

time is over

time count is done

最後に

関数をメソド化して使ってみましょう。

# 最後に　関数をメソド化してみる
import threading
import datetime
import time

class time_ruler():
    
    def time_count(self):
        print("time count start")
        cnt=0
        while True:
            now = datetime.datetime.now()
            print(now)
            cnt+=1
            time.sleep(1)
            if cnt > 10:
                print("time is over")
                break
        print("time count is done")

    def time_alert(self):
        print("ready to alert")
        time.sleep(5)
        print("get up now!!")
        print("end of alert")

# インスタンス作成
time_master = time_ruler()

# メソドをスレッドにする。
thread_001 = threading.Thread(target=time_master.time_count)
thread_002 = threading.Thread(target=time_master.time_alert)

# スレッドをスタート
thread_001.start()
thread_002.start()
print("script is over")

# 最後に　関数をメソド化してみる

import threading

import datetime

import time

class time_ruler():

def time_count(self):

print("time count start")

cnt=0

while True:

now = datetime.datetime.now()

print(now)

cnt+=1

time.sleep(1)

if cnt > 10:

print("time is over")

break

print("time count is done")

def time_alert(self):

print("ready to alert")

time.sleep(5)

print("get up now!!")

print("end of alert")

# インスタンス作成

time_master = time_ruler()

# メソドをスレッドにする。

thread_001 = threading.Thread(target=time_master.time_count)

thread_002 = threading.Thread(target=time_master.time_alert)

# スレッドをスタート

thread_001.start()

thread_002.start()

print("script is over")

動作は一緒です。以上です。

IOT:速くて軽い MQTTプロトコル

こんにちは、Keita_Nakamori(´・ω・`)です。

みなさんIOTしていますか？

今日はIOTで流行っている通信プロトコルであるMQTTについてやっていこうと思います。

なぜMQTTか

OASISという規格団体において、軽い、公開、単純、簡単に使えるというコンセプトで設計されたプロトコルです。

従来のHTTPプロトコルは人と人がコンピューターを介してコミュニケーションを取ることが前提となっており、１つのコンテンツで多くの情報をやり取りしています。

しかし、IOTの場合は莫大な数のIOTデバイスと接続することになりますので、速くて軽いプロトコルである、”MQTTプロトコル”を使いこなしていく必要があります。

MQTTの特徴

すこし専門用語を出しますが、

MQTTはクライアント・サーバー間のpublish・subscribeメッセージをバイナリ（2進数）でやり取りするプロトコルです。

トランスポート層ではTCPをベースとます。
セキュリティはTLS/SSLを使用します。
MQTTは確実なデータ発信と重複を避けることができます。
順序が決まっていてかつ可逆的な2進数情報をread/writeの両方向に対して適用されます。

MQTTの用語

peer:仲間という意味で、PCやIOTデバイスのようなサーバーではない端末のことです。MQTTクライアントとも言います。

Broker:サーバーのことです。Central MQTT BrokerとかLocal MQTT Brokerという使い方をします。

Publish:Brokerにデータを渡す。

Topic:Publishされたデータを格納する箱。encodingはutf-8。例えばAなら01000001という２進数8bitで表現されます。

Topic Level:トピックはツリー構造で格納されます。例えば

mytopic/machine_001/transmission_system_001/bearing_001/temperature

というように、トピックレベルセパレーターと呼ばれるスラッシュ記号で表現します。この各ディレクトリのことをトピックレベルと呼びます。

Subscribe:Broker内のTopicのデータを送ってもらうよう申し入れをします。

QoS:サービス品質　Quality of Serviceです。

レベルの低いものから

QoS_0

Publisherがメッセージを投げたらBrokerを通してSubscriberに渡す。そして、Publisherはメッセージを消す。

QoS_1

PublisherはメッセージをBrokerに投げる前に、Publisher自身がメッセージを保持する。PublisherがメッセージをBrokerに投げたら、Broker内で一旦保持してからSubscriberにわたす。渡ったらBrokerはメッセージを消して、続いてPublisherもメッセージを消す。少し複雑になりました。

QoS_2

PublisherはメッセージをBrokerに投げる前に、Publisher自身がメッセージを保持する。PublisherはメッセージをBrokerに投げたら、Broker内で一旦保持してからSubscriberにわたす。渡ったらBrokerはPUBRECをPublisherへ渡して、PUBRELが返ってきてから、Broker内のメッセージを消す。

渡ったらBrokerはメッセージを消して、PUBCOMPを渡す。

それによって、Publiserはメッセージを消す。とても長い手順を踏むことになります。

MQTTのヘッダーフォーマット

頭にヘッダー情報をつけます。ヘッダーは2バイトで構成されています。

4bitでコマンドメッセージタイプを指定します。
1bitでDUP（デュプリケート、複製）
2bitでQos Level（Quality of Service Level）
1bitでRERTAIN

