IoT Dev.: 1月 2016

2016年1月23日土曜日

EONでPubNubのリアルタイムデータを可視化する

　EONは、PubNubのデータをリアルタイムに可視化するためのJavaScriptフレームワークです。このEONを使って、Arduinoで計測した温度データを可視化してみます。

Arduinoのセットアップや回路については、「PubNub+Google Chart(Gauge)でセンサー・データを可視化する」を参照してください。

①パブリッシャー側のコード
　Arudinoで計測した温度データをパブリッシュ(発行)するJavaScriptコードを記述します。

	var publishKey = '<your Publish Key>';
	var subscribeKey = '<your Subscribe Key>';

	var channel = "temperature"; // channel名の設定

	var five = require("johnny-five");
	var board = new five.Board({port: "COM3"});

	board.on("ready", function() {

	var temperature = new five.Thermometer({
	controller: "LM35",
	pin: "A0",
	freq: 10000 // サンプリング間隔(ms)
	});

	// PubNub初期化
	var pubnub = require("pubnub")({
	ssl : true,
	publish_key : publishKey,
	subscribe_key : subscribeKey
	});

	temperature.on("data", function() {
	console.log(this.celsius)
	var data = {eon:{'temperature' : this.celsius}};
	// データの送信
	pubnub.publish({
	channel : channel,
	message : data,
	callback : function(message) {
	console.log(message);
	}
	});
	});
	});

view raw publish_temp.js hosted with ❤ by GitHub

　パブリッシュするデータは、次の書式で指定します。

｛ eon : { key1 : value,, key2 : value,・・・・keyN : value}}

②サブスクライバー(ブラウザ)側のコード
　温度データをサブスクライブ(購読)し、グラフ化して表示するるJavaScriptコードを記述します。

	<!DOCTYPE HTML>
	<html lang="ja">
	<head>
	<title>Line Chart</title>
	<script src="http://pubnub.github.io/eon/v/eon/0.0.10/eon.js"></script>
	<link type="text/css" rel="stylesheet" href="http://pubnub.github.io/eon/v/eon/0.0.10/eon.css"/>
	</head>
	<body>
	<div id="chart"></div>
	<script>
	var pubnub = PUBNUB.init({
	publish_key : '<your Publish Key>',
	subscribe_key: '<your Subscribe Key>'
	});
	var channel = "temperature"; // channel名の設定

	eon.chart({
	channel: channel,
	pubnub: pubnub,
	generate: {
	bindto: '#chart',
	data: {
	labels: true
	}
	}
	});
	</script>
	</body>
	</html>

view raw LineChart.html hosted with ❤ by GitHub

2016年1月21日木曜日

Arudino+carriotsでIoT-データのプッシュ(転送)

　carriotsには、HTTP通信を使用して、データを外部にプッシュ（転送）する「Trigger」という仕組みが用意されいます。そこで、「Trigger」を使って、データをIFTTTのMakerに転送する方法を説明します。

　IFTTTのMaker、およびレシピの作成方法については、次の記事を参照してください。
　・IFTTTを使ってセンサー・データをGoogleドライブ(スプレッドシート)に記録する(Arduino編)

1.CONTROL PANELの左サイドメニューの「Push(Trigger)」をクリックします。
2.[＋New]をクリックします。
3.各項目に次のように入力します。

Name : 任意の名前
Max retries : 最大リトライ回数
Url : https://maker.ifttt.com/trigger/<Event Name>/with/key/<your key>
Vervb : POST
Payload : value1=%%%<データ名>%%%

<Event_Name>には、レシピのEvent Nameを、<Your Key>には、IFTTTのKeyを入力します。
<データ名>には、プッシュするデータの名前(例：temperature)を入力します。

4.[Add another header]をクリックし、次の2つのHTTPヘッダー情報を追加します。

key : Accept
Value : application/json

key : Content-Type
Value : application/x-www-form-urlencoded

5.[Save]をクリックして保存します。

2016年1月20日水曜日

Arudino+carriotsでIoT-センサー・データの監視と通知

　carriotsでセンサー・データやデバイスを監視するには、「Listener」(リスナ)を使います。たとえば、温度データ(temperature)が30より大きくなったら、メールで通知するListenerを作成するには、次のように操作します。

