設備のマニアどっとこむ

Spresenseを使うにあたっての注意点

Spresense買ってみました！　SONYの国産品ということでコンテストも最近やってたりしますが、ちょっとかっこいいですね。

↑こんなパッケージでした。

↑買ったのはこれ

ざっと使ってみて気づいたことがあるのでまとめたいと思います。
セットアップはArduinoIDEでやりました。

公式のチュートリアルを見ればそこまで難しくないですが、スケッチを書き込む前のツール→ブートローダーへ書き込む　という作業を忘れずにやってください。（スケッチが動かない！ってなります）

https://developer.sony.com/develop/spresense/docs/arduino_set_up_ja.html

本体のLEDのLチカができました。４つのLEDがナイトライダーみたいに光ります。（かっこいい）

スケッチの例として何種類かデフォルトで搭載されているのですが、正直拡張ボードを買わないと使用できなそうなものばかりでした。全部試してないですが、メインボードでできそうなのはread_write（ストレージ書き込み）とWire（I２C通信）ぐらいかな、って感じです。

ちょっとarduinoやesp32のノリでやるとつまずくことがあるので注意点をいくつか紹介したいと思います。

＜アナログ入力＞
アナログ入力は0.7Vで2chのみ。　arduinoの5V入力で慣れてる人は要注意です。拡張ボードがあれば５Vと3.3V入力を使えるのですが、メインボードのみだと0.7Vレンジとなり、センサーと組み合わせるのは難しいと思われます。　I2Cはつながるので対応するセンサーを使うしかないかなというところです。

＜デジタル出力＞
デジタル出力は1.8Vです。LEDなどは光らせることはできますが、SSRなどを動作させるのは難しいです。こちらも拡張ボード推奨ですかね…

＜ピン番号がついてない＞
これ意外に苦痛です。GNDさがすのはきつい。

小型で入出力ピンが使いづらいとなるとM5stickCやラズパイゼロｗｈなどに単体で太刀打ちするのは厳しいかなと思いました。ボードを接続すればいいのですが、それなりに金額がします。

↑全部買うならラズパイ４、単一機能ならM５stackシリーズの方がいいかも。
　全体的に高いっす。SONYさん。

しかし素晴らしいこともあります。

な、なんとArduino nanoより軽い。これは助かりますね！！

ということでとりあえずホバークラフトを作って乗せてみました。

@ultimatemasashi
カップ麺の容器でホバークラフト作りました。

♬ 炎のランナー - テーマ（『炎のランナー』より） - Mark Ayres

拡張ボード買おうかな…　どうしようかな…

[0回]
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M5paperで自作ナビを作った話　

M5paperでカーナビみたいなもの作りたいな～　とずっと思っていたんですが、今回うまくできたので紹介させていただきたいと思います。

1年くらいかかったけどM5paperで自作ナビできた。　#M5Stack #駆け出しエンジニアと繋がりたい pic.twitter.com/gpnaRrhH5x

— アルティメット雅史 (@castor_1983) August 30, 2022
↑こんな具合で今の自分位置と周辺の地図を表示します。

目的地設定や地図をスワイプしたりの機能はありません、あくまで現在位置を移動に合わせて更新するのみです。

ちょっとそれではさみしいので拡大と縮小は実装しました。本体のスイッチの上下で操作します。

まずはざくっとシステムの全貌から説明していきます。

M5paperはAWSで立ち上げたwebサーバーにGPS信号と地図の大きさの情報を送っています。
サーバー側でその緯度経度から地図画像を作りだし、それをM5paperにフィードバックしています。今回の開発はほとんどサーバーサイドの力技で実現させています。

材料は主に下記の３つです
・M5paper

・GPSユニット

・AWS　EC2　ubuntuサーバー

まずはubuntuでLAMP環境を作ります。

ちょっとはしょりますが下記リンクを参考にＰＨＰとＤＢの準備をします
https://qiita.com/shimotaroo/items/76b705852e3fb496abfc
https://zenn.dev/tomoshimizu/articles/eedb6856df9c90

ＡＷＳのポートを解放しＩＰアドレスを叩いて上記の様なapache初期画面が出せたらＯＫです。

ＤＢは下記の様な仕様にしています。idは０～２０の値で地図の拡大、縮小に使っていますsensor_idは使っていないですね…
テーブル名は　gps　にしています。