これで１バイトです。

次の１バイト中最大4bitを使ってRemaining Lengthを表現します。

その次にペイロード（内容）を書いていくのですが、それはまたあとでやりましょう。

IOT:ラズベリーパイ　パーティクルセンサー

どーもご無沙汰しております、Keita_Nakamori(´・ω・`)です。

先日、パーティクルセンサーが届きましたので、使ってみようと思います。

Particle Sensor　Model PPD42NS

ヒーターで空気を温めて上昇気流を作り、光学式センサーを通過させることによって、粒子数をカウントするとのことです。なので、向きが大事です。

スペック

スペック的にPM2.5なんてのも取れそうです。

安定するまでに１分間必要と書いてあるので、スクリプトの中で”現在立ち上げ中です。”とか”カウントダウン”とかを入れてあげると良いと思います。

検出可能な粒子サイズ： 1μm (minimum.)
検出濃度範囲： 0~28,000 pcs/L (0~8,000pcs/0.01 CF=283mL)
供給電圧： DC5V ±10% (CN1コネクタ:ピン1=GND , ピン3=+5V)
作動温度範囲： 0~45°C
作動湿度範囲：相対湿度95% 以下 (結露なきこと)
電力消費： 90mA
周囲温度： -30~60°C
安定するまでの立上時間：１分
電源ONから安定に必要な時間：１分
寸法： 59(W) × 45(H) × 22(D) [mm]
出力方式：負論理、デジタル出力　←　ここは後で解説します。
Hi : 4.0V以上 Low : 0.7V以下

コネクタ

右から　黒　赤　黄　のケーブルがついた脱着可能なコネクタがついていました

しかし、これ、ブレッドボードに刺さるわけでも、ブレッドボード用のケーブルがささるわけでもないので、取っ払ってしまいました。

コネクタケーブルを引き抜くと、ちょうどラズパイのGPIOと同じサイズのピンが出てきますので黒　赤　黄の３本のメス型ケーブルに差し替えました。

説明書によると　右から

CN : S5B-EH(JST)
1 : COMMON(GND)
2 : OUTPUT(P2)
3 : INPUT(5VDC 90mA)
4 : OUTPUT(P1)
5 : INPUT(T1)･･･FOR THRESHOLD FOR [P2]

となっていますので、使用するのは、黒：GND　赤：５V　黄：出力P1　の３つになります。

ラズパイ側のGPIO

事前に必要な知識として、ラズパイGPIOピンの指定方法には２種類の表現があります。

１．BOARD番号で指定する場合

PythonではGPIO.setmode(GPIO.BOARD)と書きます。

ラズパイのボード（基盤）の配置順に番号が振られていて、たとえばpin=40とした場合はGPIO21のことを指します

２．BCM番号で指定する場合

こちらはGPIO.setmode(GPIO.BCM)と書きます。
GPIO21を指定したいときは、そのままpin=21と書きます。

こちらのほうがわかりやすいので私はこちらを使っています。どっちでもOKです。

出力データと処理の話

出力はパルスで出力されます。
低パルスの状態が３０秒間に占める割合（LPO：Low Plulse Occupancy time)を粒子数として換算するようです。

「1μm以上の粒子が283mLの中に何個入っているか」と「低パルス占有率」の関係を測定したサンプルデータです。（メーカーHPより）

スクリプト

では、センサーから出力されたLowパルスの占有率を算出しましょう。

まずは、うまく行かなかった例です。

# モジュールをインポート
import RPi.GPIO as GPIO
import time

# 微小なLowパルス時間をカウントする
def time_low(pin):
    """
    args:
        pin  :pulse input pin number

    variables:
        t_start:開始時間
        t_end  :終了時間
    
    returns:Lowパルスの微小時間
        t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)
                
    """

    # 変数の初期化（現在時刻）
    t_start = time.time()
    
    # 変数の初期化
    t_end = time.time()
    
    # GPIOに入力されるパルスがLowの時間
    while GPIO.input(pin) == False:
        t_end = time.time()

    return (t_end - t_start)

# Lowパルス占有率を計算する
def lpo(pin):
    # 初期の時間の定義
    t0 = time.time()
    
    # low時間の初期化
    t_low = 0
    
    # サンプリング時間＝３０sec （スペックより）
    ts = 30

    # ループします。
    while(True):
        # LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()
        dt_low = time_low(pin)
        
        # low時間に追加する
        t_low = t_low + dt_low

        # (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク
        if ((time.time() - t0) > ts):
            
            # LOWパルス占有率
            low_ratio = t_low/ts

            print("Low Pulse Time [sec]:".format(low_ratio))
            print(ratio, " [%]")
            break



# GPIO.BCMの表現でピン番号を指定する
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# センサーからのパルスが入力されるピンを指定する
pulse_pin = 21

# TRIG_PINを出力, ECHO_PINを入力
GPIO.setup(pulse_pin,GPIO.IN)

# 実行直後に予定な警告が出ないようにする。
GPIO.setwarnings(False)

#とりあえず３回出力してみる
for i in [1,2,3]:
    # Lowパルス占有率算出関数:lpo
    lpo(pulse_pin)

# 使用しているピン設定をクリアにする
GPIO.cleanup()

# モジュールをインポート

import RPi.GPIO as GPIO

import time

# 微小なLowパルス時間をカウントする

def time_low(pin):