1.CONTROL PANELの左サイドメニューのの「Listener」をクリックします。
2.[＋New]をクリックします。

3.「If expression」に「context.data.temperature > 30」と入力します。
4.「Then expression」に次のコードを入力し、[Save]をクリックします。

import com.carriots.sdk.utils.Email;
def email = new Email ();
email.to="<mail addres>";
email.message="<message text>";
email.send();

<mail addres>には送信先のメールアドレスを、<message text>には、メールメッセージを入力します。

Arudino+carriotsでIoT-グラフの作成

　carriotsで収集したデータをグラフ化する方法を説明します。

1.「CARRIOTS CONTROL PANEL」の左サイドメニューの「Wizard Widget Graphs」をクリックします。
2.グラフの種類を選択し、[Next Step]をクリックします。

3.対象のデバイスを選択し、[Next Step]をクリックします。

4.「From」(開始日)、「To」(終了日)を設定し、[Next Step]をクリックします。
　※設定なしでも可

5.最大レコード数を設定し、[Next Step]をクリックします。

6.グラフにプロットするデータを選択し、[Next Step]をクリックします。

7.Y軸の項目を選択し、[Next Step]をクリックします。
　※グラフの種類が「line」「bar」の場合

8.グラフのオーダー(順序)を設定し、[Next Step]をクリックします。

生成されたJavaScriptコードを、HTMLに張り付けることで、サイト上でグラフを公開することができます。

	<!DOCTYPE HTML>
	<html lang="ja">
	<head>
	<title>carriots graph</title>
	</head>
	<body>
	<div id="carriots-graph" style="max-width: 900px;margin:auto;"></div>
	<!-- 以下に、生成されたグラフのコードを貼り付けてください。 -->

	</body>
	</html>

view raw carriots-graph-ｔemplate.html hosted with ❤ by GitHub

2016年1月19日火曜日

Arudino+carriotsでIoT-センサー・データの収集

　IoTプラットフォーム(クラウドサービス)のcarriotsを使って、Arudinoで計測したセンサー・データ(温度)を取集してみます。

■carriotsの準備
①アカウント作成
　carriotsのアカウントを作成します。

②デバイスの設定
1.「CARRIOTS CONTROL PANEL」の左サイドメニューの「Device」をクリックします。

2.「defaultDevice」の「Action」列の[Action]→[edit]をクリックします。
※「defaultDevice」は規定で用意されるデバイスです。新しくデバイスを作成することもできますが、今回はこの「defaultDevice」を使用します。

3.「Time zone」を「Tokyo」に設定し、[Save]をクリックします。その他の項目は、必要に応じて設定してください。

③Apikeyの確認
1.上部メニューの[MY SETTING]→[MY ACCOUNT]をクリックします。

2,表示されたFull Privileges Apikeyを確認します。

③Id developer(device Id)の確認
1.左サイドメニューの「Device」をクリックします。
2.「Name」列のデバイス名（ここでは「defaultDevice」）をクリックします。

3.表示された情報の「Id developer」の内容を確認します。
　※Id developerは、「<デバイス名@ユーザ名.ユーザー名>」の形式になります。これは、ページ上部にも表示されています。

■回路とプログラム

①Arudino開発環境の構築
1.「ArduinoをJavaScriptで制御する」の手順で開発環境を構築します。
2.コマンドプロンプトから「npm install request」と入力し、node.jsのrequestモジュールをインストールします。

