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「AmbientでIoTをはじめよう」の第3回は最近スイッチサイエンスでも取り扱いを始めたM5Stackを使い、 センサデータをクラウドに送信して記録する事例を紹介します。 M5StackはArduinoとMicroPythonとEspressif社のESP-IDFという開発環境が使えます。 ここではArduinoで制御する例を紹介します。 MicroPythonで制御する例は「M5Stackでセンサデータを測定し、クラウドに送る (MicroPython編)」をご覧ください。 M5Stack M5StackはEspressif社のマイコンESP32が搭載されたコンパクトなIoT端末です。 ESP32と電池、320 x 240 TFTカラーディスプレイ、microSDカードスロット、スピーカーなどが搭載されたM5Stack Basicがベースになる製品です。 ESP32が搭載されているので
「変な音がする。」エアコンや洗濯機のような家電製品でも、工場の設備でも、音や振動の変化で異常に気がつくことがあります。多くの機械が動力としてモーターを使っていて、スムーズに回っているときは振動や音は少ないですが、軸がブレたり傷がついたりすると、通常とは違った振動や音がでることがあります。このように、機械が発する振動や音は故障の検知や予知のための基礎データです。 そこで今回はM5StickCを使って振動を測定します。 加速度センサ 振動はモノが揺れ動くことです。 モノは3次元の中で上下、前後左右に動くので、3軸加速度センサを使うと、 振動をx軸、y軸、z軸方向の加速度として測ることができます。 M5Stackシリーズでは、Basicを除くGray、M5GO、Fireに9軸センサが内蔵されています。 9軸というのは3軸(3次元)加速度センサ、3軸ジャイロセンサ、3軸磁気センサのことです。またM
今回から新しいコーナー「M5Stackカフェ」が始まりました。このコーナーではM5StackやM5StickCにまつわる楽しい話題を紹介していきます。M5StackやM5StickCなどを使って、面白いもの、役に立つもの、役に立ちそうにないものなどを作ったり、面白いことをやっているユーザーさんを紹介したりする予定です。M5StackやM5StickCに興味のある方は是非チェックしてみてください。 第1回は、最初なのでM5StickCでプログラムを作る準備をして、LEDを点滅させてみます。 M5Stackシリーズ このコーナーで扱うM5StackやM5StickCは、M5Stack社が作っているマイコン端末です。M5Stack社はマイコン端末以外にも温度センサやGPS、カメラ、小型のロボットカーなど、M5StackやM5StickCと組み合わせて使ういろいろな拡張ユニットも作っています。 写
空気中のホコリの量と合わせて温度と湿度も測るように、温湿度センサSi7021も接続しました。 写真ではダストセンサーを水平に置いていますが、製造元のSeeed社のサイトには垂直に立てて使うようにと書かれているので、設置するときは垂直に置きます。 プログラム Grove ダストセンサにアクセスする Grove ダストセンサは、測定時間中にパルスがLowレベルになった時間の比率が、粒子状物質の濃度に対応します。 図はShinyei Particle Sensor Model PPD42NS データーシートより Grove ダストセンサにアクセスしてホコリの粒子量を得るプログラムは、Seeed studui 社のサイトのサンプルコードを使いました。 pulseInはパルス幅を測るArduinoのシステム関数です。 pulseIn(pin, value[, timeout]); pinで指定するピ
M5Stack社から、「M5StickC」という新しい端末がリリースされ、日本でも販売が始まりました。 「AmbientでIoTをはじめよう」の第21回はこの「M5StickC」を使って小型の環境センサ端末を作ります。 「M5StickC」 M5StickCは、上の写真の右のように48 x 24 x 14mmのスティック状の小型端末です。MPUはM5Stackで使われているESP32と同じアーキテクチャのESP32-picoが使われています。MPUの他に、80 x 160ピクセルのカラー液晶画面、ボタン3個、LED、赤外線送信機、マイク、6軸加速度・ジャイロセンサなどが搭載されています。プログラムはArduino IDEか、UIFlowという開発環境を使ってBlocklyまたはMicroPythonで開発します。 M5StickCのスペックを、 M5Stackシリーズと合わせてまとめました