"""

args:

pin :pulse input pin number

variables:

t_start:開始時間

t_end :終了時間

returns:Lowパルスの微小時間

t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)

"""

# 変数の初期化（現在時刻）

t_start = time.time()

# 変数の初期化

t_end = time.time()

# GPIOに入力されるパルスがLowの時間

while GPIO.input(pin) == False:

t_end = time.time()

return (t_end - t_start)

# Lowパルス占有率を計算する

def lpo(pin):

# 初期の時間の定義

t0 = time.time()

# low時間の初期化

t_low = 0

# サンプリング時間＝３０sec （スペックより）

ts = 30

# ループします。

while(True):

# LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()

dt_low = time_low(pin)

# low時間に追加する

t_low = t_low + dt_low

# (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク

if ((time.time() - t0) > ts):

# LOWパルス占有率

low_ratio = t_low/ts

print("Low Pulse Time [sec]:".format(low_ratio))

print(ratio, " [%]")

break

# GPIO.BCMの表現でピン番号を指定する

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# センサーからのパルスが入力されるピンを指定する

pulse_pin = 21

# TRIG_PINを出力, ECHO_PINを入力

GPIO.setup(pulse_pin,GPIO.IN)

# 実行直後に予定な警告が出ないようにする。

GPIO.setwarnings(False)

#とりあえず３回出力してみる

for i in [1,2,3]:

# Lowパルス占有率算出関数:lpo

lpo(pulse_pin)

# 使用しているピン設定をクリアにする

GPIO.cleanup()

改良

動かないので、改良ついでにクラス化してみました。

なおかつ３０秒ごとに出力される粒子濃度のデータをconsentration.txtに随時書き出すようにしました。

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

import RPi.GPIO as GPIO
import time
import datetime
       
class particle_counter():

    def __init__(self):
        pass

    def set_pin_number(self, PIN=21):
        self.PIN = PIN
        GPIO.setmode(GPIO.BCM)
        GPIO.setup(self.PIN, GPIO.IN)
        GPIO.setwarnings(False)
                
    def particle_count(self, count_times=10):
        self.count_times = count_times

        #print('Counting Now')
        print(' datetime.datetime.now() : Pulse Low Occupancy')

        for i in range(self.count_times):
            print('Revolution : ',i)
            self.lpo()

    def lpo(self):
        #print('lpo method excuting')
        t_start = time.time()
        t_low = 0
        t_interval = 30 # [sec] by instruction

        while(True):

            # LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()
            dt_low = self.time_low()
            
            # low時間に追加する
            t_low += dt_low
            t_current = time.time() - t_start

        
        
                  
            # (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク
            if (t_current > t_interval):
                
                # LOWパルス占有率
                #print('(self.t_current,self.t_low)aaaaa: ', (t_current, t_low))
                self.low_occupancy = t_low / t_current
                print(' {} ====> {:.3g}'.format(datetime.datetime.now(),self.low_occupancy))
                f = open('consentration.txt','a')
                data=str(datetime.datetime.now())+","+str(self.low_occupancy)
                f.write(data+"\n")
                f.close()

                break
        

 
    # 微小なLowパルス時間をカウントする
    def time_low(self):
        """
        args:
            pin  :pulse input pin number
     
        variables:
            t_start:開始時間
            t_end  :終了時間
        
        returns:Lowパルスの微小時間
            t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)
                    
        """
     
        # 変数の初期化（現在時刻）

        t_start = time.time()
        t_end = time.time()

        if GPIO.input(self.PIN) == 1:
            return 0.0
        
        # GPIOに入力されるパルスがLowの時間
        while GPIO.input(self.PIN) == 0:
            t_end = time.time()

        return (t_end - t_start)

# Excute to moniter
if __name__ == '__main__':

    # Make instance
    device001 = particle_counter()

    # Set signal pin
    device001.set_pin_number(PIN=21)

    # Excute
    device001.particle_count(count_times=1000000)

    # Finish
    GPIO.cleanup()
    print('==== Done ====')

100

101

102

103

104

105

106

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

import RPi.GPIO as GPIO

import time

import datetime

class particle_counter():

def __init__(self):

pass

def set_pin_number(self, PIN=21):

self.PIN = PIN

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

GPIO.setup(self.PIN, GPIO.IN)

GPIO.setwarnings(False)

def particle_count(self, count_times=10):

self.count_times = count_times

#print('Counting Now')

print(' datetime.datetime.now() : Pulse Low Occupancy')

for i in range(self.count_times):

print('Revolution : ',i)

self.lpo()

def lpo(self):

#print('lpo method excuting')

t_start = time.time()

t_low = 0

t_interval = 30 # [sec] by instruction

while(True):

# LOW状態の微小時間dt_lowを求める関数:time_low()

dt_low = self.time_low()

# low時間に追加する

t_low += dt_low

t_current = time.time() - t_start

# (現在時間-初期時間)　が　サンプリング時間を超えたらブレイク

if (t_current > t_interval):