②回路の配線
　次のように回路を配線します。

③プログラムの作成と実行
1.次のJavaScriptコードを入力し、「rest_carriots.js」と名前を付けて、作業用フォルダに保存します。

	var request = require('request');

	var key = '<your Full Privileges Apikey>';
	var deviceId = '<your Id developer>';
	var url = 'http://api.carriots.com/streams/';

	var options = {
	uri: url,
	body: {
	"protocol": "v1",
	"checksum": "",
	"device" : deviceId,
	"at" : "now",
	"data" : { "temperature":0 }
	},
	json: true,
	headers: {
	"carriots.apikey": key
	}
	};

	var five = require("johnny-five");

	five.Board().on("ready", function() {
	var temperature = new five.Thermometer({
	controller: "LM35",
	pin: "A0",
	freq: 10000 // サンプリング間隔(ms)
	});

	temperature.on("data", function() {
	options.body.data.temperature = this.celsius;
	console.log(this.celsius + "°C");
	// データをPOSTメソッドで送信
	request.post(options, function(error, response, body){
	if (!error && response.statusCode == 200) {
	console.log(body);
	} else {
	console.log('error: '+ response.statusCode);
	}
	});
	});
	});

view raw rest_carriots.js hosted with ❤ by GitHub

<your Full Privileges Apikey>には、「Full Privileges Apikey」を、<your Id developer>には「Id developer」を入力します

2.コマンドプロンプトを起動し、作業用フォルダに移動し、「node rest_carriots.js」と入力します。

④データの確認
　「CARRIOTS CONTROL PANEL」の左サイドメニューの「Data streams」をクリックします。

2016年1月17日日曜日

Arudino+theThings.IOでIoT－センサー・データの収集

　theThings.IOを使って、Arudinoで計測したセンサー・データの収集する方法を説明します。

①アクティベート(Thing Tokenの取得)
1.theThings.IOのアカウントを作成します。
2.左サイドのメニューの[Things Manager]を選択し、「ユーザー名 product」の[DETAILS]をクリックします。

3.[Get activaton codes]をクリックします。

4.[+]をクリックします。

5.表示されたウィンドウでThing Tokenを確認し、[OK]ボタンをクリックします。

　以降、Thing Tokenは、「2」までの手順で確認できるようになります。

②開発環境の構築
1.「ArduinoをJavaScriptで制御する」の手順で開発環境を構築します。
2.コマンドプロンプトから「npm install thethingsio-api」と入力し、theThings.IO APIライブラリ(Node.jsモジュール)をインストールします。

③回路の配線
　次のように回路を配線します。

④プログラムの作成と実行
1.次のJsonを入力し、「config.json」と名前を付けて、作業用フォルダに保存します。

<your Thing Token>には、①で取得したThing Tokenを入力します。

2.次のJavaScriptコードを入力し、「temp_thethings.js」と名前を付けて、作業用フォルダに保存します。

	var five = require("johnny-five");
	var board = new five.Board({port: "COM3"});

	var theThingsAPI = require('thethingsio-api')

	board.on("ready", function() {

	var temperature = new five.Thermometer({
	controller: "LM35",
	pin: "A0",
	freq: 10000 // サンプリング間隔(ms)
	});

	//create Client
	var client = theThingsAPI.createClient()

	var object = {
	"values": [
	{
	"key": 'temperature',
	"value": 0
	}
	]
	}

	client.on('ready', function () {
	temperature.on("data", function() {
	console.log(this.celsius);
	object.values[0].value = this.celsius;
	client.thingWrite(object, function (error, data) {
	console.log(error ? error : data);
	});
	});
	});
	});

view raw temp_thethings.js hosted with ❤ by GitHub

3.コマンドプロンプトを起動し、作業用フォルダに移動して「node temp_thethings.js」と入力します。

⑤データの確認
1.theThings. IOにサインインし、Panel(パネル)を表示します。
2.左サイドのメニューの[Things Manager]を選択し、「ユーザー名 product」の[DETAILS]をクリックします。

3.「Option」欄の[Details]をクリックします。

2016年1月15日金曜日

PubNub+Google Chart(Gauge)でセンサー・データを可視化する

　 PubNubを使って、Arduinoで計測したセンサー・データ(温度)をブラウザで受信し、Google ChartのGauge(ゲージ)で可視化する方法を説明します。