+-----------+---------------+------+-----+---------+-------+

| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |

+-----------+---------------+------+-----+---------+-------+

| id | int | YES | | NULL | |

| sensor_id | varchar(16) | YES | | NULL | |

| lat | double(16,10) | YES | | NULL | |

| lng | double(16,10) | YES | | NULL | |

| datetime | datetime | YES | | NULL | |

+-----------+---------------+------+-----+---------+-------+

続いてindex.htmlと同じフォルダに下記PHPファイルを格納します。これはm5paperからのjsonデータをDBへ格納するプログラムになります。１２行目のDB名やパスワード、ユーザー名はSQLを設定したときの値を使って下さい。

続いてpythonのコードです。一緒にもできるかもしれませんが３つに分けてシェルスクリプトで動かしています。DBからデータを取得し地図のhtmlデータにする。　→map.py
htmlデータを画像データ(png)に変換　→map2.py
pngデータ→jpgに変換　　→map3.py

という具合です。
map.py
先ほどPHPファイルで使用したDBへアクセスする情報を入力してください。map2.py
こちらはseleniumを使っていますのでubuntuへchromeをインストールするのとそのバージョンに合わせたchromedriverをダウンロードし、pythonコード内にpathを指定してください。

map3.py
このプログラムで保存した画像ファイルをjpgにします。これでサーバ側の設定は完了です。このシェルスクリプトを動かしている状態でm5paperからpostすればナビの画像が取得できます。

m5paperのスケッチは以下です。wifiのSSID,PASSとサーバーサイドのphpファイルの場所を指定します。I2C通信はPORT.Cの18,19で通信しています。これでWi-Fi経由でGPS情報をアップロードしながら地図の画像をダウンロードしてM5paperで見ることができます。

…ちょっと設定関係は省略しているのでコメントいただければ対応したいと思います。
かなりいろいろな勉強してようやくたどりつきました。参考になれば幸いです。

[0回]
Djangoで駆け出しエンジニア名鑑を作った話

普段ウェブ開発はLAMP環境を作ってSQLとかPHPで開発してたんですが、pythonベースのフレームワークであるDjangoを少しいじってみました。

↑この本をベースに開発しました。徐々に実装していくスタイルの本なので分かりやすかったです。
少し中身を変えて駆け出しエンジニアを登録できるプラットフォームを作ってみました。

http://kakedashi.link　←すいません。停止中です。

AWSのEC2を使ったのですが、本番環境はAPACHEと連携させなければならないそうです。

sudo python3 manage.py runserver 0:8000といった様にpythonファイルを実行していくのですが、開発環境のみ推奨とのことです。

APACHEとの連携は結構ハマってしまったので備忘でメモを載せたいと思います。

⓵インストール関係
sudo apt install apache2
sudo apt-get install apache2-dev
pip3 install mod_wsgi

②APACHEの設定

任意の.confファイルを/etc/apache2/sites-available/　に置きます。今回はdjango.confとします

まずmod_wsgi-express module-configコマンドでモジュールの場所を確認します。

django.confを下記の様に編集していきます。
LoadModule wsgi_module "　mod_wsgi-express module-configで確認した～.soのpathを記述　">
WSGIPythonHome "mod_wsgi-express module-configで確認したpathを記述　　"
WSGIScriptAlias / 　wsgi.pyのpathを記述
WSGIPythonPath /　　djangoプロジェクトのpathを記述
WSGIPythonPath pythonのsite-packagesのpath※LoadModule wsgi_moduleの途中までを記述
<Directory wsgi.pyのpathを記述>
<Files wsgi.py>
Order deny,allow
Allow from all
</Files>
</Directory>
Alias /static/ djangoプロジェクトのpath/static/
<Directory djangoプロジェクトのpath/static>
Require all granted
</Directory>
wsgi.pyはdjangoプロジェクト配下に格納してあるので下記記述を加えます。
import os　
import sys　※追加
from django.core.wsgi import get_wsgi_application
sys.path.append("djangoプロジェクトのpath")　※追加
sys.path.append("wsgi.pyが格納してあるpath")　※追加
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'bookproject.settings')
あとはstatic関係の設定ですが
djangoプロジェクト配下のsetting.pyに下記を追加します。
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static')