# LOWパルス占有率

#print('(self.t_current,self.t_low)aaaaa: ', (t_current, t_low))

self.low_occupancy = t_low / t_current

print(' {} ====> {:.3g}'.format(datetime.datetime.now(),self.low_occupancy))

f = open('consentration.txt','a')

data=str(datetime.datetime.now())+","+str(self.low_occupancy)

f.write(data+"\n")

f.close()

break

# 微小なLowパルス時間をカウントする

def time_low(self):

"""

args:

pin :pulse input pin number

variables:

t_start:開始時間

t_end :終了時間

returns:Lowパルスの微小時間

t_end - t_start: (終了時間 - 開始時間)

"""

# 変数の初期化（現在時刻）

t_start = time.time()

t_end = time.time()

if GPIO.input(self.PIN) == 1:

return 0.0

# GPIOに入力されるパルスがLowの時間

while GPIO.input(self.PIN) == 0:

t_end = time.time()

return (t_end - t_start)

# Excute to moniter

if __name__ == '__main__':

# Make instance

device001 = particle_counter()

# Set signal pin

device001.set_pin_number(PIN=21)

# Excute

device001.particle_count(count_times=1000000)

# Finish

GPIO.cleanup()

print('==== Done ====')

出力：consentration.txt

中身は下記のような感じです。

2019-05-30 19:16:40.318976,0.07213182909293626
2019-05-30 19:17:10.434010,0.0951778309901365
2019-05-30 19:17:40.536987,0.07830632987722516
2019-05-30 19:18:10.660109,0.05319190541036891
2019-05-30 19:18:40.774304,0.030014825256954498
2019-05-30 19:19:10.876265,0.01660005851583172
2019-05-30 19:19:40.980323,0.019892370764988204
2019-05-30 19:20:11.065823,0.012348209387846658
2019-05-30 19:20:41.148922,0.01847427585179943
2019-05-30 19:21:11.243032,0.010773055171737232

2019-05-30 19:16:40.318976,0.07213182909293626

2019-05-30 19:17:10.434010,0.0951778309901365

2019-05-30 19:17:40.536987,0.07830632987722516

2019-05-30 19:18:10.660109,0.05319190541036891

2019-05-30 19:18:40.774304,0.030014825256954498

2019-05-30 19:19:10.876265,0.01660005851583172

2019-05-30 19:19:40.980323,0.019892370764988204

2019-05-30 19:20:11.065823,0.012348209387846658

2019-05-30 19:20:41.148922,0.01847427585179943

2019-05-30 19:21:11.243032,0.010773055171737232

データ処理

データを処理するためにpandasで読み込んで、整えましょう。

文字パターン抽出 ” .str.extract() ” で文字列を　年月日　時間　濃度　に切り分けます。

import numpy as np
import pandas as pd


with open("consentration.txt",encoding='utf-8') as f:
    f_list=f.readlines() # read as list

series = pd.Series(f_list)
df = series.str.extract('(.+) (.+),(.+)\n',expand=True,)
df.columns=['ymd','hms ms','consentration']
df

import numpy as np

import pandas as pd

with open("consentration.txt",encoding='utf-8') as f:

f_list=f.readlines() # read as list

series = pd.Series(f_list)

df = series.str.extract('(.+) (.+),(.+)\n',expand=True,)

df.columns=['ymd','hms ms','consentration']

すると、こんな感じで切れました

	ymd	hms ms	consentration
0	2019-05-30	19:16:40.318976	0.07213182909293626
1	2019-05-30	19:17:10.434010	0.0951778309901365
2	2019-05-30	19:17:40.536987	0.07830632987722516
3	2019-05-30	19:18:10.660109	0.05319190541036891
4	2019-05-30	19:18:40.774304	0.030014825256954498
5	2019-05-30	19:19:10.876265	0.01660005851583172
6	2019-05-30	19:19:40.980323	0.019892370764988204

可視化

ざっくりとグラフを書いてみます。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array(df['ymd']+df['hms ms'])
y=np.array(df['consentration'])

plt.plot(x,y)
plt.show()

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array(df['ymd']+df['hms ms'])

y=np.array(df['consentration'])

plt.plot(x,y)

plt.show()

なんじゃこりゃ(*´﹃｀*)

でもとりあえず、なんかおかしいことは分かりました。なんで階段状なんだろう。

もっと研究が必要ですね。

IOT:ラズベリーパイでサーボドライバPCA9685を使ってみる

Keita_Nakamoriです。

前回はサーボモータSG92Rをラズパイに直結して動かしてみました。

今回はサーボモータを１６個同時に動かすことができるサーボドライバPCA9685を使って、SG90とSG92Rを同時に動かしてみようと思います。

動画

基本スペック

I2C周波数範囲：24-1526Hz
動作電圧：2.3-5.5V
入出力の許容電圧：5.5V
最大62個のPCA9685が接続できます￥。よって992個のサーボモータを同時に動かせます。