①開発環境の構築
　「PubNubを使ってArudinoを制御する」の①～③の手順で開発環境を構築します。

②回路の配線
　次のように回路を配線します。

③プログラムの作成
1.次のJavaScriptコードを入力し、「temp_pubnub.js」と名前を付けて、作業用フォルダに保存します。

	var publishKey = '<your Publish Key>';
	var subscribeKey = '<your Subscribe Key>';

	var channel = "temperature"; // channel名の設定

	var five = require("johnny-five");
	var board = new five.Board({port: "COM3"});

	board.on("ready", function() {

	var temperature = new five.Thermometer({
	controller: "LM35",
	pin: "A0",
	freq: 10000 // サンプリング間隔(ms)
	});

	// PubNub初期化
	var pubnub = require("pubnub")({
	ssl : true,
	publish_key : publishKey,
	subscribe_key : subscribeKey
	});

	temperature.on("data", function() {
	console.log(this.celsius)
	var data = {'value' : this.celsius};
	// データの送信
	pubnub.publish({
	channel : channel,
	message : data,
	callback : function(message) {
	console.log(message);
	}
	});
	});
	});

view raw temp_pubnub.js hosted with ❤ by GitHub

2.次のHTMLコードを入力し、「temp_pubnub.jhtml」と名前を付けて、任意の場所に保存します。

	<!DOCTYPE html>
	<html>
	<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<title>温度</title>
	<script type="text/javascript" src="http://www.google.com/jsapi"></script>
	<script src="https://cdn.pubnub.com/pubnub.min.js"></script>
	<script type="text/javascript">
	var publishKey = 'pub-c-d1172091-ff3a-4e21-ba44-8ccff8959af3';
	var subscribeKey = 'sub-c-c8f6cb7e-a505-11e5-a586-0619f8945a4f';

	var channel2 = "temperature" // channel名の設定

	// PubNub初期化
	var pubnub = PUBNUB.init({
	publish_key : publishKey,
	subscribe_key : subscribeKey
	});

	// Google Chart
	google.load("visualization", "1", {packages:["gauge", "line","corechart"]});
	google.setOnLoadCallback(drawChart);


	function drawChart() {
	// Data for temperature Gauge
	Data = google.visualization.arrayToDataTable([
	['Label', 'Value'],
	['Temperature', 0],
	]);

	// Option for temperature Gauge
	Options = {
	width: 200, height: 200,
	min: 0, max: 60,
	redFrom: 50, redTo: 60,
	yellowFrom:40, yellowTo: 50,
	minorTicks: 5
	};

	Gauge = new google.visualization.Gauge(document.getElementById('temperatureGauge'));
	Gauge.draw(Data, Options);
	};

	function subscribe() {
	pubnub.subscribe({
	channel : channel2
	callback : function(data) {
	console.log(data);
	// Update temperature data
	Data.setValue(0, 1, data.value);
	Gauge.draw(Data, Options);
	}
	});
	}

	function unsubscribe(){
	pubnub.unsubscribe({
	channel : channel2
	});
	Data.setValue(0, 1, 0);
	Gauge.draw(Data, Options);
	}
	</script>
	</head>
	<body>
	<div>
	<button onclick="subscribe()">接続</button>
	<button onclick="unsubscribe()">切断</button>
	</div>
	<div id="temperatureGauge"></div>
	</body>
	</html>

view raw temp_pubnub.html hosted with ❤ by GitHub

<your Publish key>にはPublish Keyを、<your Subscribe key>にはSubscribe Keyを入力します。

④プログラムの実行と動作確認
1.コマンドプロンプトを起動し、作業用フォルダに移動します。
2.「node temp_pubnub.js」と入力します。
3.ブラウザで「ltemp_pubnub.html」を開いて、[接続]ボタンをクリックし、ゲージに温度が表示されることを確認します。
4.[切断]ボタンのクリックで、ゲージが０になることを確認します。

2016年1月14日木曜日

PubNub+Raspberry Pi カメラで簡易ライブカメラシステムを構築する

　PubNubとRaspberry Pi カメラ(カメラモジュール)を使って、簡易ライブカメラシステムを構築する方法を説明します。

①Raspberry Pi　開発環境の準備
「Raspberry Pi カメラのリモート制御&画像転送-PubNub編」の「Raspberry Pi　開発環境の準備」の手順で、開発環境を準備します。