先月からスタートした「AmbientでIoTをはじめよう」コーナー、第2回は空気品質を測定して、クラウドに送信し、記録し、確認する事例を紹介します。 全体の構成 オフィスや学校、家などの室内の空気品質を継続的に測定することを想定し、センサ端末はACアダプタで動作させ、測定データをWi-Fi経由でクラウドに送信するようにします。 センサとして空気品質センサと温度、湿度センサを使います。 室内の空気品質は屋外の気温や湿度に比べると短時間に変化すると思われるので、データは1分毎に測定することにします。 クラウドサービスは、簡単にIoTデータの可視化ができる「Ambient」を使います。 センサ端末のハードウェア 空気品質センサをスイッチサイエンスのサイトで調べると、4件ヒットします(2018年2月現在)。今回はこの中でCCS811というガスセンサを搭載した「CCS811搭載 空気品質センサモジュ
ジャンパーワイヤーでも接続できますが、今回は小さな基板を作って接続してみました。 こうするとコンパクトなセンサー端末になります。 マイクの信号を読む マイクの出力はArduinoであればanalogRead()関数で値を読めます。 音は振動なので周期的に値が変化します。 音を記録するためには音の周期の2倍以上の周期で値を測定(サンプリング)する必要があります。 人が聞こえる音の周波数範囲は、個人差や年齢差はあるものの一般的には20Hzから20kHz程度と言われています。 そこで、次のプログラムでは40kHzの周期でマイクの信号を読み、メモリーに保存して、シリアルに出力してみます。 40kHzというのは1秒間に4万回、25マイクロ秒毎に1回測定することになります。 このプログラムでは500回測定しているので、時間にすると12.5ミリ秒間の音を測定しています。 26行目のfor文で500回繰り
GPSデータを扱うライブラリ GPSからの生データを解析して、プログラムで扱いやすいデータにするライブラリがあります。 GPSモジュールのサンプルプログラムFullExample ではTinyGPS++というライブラリが使われています。 TinyGPS++のインストールは、TinyGPS++のサイトに行き、 ダウンロードアイコンの先の最新ZIPファイルをダウンロードし、Arduino IDEで「.ZIP形式のライブラリをインストール…」 でZIPファイルをインストールします。 シリアルから読んだGPSデータを1文字づつライブラリに渡すと、それを解析し、GPSオブジェクトを更新します。 解析中はfalseが返り、1行処理して解析が成功するとtrueが返されます。次のサンプルプログラムで緯度経度が確認できます。 14行目のwhileループでGPSからの文字データがある間は文字を読み、1行の解析
回路図は次のようになります。 回路図を基にブレッドボード上に組み立てたセンサ端末の例です。BME280モジュールにはまっすぐなピンヘッダが付属していて、これで問題はありませんが、今回はモジュールをブレッドボードから離して設置したかったので、L字型のピンヘッダを使いました。 センサ端末の動作確認 Arduino開発環境の準備 「ESPr Developer」はArduino開発環境でプログラミングします。開発環境のパソコンへのインストールは次のページなどが参考になります。 ESPr Developer ( ESP-WROOM-02 開発ボード )の使い方をザッと紹介 ESP-WROOM-02開発ボードをArduino IDEで開発する方法 Ambientライブラリとサンプルプログラムのインストール 次にAmbientライブラリをご自分の開発環境にインポートします。 Githubの「Ambie
「AmbientでIoTをはじめよう」の第4回は、M5StackとセンサをMicroPythonで制御して、 センサデータをクラウドに送信して記録する事例を紹介します。 Arduinoで制御する例は「M5Stackでセンサデータを測定し、クラウドに送る (Arcuino編)」をご覧ください。 M5Stack M5StackはEspressif社のマイコンESP32が搭載されたコンパクトなIoT端末です。 M5Stackについては次のサイトをご覧ください。 スイッチサイエンスの販売ページ M5Stackであそぼう 公式サイト(英語) M5Stackを使うためのMicroPythonの環境設定 M5StackのMicroPython開発環境には次の二つがあります。 M5Cloud クラウドでソースコードを管理する開発環境。 Web上でプログラムを開発し、Wi-Fi経由でプログラムをM5Stac
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