余談：I2Cはアイスクウエアシーと呼ぶそうです。

ピン

左端のピン

は、上から

GND：ラズパイGIPIOのグランドに接続する
DE：？？？　どこにも繋げない
SCL:シリアル通信のクロック　ラズパイGIPIOのSCL1に繋ぐ
SDA：シリアル通信のデータラズパイGPIOのSDA1に繋ぐ
VCC：プラス電圧　ラズパイGPIOの+5Vに繋ぐ
V+：？？？　どこにも繋げない

下端のピン

はサーボモータを接続します、左から0～１５番が振られてあり合計１６個のサーボモータと接続できます。

上から、

PWM：サーボモータのPWM＝オレンジ
V+：サーボモータの赤
GND：サーボモータの茶

上端のコネクタ

は、電源供給です。

左はV+:ラズパイの5Vに繋ぎます
右はGND：ラズパイのGNDに繋ぎます
今回はラズパイのGPIOに繋ぎましたが、１６個サーボモータを繋げるときは、別途電源を取らなくてはならないと思います。

制御の話

PCA9685はPWMで動きます。
パルス幅によってサーボモータの回転角が0～180degが決定されます。
- 例えば 0.5ms幅のとき0deg、1.5ms幅のとき90deg、2.5ms幅のとき180degになったりします。（周波数で変更できます。周波数が高いほうが高速で制御できます。）
アナログサーボの周波数範囲は３０～６０Hzのものがほとんどです。
例えば、周波数f=60Hzのとき周期はT=1/f=17ms　です。（早い方がいいので60Hzで考えましょう。）
周期Tの分解能は12bitなので、周期Tを2＾12＝４０９６分割できます。１分割分を１ステップと呼ぶことにしましょう。
周期17msを4096分割できるので、１ステップあたり0.004150390625ms　になります。
パルス幅を0.5msにしたければ、ステップは0.5/(17/4096)=120.47058823529412ステップになります。
サーボモータ角度をodegにしたいときは0.5msですから、120ステップをONして、残りの(4096-120)をOFFにすれば良いのです。

サーボ回転角度[deg]	ONの時間 [ms]	ステップ数
0	0.5	120
60	1.0	240
90	1.5	361
120	2.0	481
180	2.5	602

サーボ回転角度を0degから180degにするためには、(602-120)=482ステップになります。
1degあたりのステップ数は　482ステップ/180deg　=　2.7 (step/deg)
なので任意のサーボ回転角度θでステップ数Nsを表現すると、Ns=120+2.7θ ということになります。

モジュール　Adafruit_PCA9685

pip3 install Adafruit_PCA9685　したところ拒否されました。

pipのバージョンを上げて再チャレンジします。

pip3 install –upgrade pip3 と書いたところ pip3でなくてpipで書けみたいなことを言われました。

pip install –upgrade pip　と書いたところ許可がないといっております。

なので、スーパーDOしてみます。

sudo pip install –upgrade pip　これでOKでした

Successfully uninstalled pip-19.0.3
Successfully installed pip-19.1.1

そして再度チャレンジ

pip3 install Adafruit_PCA9685　　[Errno 13] 許可がありません

なるほど読めました。やはり須藤ですね。

sudo pip3 install Adafruit_PCA9685

Successfully installed Adafruit-GPIO-1.0.3 Adafruit-PCA9685-1.0.1 adafruit-pureio-0.2.3

これでやっとAdafruit_PCA9685モジュールがインストールできました。

pip freezeすると

Adafruit-GPIO==1.0.3
Adafruit-PCA9685==1.0.1
Adafruit-PureIO==0.2.3

が入っていました。注意点として、importするときはAdafruitの後ろにはハイフンではなくアンダースコアになります。

スクリプト

import Adafruit_PCA9685
import time

# pwm制御のためのインスタンスを作成する
pwm = Adafruit_PCA9685.PCA9685()

# 周波数は60Hzにする
pwm.set_pwm_freq(60)

# サーボコントロール
cnt =1 
while True:
    print("revolution : ",cnt)
    # サーボNO.0
    pwm.set_pwm(0, 0, 120)
    time.sleep(0.3)
    
    pwm.set_pwm(0, 0, 602)
    time.sleep(0.3)
    
    # サーボNO.1
    pwm.set_pwm(1, 0, 240)
    time.sleep(0.05)
    
    pwm.set_pwm(1, 0, 481)
    time.sleep(0.05)

    pwm.set_pwm(1, 0, 240)
    time.sleep(0.05)
    
    pwm.set_pwm(1, 0, 481)
    time.sleep(0.05)

    cnt += 1

import Adafruit_PCA9685

import time

# pwm制御のためのインスタンスを作成する

pwm = Adafruit_PCA9685.PCA9685()

# 周波数は60Hzにする

pwm.set_pwm_freq(60)

# サーボコントロール

cnt =1

while True:

print("revolution : ",cnt)

# サーボNO.0

pwm.set_pwm(0, 0, 120)

time.sleep(0.3)

pwm.set_pwm(0, 0, 602)

time.sleep(0.3)