②プログラムの作成
1.次のJavaScriptコードを入力し、「live.js」と名前を付けて、作業用フォルダに保存します。

	var publishKey = '<your Publish Key >';
	var subscribeKey = '<your Subscribe Key>';

	var channel1 = "shutter";
	var channel2 = "pic";

	var base64Img = require('base64-img');
	var filename = "picam.jpg";
	var raspistillOption = [ "-w", "320", "-h", "240", "-o", filename, "-t", "999999999", "-tl", "1000"];
	var jpegoptimOption = ["--strip-all", "--max=30", filename];

	var exec = require('child_process').exec;
	var spawn = require('child_process').spawn;
	var fs = require('fs');
	var pid;

	var pubnub = require("pubnub")({
	ssl : true,
	publish_key : publishKey,
	subscribe_key : subscribeKey
	});

	pubnub.subscribe({
	channel : channel1,
	callback : function(message){
	console.log('>', message);
	var raspistill = spawn('raspistill', raspistillOption);
	getpid();
	if(message.action === 'start'){
	fs.watchFile(filename, function(current, previous) {
	var jpegoptim = spawn('jpegoptim', jpegoptimOption);
	jpegoptim.on('close', function(code, signal){
	base64Img.base64(filename,function(err, data){
	if (!err){
	publish(data);
	}
	});
	});
	});
	} else {
	exec('kill -9 '+ pid);
	}
	}
	});

	function publish(data){
	pubnub.publish({
	channel : channel2,
	message : data,
	callback: function(m){
	console.log(m);
	},
	error: function(m){
	console.log(m);
	}
	});
	}

	function getpid(){
	exec('ps aux \| grep [r]aspistill', function(err, stdout, stderr) {
	if (stdout) {
	try {
	pid = stdout.match(/\s+(\d{4,6})+\s+/gi)[0].trim();
	if (pid) {
	console.log('Raspistill running. PID:' + pid);
	}
	} catch (e) {
	console.log('Raspistill PID not found');
	}
	} else {
	console.log('Raspistill PID not found');
	}
	});
	}

view raw live.js hosted with ❤ by GitHub

2.次のHTMLコードを入力し、「live.html」と名前を付けて、任意場所に保存します。

	<!DOCTYPE HTML>
	<html lang="ja">
	<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<script src="https://cdn.pubnub.com/pubnub.min.js"></script>
	<script src="https://code.jquery.com/jquery-2.1.4.min.js"></script>
	<script>
	$(function(){
	var publishKey = '<your Publish Key>';
	var subscribeKey = 'your Subscribe Key';

	var channel1 = "shutter" // channel名の設定
	var channel2 = "pic"

	// PubNub初期化
	var pubnub = PUBNUB.init({
	publish_key : publishKey,
	subscribe_key : subscribeKey
	});

	pubnub.subscribe({
	channel : channel2,
	callback : function(data) {
	console.log(data);
	var img = new Image();
	img.src = data;
	img.onload = function(){
	$('#main').html(img);
	}
	}
	});

	// データの送信
	function publish(action) {
	var value = {'action': action};
	pubnub.publish({
	channel : channel1,
	message : value,
	callback: function(message){console.log(message);}
	});
	}

	// [START]ボタンのクリックで文字列「start」を送信
	$('#start-button').click(function(){
	publish('start');
	});

	// [STOP]ボタンのクリックで文字列「stop」を送信
	$('#stop-button').click(function(){
	publish('stop');
	});
	});
	</script>
	</head>
	<body>
	<button id="start-button">START</button>
	<button id="stop-button">STOP</button>
	<div id="main"></div>
	</body>
	</html>

view raw live.html hosted with ❤ by GitHub

<your Publish key>にはPublish Keyを、<your Subscribe key>にはSubscribe Keyを入力します。

③プログラムの実行と動作確認
1.ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動します。
2.「sudo node live.js」と入力します。
3.ブラウザで「live.html」を開いて、[START]ボタンをクリックします。
4.撮影が実行(カメラモジュールのLEDが点灯)され、写真がブラウザ上にライブで表示されることを確認します。
5.[STOP]ボタンのクリックで、ライブ表示が停止することを確認します。

