Ubiquitous Computing - Lesson 4
Applications of Sensors and WSN
Course Instructor: 馬 建華
Document: 山田 真之
TA: 高橋 和樹
Index
センサ
◦ センサとは
◦ 各種センサ
センサネットワーク
◦ センサネットワークとは
◦ 実例
ウェアラブルデバイス
◦ ハードウェア
◦ 実例
センサとは
自然界の様々な物理量を測定するもの
◦ 特定の性質に対する定量性
スマートフォン
多数のセンサーを搭載する
◦ 加速度や光度、近接、温度センサーなど
◦ 歩数などの運動具合や、光度などの周辺状況
加速度センサ
加速度を与えることにより電気信号に変化を与える機構を利用
◦ 半導体 静電容量
ピエゾ抵抗
ガス温度分布
主に前後左右への動き
出典:デザインウェーブマガジン:加速度センサ,角速度センサのしくみ 出典:四国電気保安協会
加速度センサのしくみ
加速度センサのしくみ
ピエゾ抵抗型(左)は、単純な構造で三次元をとらえる
◦ ただし、感度が不均一で精度が劣る
ガス温度分布型(右)は、可動部品がないので強い
◦ ただし、温度変化に敏感で、反応速度も低め
ジャイロセンサ
角速度を検知するセンサ。「ジャイロスコープ」の方が一般的
◦ 機械式(回転、振動)、流体式、光学式、量子式など
主に、回転運動を検出
ジャイロセンサのしくみ
主に使われるのは振動型
◦ コリオリの力を検出 移動物体(振動体)に回転を加えると、コリオリの力が働く
◦ “ドリフト”と呼ばれる現象などで、勝手にズレていく
磁気センサ
磁界の強さやその変化をとらえて物体の接近や移動・回転を検知する
◦ コイル
◦ ホール素子
◦ 磁気インピーダンス素子
主に、方向を検出
磁気センサのしくみ
コイル式(左)は、磁束密度の変化だけをとらえる
◦ ゆっくり動く磁場や、磁場の有無などは分からない
ホール素子式(右)は、磁束密度の方向をとらえる
◦ 変化のない磁場をとらえられ、スマホなどにも使われる
ジャイロセンサーの補正などに必要
9軸センサ
加速度、ジャイロ、地磁気を組み合わせたもの
◦ さらに気圧センサを加えて10軸としたものもある
空間内での運動を検出する
◦ 三次元的な位置と方向を認識
気圧センサ
主に高度変化をとらえる
◦ 30センチほどの高さの違いを認識可能
◦ 9軸と合わせて、GPSの届かない場所での移動を認識 エレベーターや階段など
低消費で標高差が分かる ⇒ 登山などでも使われる
圧力センサ
様々な圧力具合を検出するセンサ
◦ ストレインゲージ(ひずみゲージ)
◦ ロードセル(荷重による変位量がわかっている物体とひずみゲージを組み合わせた荷重センサー)
◦ 半導体圧力センサ
負荷や動きをとらえる
◦ 物が置かれているか、どんなものが置かれたかなど
光センサ
光に反応して電気を発生させる素子を利用
◦ 光センサ 光電素子 フォトダイオード
主に状況をとらえるほか、通信にも使われる
◦ スマホの近接センサーはこの部類
◦ 画面輝度を自動調整するなどにも
温度センサ
温度の変化による電流値の変化を検知
◦ 接触式 サーミスタ 抵抗測温体 熱電対
◦ 非接触式 放射温度計
赤外線を利用
◦ ⇒光センサを応用(リモコンなど)
生体情報や環境情報を捉える
◦ 健康管理など
音声センサ
空気の振動を検出するセンサー(マイク)
◦ コイルや圧電素子
◦ コンデンサや炭素粉
周波数を分析すると、人や環境が見えてくる
◦ 声紋認識など
Android API による加速度の取得
public class MotionActivity extends Activity implements SensorEventListener {
private SensorManager mSensorManager;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensorManager.registerListener(this, mSensorManager.getDefaultSensor(
Sensor.TYPE_ACCELEROMETER), SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL);
public void onSensorChanged(SensorEvent event){
final float alpha = 0.8;
// Isolate the force of gravity with the low-pass filter.
gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0];
gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1];
gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2];
// Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0];
linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1];
linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2];
}
センサマネージャを取得し、センサのタイプを指定し、システムからのセンサイベントのリスナーを指定する
センサから得た値を有用な(重力を考慮した)値に変換し、端末の動きに関する情報を得る
自動車とセンサ (1/2)
出典: TDK Techno Magazine 「最終回 ITS社会を目指して、自動車の安全性向上にもTDKの技術が生かされる」
自動車1台当たりのセンサの数は60~100個。さらに増え続けると予測される。出典:Automotive Sensors and Electronics Expo 2015
自動車とセンサ (2/2)
出典: デンソーテクニカルレビュー「特集 自動車用センサの技術動向」
Classification of typical automotive sensors
Google Driverless Car
Self-Driving Car Test: Steve Mahanhttp://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=cdgQpa1pUUE
セバスチャン・スラン「Googleの自動運転車で目指していること」http://www.ted.com/talks/sebastian_thrun_google_s_driverless_car.html
センサネットワーク
ユビキタスネットワーク社会における重要な技術基盤
◦ 防災・防犯・セキュリティ
◦ 食品・農業
◦ 医療・福祉
◦ 物流 etc…
⇒現実世界を、電子世界に組み入れる
センサが相互に自律的に連携するネットワーク
◦ コンテキストアウェアネス
◦ リアルタイムデータの取得・活用
ユビキタスセンサネットワーク技術に関する調査研究会資料(総務省作成、2004年)
Applications of Sensor Networks
課題
通信方式
電源枯渇問題
◦ 省電力通信プロトコル
◦ 適応センシング
リソースの不足
セキュリティ
コスト
プライバシーの保護
スマートスペース
空間のあらゆる場所にセンサが偏在
人々を賢くサポート
◦ 趣味・嗜好
◦ 習慣
◦ 周辺環境 etc…
Smart Environment
Building Automation by EnOcean Alliance
Image video (1:50~3:40)
IRoom by Prof. Dr. Hani Hagras
ファジィルールベースの学習型スマートホーム
ミスター省エネ
セイコーソリューションズ株式会社の無線センサネットワークシステム
環境ネットワーク
NTTドコモが数年かけて実施しているセンサネットワーク事業
ウェザー・サービスと資本提携し、2009年12月21日には環境センサーネットワークシステムによる花粉観測事業の試験運用を開始している
ユーザ向けに「ドコモ花粉ライブ!」や「健康気象サービス」を提供
既に全国2500カ所に環境センサーネットワークの設置を終了、運用を開始している
2011年度にはこれを4000局にまで拡大し、ゆくゆくは9000局の観測拠点を全国に設置する計画
参加型センシング (participatory sensing)
街中の騒音状況を表したノイズマップ
ノイズデータ 測定値 位置情報 タグNoiseTube: http://www.noisetube.net/#&panel1-1
スマートフォンのセンサ等を利用し、一人ひとりのユーザをセンサノードとした集合知の利用
出典:プロジェクト紹介2014 馬プロジェクト
Wearable Devices
Sony SmartWatch2 , Samsung Galaxy Gear , Gear Concept 2013
Nike Fuel Band & Smart Train Shoe
2014年 ウェアラブルデバイス元年
RING:Shortcut Everything Wearable Multitouch Everywhere
Google's Next Smart Contact LensGoogle Glass
そもそもWearable Deviceとは
ウェアラブルデバイスとは、ウェアラブルコンピューティングにおいて使用される、身に着けることのできるデバイスのことである。
従来のコンピュータと違い身に着けることができるため、場所を選ばずデバイスの利用ができる。
そのかわり、一般的なコンピュータと比べ、低機能であり、利用方法を絞った使い方がなされている。
デバイスの形 装着場所
頭部
HMD、眼鏡、イヤフォン、ネックレス
胴体部
ベルト、バンド、クリップ
腕部
時計、腕輪、指輪
脚部
足輪、靴、クリップ
その他
衣服
主なサービス例
スポーツ
運動状況、状態測定
フィットネス
運動状況測定、睡眠状態測定
ヘルスケア
健康状態測定、医療補助
⇒ 行動や状態の認識
研究例
Augmented Reality(AR)
Diminished Reality
(ARの逆、例えば不要な広告を視界から消す、視覚障碍者のためにあえて視界を制限するなど)
Mediated Reality
(現実の補正。地面の温度を色で表現するなど)
多数のセンサーを用いるデータフュージョン
コンテキストウェアの作成
Google Glass
https://www.youtube.com/watch?v=v1uyQZNg2vE
Android Wear
https://www.youtube.com/watch?v=0xQ3y902DEQ
小型ハードウェア
Raspberry Pi
Arduino
Edison
・ 上記の三つが主に使われる
・ 処理能力や扱えるデータ、消費電力などが異なる
・ センサと組み合わせて、様々なデバイスを作れる
Raspberry Pi
3Bバージョンだと、1.2GHzのクアッドコア
400MHzのGPUを搭載
GPIO40ピン。WifiとBluetooth
7W~12.5Wの消費電力。LinuxベースのOS
処理性能がいいが、消費電力が多い
Arduino
16MHzのコントローラーと32KBのメモリ
アナログ入力が直接扱える
安い。 代わりにWifiやBluetoothは無し
シールドと呼ばれるモジュールが沢山
性能は低いが、手軽に扱える
Intel Edison
500MHzのデュアルコアと、100MHzのQuark
最大でも1W以下の消費電力。 超小型
多数のGPIO。 WifiとBluetoothを内蔵
LinuxベースのOS。 Arduino互換ボードもある
小型低消費で、そこそこの性能
小型ハードウェアの使用例
Raspberry Pihttps://www.youtube.com/watch?v=plYeHEhhOaY
Arduinohttps://www.youtube.com/watch?v=eJg3yuAAawA
Intel Edisonhttps://www.youtube.com/watch?v=6SS6I5dWmMk