# サーボNO.1

pwm.set_pwm(1, 0, 240)

time.sleep(0.05)

pwm.set_pwm(1, 0, 481)

time.sleep(0.05)

pwm.set_pwm(1, 0, 240)

time.sleep(0.05)

pwm.set_pwm(1, 0, 481)

time.sleep(0.05)

cnt += 1

余談

ラズパイの操作はWindowsマシンからrealVNC Viewerでリモートしているのですが、ラズパイ側のidleに書いたスクリプトをcnt+c しても　Windows側にcnt+v　できません。

コツがありまして、ラズパイ側のText Editorに一旦貼り付けた後に、それをcnt+cしてから、Windows側にcnt+v　すると、しっかりと貼り付けられます。

どうぞお試しあれ。

IOT:ラズベリーパイでサーボモータSG92Rを動かす

どーもこんにちはKeita_Nakamori(´・ω・`)です。

今日は、GPIOでサーボモータを動かして見ようと思います。

デバイス

サーボモータ：SG92R

配線

サーボの茶をGND（グランド）
サーボの赤を電源+5V
サーボのオレンジは制御パルス用なので、今回はGPIO18に接続しました。

ラズパイの電源は5Vバッテリー2.1Aです。

※サーボの挙動がガクガクしています。電源のせいかも・・・

テストスクリプト

# python3
import RPi.GPIO as GPIO # 慣例で省略する
import time             #time.sleep()用

def pulse(angle):
    """
    pulse(): 角度をサーボ制御パルスに変換する
    args:
        angle: 角度をdegで入力する 0〜180 deg
        
        0deg = 2.5 %
        180deg =12 %        
    """
    delta_x=180
    delta_y=12-2.5
    return delta_y/delta_x*angle+2.5

# これからは役割ピン番号で指定する BCB = BroadCoM のこと
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# " GPIO18 " をサーボ制御信号の出力ピンとして設定する
gp_num_control = 18
GPIO.setup(gp_num_control, GPIO.OUT)

# 今回は使用しないが外部からの入力信号をする場合
gp_num_input = 2 
GPIO.setup(gp_num_input,GPIO.IN)

#今回は使用しないがピン信号をON/OFFする場合
gp_num_onoff = 5
#GPIO.output(gp_num_onoff,GPIO.HIGH) # ONの場合
#GPIO.output(gp_num_onoff,GPIO.LOW) # OFFの場合

# サーボモータのインスタンスを作成する
# PWM制御をする。引数はピン番号と周波数

# SG92R:PWM周波数 = 50Hz = 20ms , 制御パルス:0.5ms〜2.4ms, (=2.5%〜12%)
servo_001 = GPIO.PWM(gp_num_control, 50)

# サーボ制御パルス出力開始。引数はデューティーサイクル0-100%
servo_001.start(0) 

time.sleep(0.0)

for ang in range(180):
    servo_001.ChangeDutyCycle(pulse(ang))
    print(ang)
    time.sleep(0.1)

servo_001.stop()
GPIO.cleanup()

# python3

import RPi.GPIO as GPIO # 慣例で省略する

import time #time.sleep()用

def pulse(angle):

"""

pulse(): 角度をサーボ制御パルスに変換する

args:

angle: 角度をdegで入力する 0〜180 deg

0deg = 2.5 %

180deg =12 %

"""

delta_x=180

delta_y=12-2.5

return delta_y/delta_x*angle+2.5

# これからは役割ピン番号で指定する BCB = BroadCoM のこと

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# " GPIO18 " をサーボ制御信号の出力ピンとして設定する

gp_num_control = 18

GPIO.setup(gp_num_control, GPIO.OUT)

# 今回は使用しないが外部からの入力信号をする場合

gp_num_input = 2

GPIO.setup(gp_num_input,GPIO.IN)

#今回は使用しないがピン信号をON/OFFする場合

gp_num_onoff = 5

#GPIO.output(gp_num_onoff,GPIO.HIGH) # ONの場合

#GPIO.output(gp_num_onoff,GPIO.LOW) # OFFの場合

# サーボモータのインスタンスを作成する

# PWM制御をする。引数はピン番号と周波数

# SG92R:PWM周波数 = 50Hz = 20ms , 制御パルス:0.5ms〜2.4ms, (=2.5%〜12%)

servo_001 = GPIO.PWM(gp_num_control, 50)

# サーボ制御パルス出力開始。引数はデューティーサイクル0-100%

servo_001.start(0)

time.sleep(0.0)

for ang in range(180):

servo_001.ChangeDutyCycle(pulse(ang))

print(ang)

time.sleep(0.1)

servo_001.stop()

GPIO.cleanup()

IOT:ラズベリーパイにVNC接続してOpenCVで顔認識する

どーもこんにちは(´・ω・`)です。

前回、ラズベリーパイにVNC接続してOpenCVでカメラの起動に成功しました。

今回は更に、そのOpenCVで顔認識も追加していこうと思います。

bcm2835-v4l2　の自動化

前回ハマりました、bcm2835-v4l2　についてですが、やはりシャットダウンすると、無効になってしまい、OpenCVが機能しませんでした。

今回は、まず起動したときに自動的にbcm2835-v4l2　が実行される方法からやっていきます。

/etc/modules を開くと

# /etc/modules: kernel modules to load at boot time.
#
# This file contains the names of kernel modules that should be loaded
# at boot time, one per line. Lines beginning with “#” are ignored.