2016年1月13日水曜日

Raspberry Pi カメラのリモート制御&画像転送-PubNub編

PubNubを使ったRaspberry Pi カメラのリモート制御は、「Raspberry PiのカメラモジュールをJavaScript(Node.js)で制御する」で説明しましたが、今回は、撮った写真をブラウザにフィードバックして表示してみます。

①Raspberry Pi　開発環境の準備
1.「Raspberry Pi カメラのリモート制御&画像転送-Adafruit IO編」の「Raspberry Pi　開発環境の準備」の手順で、開発環境を準備します。
2.ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動して「npm install pubnub」と入力し、「pubnub」モジュールをインストールします。

②プログラムの作成
1.次のJavaScriptコードを入力し、「picam.js」と名前を付けて、作業用フォルダに保存します。

	var publishKey = '<your Publish Key>';
	var subscribeKey = '<your Subscribe Key>';

	var channel1 = "shutter";
	var channel2 = "pic";

	var base64Img = require('base64-img');
	var filename = "picam.jpg";
	var raspistillOption = [ "-w", "320", "-h", "240", "-o", filename];
	var jpegoptimOption = ["--strip-all", "--max=30", filename];

	var spawn = require('child_process').spawn;

	var pubnub = require("pubnub")({
	ssl : true,
	publish_key : publishKey,
	subscribe_key : subscribeKey
	});

	pubnub.subscribe({
	channel : channel1,
	callback : function(message){
	console.log('>', message);
	if(message.action === 'on'){
	var raspistill = spawn('raspistill', raspistillOption);
	raspistill.on('close', function(code, signal){
	var jpegoptim = spawn('jpegoptim', jpegoptimOption);
	jpegoptim.on('close', function(code, signal){
	base64Img.base64(filename,function(err, data){
	if (!err){
	publish(data);
	}
	});
	});
	});
	}
	}
	});

	function publish(data){
	pubnub.publish({
	channel : channel2,
	message : data,
	callback: function(m){console.log(m);},
	error: function(m){console.log(m);}
	});
	}

view raw picam.js hosted with ❤ by GitHub

2.次のHTMLコードを入力し、「camera.html」と名前を付けて、任意場所に保存します。

	<!DOCTYPE HTML>
	<html lang="ja">
	<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<script src="https://cdn.pubnub.com/pubnub.min.js"></script>
	<script src="https://code.jquery.com/jquery-2.1.4.min.js"></script>
	<script>
	$(function(){
	var publishKey = '<your Publish Key>';
	var subscribeKey = '<your Subscribe Key>';
	// channel名の設定
	var channel1 = "shutter"
	var channel2 = "pic"

	// PubNub初期化
	var pubnub = PUBNUB.init({
	publish_key : publishKey,
	subscribe_key : subscribeKey
	});

	pubnub.subscribe({
	channel : channel2,
	callback : function(data) {
	var img = new Image();
	img.src = data;
	img.onload = function(){
	$('#main').append(img);
	}
	}
	});

	// データの送信
	function publish(action) {
	var value = {'action': action};
	pubnub.publish({
	channel : channel1,
	message : value,
	callback: function(message){console.log(message);}
	});
	}

	// [ON]ボタンのクリックで文字列「on」を送信
	$('#on-button').click(function(){
	publish('on');
	});
	});

	</script>
	</head>
	<body>
	<button id="on-button">Shutter</button>
	<div id="main"></div>
	</body>
	</html>

view raw camera.html hosted with ❤ by GitHub

<your Publish key>にはPublish Keyを、<your Subscribe key>にはSubscribe Keyを入力します。

③プログラムの実行と動作確認
1.ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動します。
2.「sudo node picam.js」と入力します。
3.ブラウザで「camera.html」を開いて、[Shutter]ボタンをクリックします。
4.撮影が実行(カメラモジュールのLEDが点灯)され、写真がブラウザ上に表示されることを確認します。