そしてpython3 manage.py collectstaticコマンドにてCSSを反映

a2ensite django.confコマンドでAPACHEの設定を反映します。
現在の設定はa2dissite 000-defaultコマンドで停止させます。

sudo service apache2 restart　にてリスタートさせます

これでアパッチの初期画面ではなくdjangoのアプリケーションが動いたはずです。

↑この初期画面からDjangoで開発した画面に繊維すれば成功です。

いかがでしたでしょうか、駆け出しエンジニアの方そうでない方も気が向いたら登録お願いします。

[0回]
眼鏡が壊れても家に帰れブルデバイス

M5stickC Plusを使ってウェアラブルデバイスを作りました。

wi-fi接続はせずにI2Cで下記デバイスのみ接続しています。

基本はピンアサインを別々にすればI2Cは２か所接続できるのですが、磁気方位センサーはQMC5883LとHMC5883Lとどうも２種類あり、スケッチも工夫しないといけないことがわかりました。そもそもアドレスも0x0Dと0x1Eと違うみたいです。

ここのサイトからDLしたスケッチが優秀でした。
if(compass.isHMC()){
Serial.println("Initialize HMC5883");
compass.setRange(HMC5883L_RANGE_1_3GA);
compass.setMeasurementMode(HMC5883L_CONTINOUS);
compass.setDataRate(HMC5883L_DATARATE_15HZ);
compass.setSamples(HMC5883L_SAMPLES_8);
}
else if(compass.isQMC()){
Serial.println("Initialize QMC5883");
compass.setRange(QMC5883_RANGE_2GA);
compass.setMeasurementMode(QMC5883_CONTINOUS);
compass.setDataRate(QMC5883_DATARATE_50HZ);
compass.setSamples(QMC5883_SAMPLES_8);
}
…どどちらでもいけるのか？？

太陽光パネルを使えば日中はバッテリー切れをきにする必要はありません。

ざっくりですが接続図です

　

緯度と経度は好きな目的地にしてください。

[0回]
pytorchで姿勢推定をやった話

最近開発の案件が立て込んでいて趣味の開発ができていませんでした。ひさびさの更新です。　

今回は去年開発用に買ったゲーミングPCを使ってAIを動かしてみようと思います。

↑半導体不足で値上がりしてますね…　NVIDIA GeForce RTX 3070が搭載されています。

一応カメラです。

Openposeっていう姿勢推定をやっていきます。
これはPCにwebカメラをつないで取り込んだ画像から姿勢を検知して線（リンク）を重ねていくというものです。

こんな感じです。

まずはpytorchをインストールしていきます。
通常はhttps://pytorch.org/get-started/locally/　からスペックにあわせてインストールしていくんですが、今回は　pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html　でやりました。

オープンソースのAIを使うとよくあるんですが、バージョンの組み合わせが悪いと全然動かないので注意してください。ちなみにpythonは3.9.12でやってます。

続いてopen-poseです。

git clone https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose.git
cd pytorch-openpose
pip install -r requirements.txt

準備としてモデルは　https://www.dropbox.com/sh/7xbup2qsn7vvjxo/AABWFksdlgOMXR_r5v3RwKRYa?dl=0
にあるので

body_pose_model.pthとhand_pose_model.pthをダウンロードしmodelフォルダへ格納してください。

demo_camera.pyを実行するとOpencvを使ってウェブカメラからキャプチャを取るのですが、
OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrect results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library. As an unsafe, unsupported, undocumented workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/.
下記の様なエラーが出たらdemo_camera.pyの6行目にこれを足してください。
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'
またもしNo module named 'torch.ao.quantization'というエラーがでたら、 from torch.ao.quantization from torch.quantizationというライブラリのインポートを from torch.quantizationへ書き換えてください。※数ファイルあった様な…

Torch device: NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPUとグラボの型番が出たらOKですが、
かなりもっさりしました。グラボがあってもしばらくキャプチャ画像がでてきません…
CPUだけじゃ動かないかもしれないですね…

PCにグラボが搭載されていましたがマイニングぐらいしかしてませんでした。
今後はAIもいろいろチャレンジしていきたいなと思ってます！！

[0回]
- AI
- 2022/07/30 15:55
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