i2c-dev

と書いてありますが、これは”ブートするときにロードするためのカーネルモジュール群”　を書いておく場所になっています。Windowsでいうとスタートアップです。

ここにbcm2835-v4l2をいれればOKなのですが、このファイルは書き込み禁止なので、予め解除しておきます。

ファイル書き込み禁止を解除する

パーミッションを確認します。

pi@pi:/etc $ ls -l modules

-rw-r–r– 1 root root 203 3月 23 20:29 modules

スーパーユーザーsudoとしてチェンジモードchmodして、パーミッションを777にします。

pi@pi:/etc $ sudo chmod 777 modules

で、変更が成功したか確認すると
pi@pi:/etc $ ls -l modules

-rwxrwxrwx 1 root root 203 3月 23 20:29 modules

フルアクセスに変更されました。

その上で、チェンジディレクトリcd /etc/でvimでmodulesを開きます。

pi@pi:/etc $ vim modules

i2c-devの下にbcm2835-v4l2を追加して保存しましょう。

# /etc/modules: kernel modules to load at boot time.
#
# This file contains the names of kernel modules that should be loaded
# at boot time, one per line. Lines beginning with “#” are ignored.

i2c-dev
bcm2835-v4l2

キャットで確認すれば

pi@pi:/etc $ cat modules

しっかりとbcm2835-v4l2が追加されているのがわかると思います。

本題：Opencvで顔認識をやってみる

基本的には、前回のコードに学習済みハールカスケードと顔認識した顔に四角い図形でマーキングをするスクリプトを追加するだけです。

まずhaarcascade_frontalface_alt2.xmlは/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/　の中に入っているので、作業ディレクトリであるhome/pi/の中へコピーを作っておきます。

import numpy as np
import cv2

if __name__ == '__main__':
    # グローバル変数を定義
    ESC_KEY = 27     # Escキー
    INTERVAL= 33     # インターバル
    FRAME_RATE = 30  # フレームレートfps
    
    # ウィンドウ名称を定義
    ORIGINAL_WINDOW_NAME = "original"
    GRAY_SCALE_WINDOW_NAME = "gray_scale"

    DEVICE_ID = 0

    # 学習済みの分類器を定義
    cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")

    # カメラ映像を取得
    cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_ID)

    # 初期フレームを読み込む
    end_flag, frame = cap.read()
    height, width, channels = frame.shape

    # ウィンドウの準備
    cv2.namedWindow(ORIGINAL_WINDOW_NAME)
    cv2.namedWindow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME)

    # 画像処理
    while end_flag == True:

        # 画像の取得と顔の検出
        img = frame
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(100, 100))

        # 検出した顔に四角いマーキングを付ける
        for (x, y, w, h) in face_list:
            color = (100, 100, 225) # GBR
            line_width = 3
            cv2.rectangle(img_gray, (x, y), (x+w, y+h), color, thickness = line_width)

        # フレームを表示
        cv2.imshow(ORIGINAL_WINDOW_NAME, frame)
        cv2.imshow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME, img_gray)

        # Escキーで終了
        key = cv2.waitKey(INTERVAL)
        if key == ESC_KEY:
            break

        # 次のフレーム読み込み
        end_flag, frame = cap.read()

    # 終了処理
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

import numpy as np

import cv2

if __name__ == '__main__':

# グローバル変数を定義

ESC_KEY = 27 # Escキー

INTERVAL= 33 # インターバル

FRAME_RATE = 30 # フレームレートfps

# ウィンドウ名称を定義

ORIGINAL_WINDOW_NAME = "original"

GRAY_SCALE_WINDOW_NAME = "gray_scale"

DEVICE_ID = 0

# 学習済みの分類器を定義

cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")

# カメラ映像を取得

cap = cv2.VideoCapture(DEVICE_ID)

# 初期フレームを読み込む

end_flag, frame = cap.read()

height, width, channels = frame.shape

# ウィンドウの準備

cv2.namedWindow(ORIGINAL_WINDOW_NAME)

cv2.namedWindow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME)

# 画像処理

while end_flag == True:

# 画像の取得と顔の検出

img = frame

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(100, 100))

# 検出した顔に四角いマーキングを付ける

for (x, y, w, h) in face_list:

color = (100, 100, 225) # GBR

line_width = 3

cv2.rectangle(img_gray, (x, y), (x+w, y+h), color, thickness = line_width)

# フレームを表示

cv2.imshow(ORIGINAL_WINDOW_NAME, frame)

cv2.imshow(GRAY_SCALE_WINDOW_NAME, img_gray)

# Escキーで終了

key = cv2.waitKey(INTERVAL)

if key == ESC_KEY:

break

# 次のフレーム読み込み

end_flag, frame = cap.read()

# 終了処理

cv2.destroyAllWindows()

cap.release()