2016年1月12日火曜日

Raspberry Pi カメラのリモート制御&画像転送-Adafruit IO編

　Adafruit IOのImageブロック（image block ）を使うと、Base64エンコードされた画像を表示することができます。そこで、momentaryボタン（momentary button）のプッシュでシャッターを切り、撮影した写真をImageブロックに転送する方法を説明します。

■Raspberry Pi　開発環境の準備

①「MQTT.js」と「base64-img」((Node.jsのモジュール)のインストール
1.ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動します。
2.「npm install mqtt」と入力します。
3.「npm install base64-img」と入力します。

②「jpegoptim」のインストール
　「Add/Remove Software」から、「jpegoptim」をインストールします。

■Adafruit IOのフィード、ダッシュボード、ブロックの作成

①フィード(Feed)の作成
　「SHUTTER」フィードと「PICAM」フィードを作成します。

②ダッシュボードの作成
　「camera」ダッシュボードを作成します。

③ブロックの作成
　Imageブロックとmomentaryボタンを作成します。Imageブロックは「PICAM」フィードに、momentaryボタンは「SHUTTER」フィードに紐づけします。

　フィード、ダッシュボード、ブロックの作成手順は、「Adafruit IO+Arduino+MQTTでIoT‐デバイスの制御」を参照してください。

■プログラムの作成と実行

①プログラムの作成
　次のJavaScriptコードを入力し、「picam_adafruit.js」と名前を付けて、作業用フォルダに保存します。

	var base64Img = require('base64-img');
	var filename = "picam.jpg";
	var raspistillOption = [ "-w", "640", "-h", "480", "-o", filename];
	var jpegoptimOption = ["--strip-all", "--max=30", filename];

	var spawn = require('child_process').spawn;

	var mqtt = require('mqtt');
	var client = mqtt.connect('mqtt://io.adafruit.com', {
	port: 1883,
	username: '[USER NAME]',
	password: '[YOUR AIO KEY]' });

	// トピック名を「<user name>/feeds/<feed name>」の形式で指定する
	var shutter = '<user name>/feeds/SHUTTER';
	var picam ='<user name>/feeds/PICAM';

	client.on('connect', function () {
	client.subscribe(shutter);
	});

	client.on('message', function (topic, message) {
	console.log(message.toString());
	if(message.toString() === '1'){
	var raspistill = spawn('raspistill', raspistillOption);
	raspistill.on('close', function(code, signal){
	var jpegoptim = spawn('jpegoptim', jpegoptimOption);
	jpegoptim.on('close', function(code, signal){
	base64Img.base64(filename,function(err, data){
	if (!err){
	var dat = data.split(',');
	client.publish(picam, dat[1]);
	}
	});
	});
	});
	}
	});

view raw picam_adafruit.js hosted with ❤ by GitHub

　[USER NAME]には、Adafruit IOのユーザ名を、[YOUR AIO KEY]にはAIO KEYを入力します。[Topic name]には、トピック名を「<ユーザー名>/feeds/<フィード名>」の形式で指定します。

②プログラムの実行
1.ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動します。
2.「sudo node 「picam_adafruit.js」と入力します。

③動作の確認
1.ブラウザで「camera」ダッシュボードを開き、momentaryボタン押します。
2.撮影が実行(カメラモジュールのLEDが点灯)され、写真がImageブロックび表示されることを確認します。

※Imageブロックは最新の写真だけでなく、過去に転送された写真も表示されます。

2016年1月9日土曜日

Node-RED+M2X+ArduinoでIoT

　Node-REDとM2Xを使用して、Arduinoで計測したセンサ・データの収集する方法を説明します。

　M2Xのアカウントの作成、センサーデータを計測するためのArduinoのセットアップ、および回路については、「Arduino+M2XでIoT」を参照してください。
　また、Node-REDのインストール手順については、「WindowsにNode-RED」をインストールする」を参照してください。

①M2Xノードのインストール
1.コマンドプロンプトを起動し、「cd .node-red」と入力します。
2.「npm install node-red-m2x」と入力します。