以上、簡単ですね。

IOT:ラズベリーパイにVNC接続してOpenCVで cv2.VideoCapture(0)してみる

どーもこんにちはKeita_Nakamori(´・ω・`)です。

今日は、WindowsマシンからラズベリーパイにVNC接続してOpenCVで cv2.VideoCapture(0)に挑戦します。

まずはrealVNC viewerを起動してIPアドレスを打ってVNC接続します。

1回つなげたことのあるIPアドレスは保存され、アイコンみたいに表示されるので２回目からはアイコンをクリックするだけの簡単操作でした。

落とし穴

早速ハマりました。cap=cv2.VideoCapture(0)してもcapにはなにもデータが入ってきません。ふぁ～(*´Д｀)

ret, img = cap.read() しても、当然imgはNoneです。

なぜだ！

思い出しました

そう、かつてハマりまくった、あのときを・・・

ラズパイ専用カメラをしようしているので、一般的なwebカメラとして認識できるように下記のコードを実行することが必要でした。

注意点としては最後の部分は　「ぶい　よん　える　に」　です。

「ぶい　よん　いち　に」　だと思って奮闘してしまいました。

sudo modprobe bcm2835-v4l2

ということで、shellでsudo modprobe bcm2835-v4l2と打ってカメラを認識させます。

テストコードを実行すると・・・

はい、隣の部屋のソファーが写っています。

弱点

ラズパイはwifi接続、Windowsマシンは有線ですが、VNC解像度をミディアムにしても、カメラのキャプチャー映像はガックガク！！です。

低解像度だと色がキッタナイ！

どうにもなりません。

念の為、試運転のコードを貼っておきます。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Our operations on the frame come here
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):

# Capture frame-by-frame

ret, frame = cap.read()

# Our operations on the frame come here

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Display the resulting frame

cv2.imshow('frame',frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# When everything done, release the capture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

IOT:ラズベリーパイにwindowsからVNC接続

今日はSSH接続に引き続きVNC接続をやってみます。

IT予備知識

VNC

-Virtual Network Computing

仮想ネットワークコンピューティング。

サーバ側（ラズパイ）の画面をにピクセル化してクライアント（windowsマシン）へ送信しクライアント側の画面から遠隔操作することができます。

通信プロトコルはRFBプロトコルという、正にVNCのための非常に軽いプロトコルを使います。(RFB = Remote Frame Buffer)

VNCソフトウェアのインストール

RealVNCのVNC Viewerをダウンロードします。

起動したら、SSH接続に成功したラズパイのIPアドレスを入力します。

SSH接続と同様にIDはpi、そしてパスワードを入力します。

これだけで、ラズパイのGUIをリモートコントロールできます。

ラズパイの画面解像度の設定

しかし、ラズパイ画面の解像度が悪いので、設定します。

ラズベリーマークのアプリケーション>設定>Rasberry Piの設定＞1920ｘ1080

windows側の画面設定1920×1080に合わせました。とりあえずこの設定でやってみましょう

システムタブ＞解像度＞

右下のOKを押すと再起動が促されますの再起動します。

すると、一旦VNC接続が切れますが、１分位待つと再起動完了の頃合いで再び自動で接続されます。

画面上にマウスカーソルを持っていくと、なにやらVNCの画面設定がポップダウンします。歯車マークを押すとプロパティ設定が開くのでさ、General>Picture quality:をautomaticからHighに変更しました。

ScalingもAutomatic（Prewserve aspect ratio＝ON）にしましたが、人によっては、若干見切れているとか調整の余地がありそうです。

2024年4月
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22	23	24	25	26	27	28
29	30

環境

Unityへgoogle VRをインポート

ビルドエンドら～ん

余談：

Unity2019.3.1.1f5のインストール

Mirage Solo用のセッティング

シーンの追加

プラットフォーム変更

Vulkanの除去

会社名、プロジェクト名を入力する

XRにチェック

Mirage Soloへのインストール

Mirage SoloとUSBケーブルを繋ぎます。

Buid and runをします。

まずは普通の関数を実行

次は、これをスレッド化して実行してみましょう。

そして、次はマルチスレッドを試してみましょう。

最後に

なぜMQTTか

MQTTの特徴

MQTTの用語

QoS:サービス品質 Quality of Serviceです。

QoS_0

QoS_1

QoS_2

MQTTのヘッダーフォーマット

Particle Sensor Model PPD42NS

スペック

コネクタ

ラズパイ側のGPIO

１．BOARD番号で指定する場合

出力データと処理の話

スクリプト

改良

動画

基本スペック

ピン

左端のピン

下端のピン

上端のコネクタ

制御の話

モジュール Adafruit_PCA9685

スクリプト

余談

デバイス

配線

テストスクリプト

bcm2835-v4l2 の自動化

ファイル書き込み禁止を解除する

本題：Opencvで顔認識をやってみる

落とし穴

思い出しました

弱点

念の為、試運転のコードを貼っておきます。

IT予備知識

VNC

VNCソフトウェアのインストール

ラズパイの画面解像度の設定

QoS:サービス品質　Quality of Serviceです。

Particle Sensor　Model PPD42NS

モジュール　Adafruit_PCA9685

bcm2835-v4l2　の自動化