②フローの作成
　次のように「arduino in」「delay」「fuinction」「m2x」「debug」ノードを接続してフローを作成し、デプロイします。

　各ノードのプロパティは、次のように設定します。

・arduino in

　「Arudino」にArudinoの接続先のポートを指定します。自動的に認識されている場合、「Arudino」と設定されています。
　「Pin」にはピン番号を、「Type」には、ピンの種類(アナログまたはデジタル)を指定します。アナログの「0」を指定した場合、「A0」が入力ピンになります。

・delay

・fuinction

　次のコードを入力します。
var temp = msg.payload * 5 /1024 * 100;
msg.topic = "devices";
msg.action = "setStreamValue";
msg.topic_id = "<DEVICE ID>";
msg.sub_topic_id = "<STREAM NAME>";
msg.payload = {value: temp};
return msg;

<DEVICE ID>には、デバイスの「DEVICE ID」を、<STREAM NAME>には、ストリームの名前（「STREAM ID」ではないことに注意、この例では、「Temperature」）を入力します。

・m2x

　「鉛筆」アイコンのボタンをクリックし、「API Key」にデバイスの「PRIMARY API KEY」を入力します。

2016年1月8日金曜日

Raspberry Pi +M2XでIoT

AT&T M2Xを使用して、Raspberry Piで計測したセンサ・データを収集する方法を説明します。

①Raspberry Piのセットアップ
1.「Raspberry Pi 2のGPIOをJavaScriptで制御する」の手順でRaspberry Piの開発環境をセットアップします。
2.次のように回路を配線します。

②M2Xの準備
　「Arduino+M2XでIoT」の②の手順でM2Xのアカウントを作成し、デバイス(Device)とストリーム(Stream)を登録します。

※補足
・登録済みのデバイスにストリームを追加するには、デバイスの管理画面の[Add Stream]をクリック、「Stream ID」「Display Name」を入力し、[Save]をクリックします。
・新しいデバイスとストリームを対話形式で登録するには、　「Setup your Device」にアクセスします。
・デバイスの管理画面からデバイスを追加するには、[Device]をクリックしてデバイスの一覧画面を表示し、[Create New]→[Device]を選択し、「Device Name」にデバイス名を入力し、[Create]をクリックします。その後、デバイスの管理画面が表示されるので、[Add Stream]をクリックし、ストリームを追加します。

③「request」モジュールのインストール
　M2XのRESTful APIを使用するため、Node.jsの「「request」モジュールをインストールします。
1.ターミナルを起動し、作業用フォルダに移動します。
2.「npm install request」と入力します。

④プログラムの作成と実行
1.次のJavaScriptコードを入力し、「bright_m2x.js」と名前を付けて作業用フォルダに保存します。

	var request = require('request');

	var key = '[PRIMARY API KEY]';
	var deviceId = '[DEVICE ID]';
	var streamId = '[STREAM ID]'
	var url = 'http://api-m2x.att.com/v2/devices/' + deviceId + '/streams/' + streamId +'/value';

	var options = {
	uri: url,
	form: {},
	json: true,
	headers: {
	'X-M2X-KEY': key
	}
	};

	var raspi = require('raspi-io');
	var five = require('johnny-five');
	var board = new five.Board({
	io: new raspi()
	});

	board.on("ready", function() {
	var virtual = new five.Board.Virtual(
	new five.Expander("PCF8591")
	);

	var a = new five.Sensor({
	// PCF8591 module YL-40
	// A0:LDR(Light Dependent Resistor)
	// A1:NC
	// A2 Thermistor
	// A3:Potentiometer
	pin:"A0",
	board:virtual,
	freq: 10000
	});

	a.on("data", function() {

	options.form.value = this.value;

	console.log(this.value);

	// データをPUTメソッドで送信
	request.put(options, function(error, response, body){
	if (!error && response.statusCode == 202) {
	console.log(body.status);
	} else {
	console.log('error: '+ response.statusCode);
	}
	});
	});
	});

view raw bright_m2x.js hosted with ❤ by GitHub

　[PRIMARY API KEY][DEVICE ID][STREAM ID]には、デバイスの管理画面に表示される「PRIMARY API KEY「[DEVICE ID」「STREAM ID」を入力します。

2.ターミナルから「sudo node bright_m2x.js」と入力します。

登録: 投稿 (Atom)