intdashで遠隔アナログデータ計測をはじめよう

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はじめに

Hardware/OTグループの加藤です。 私はハードウェア系のエンジニアで、これまでデータ計測にオシロスコープ・デジタルマルチメータ・データロガー等を使用したことがあります。 それぞれ一長一短なので組み合わせて使用することになるのですが、それぞれ別々の測定器である為、取得したデータは連携していませんでした。特にオシロスコープの波形には時刻の概念はなく、他の測定器のデータとタイムスタンプを合わせて検証することはできませんでした。

また、長時間連続稼働テストや遠隔地での長時間におよぶ動作テスト等ではネットワークカメラを使用しました。 自宅やオフィスで状態を確認できるようになるのは便利なのですが、 エラーや故障が起きてしまった場合にはどういう状況でそうなったかはさっぱりわからず遠い場所で途方に暮れるしかありませんでした。 製品そのものに通信機能が無い場合が最悪で、常に見張る必要がありました。 製品か自分か動作が止まってしまう(寝てしまう)のはどちらが先かみたいな状況になりがちでした。

intdashEDGEPLANT T1を使用すると、LTE回線で各種データを同じ時系列上のタイムスタンプを付加して記録することができます。 今回、ANALOG-USB Interfaceという製品を約1年かけて設計→開発→量産に至り、アナログデータも測定できるようになりました。 これら弊社の製品を組み合わせると、LTE回線経由の遠隔アナログデータ計測や、計測したデータの可視化が行えるようになり、冒頭の課題が全て解決します。 本記事では、ANALOG-USB Interfaceを使用したアナログデータ計測のメリットとこれを試した結果を共有します。

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ANALOG-USB Interface

aptpodの遠隔アナログデータ計測

以下の特徴・メリットがあります。

特徴
  • アナログ信号をデジタル(16bit)に変換して保存します。
  • 測定対象に合わせたサンプリングレートを設定できます。
  • カメラ画像とセットで記録できます。
  • 先日のブログでご紹介させていただいたようなCANのデータとも同じ時系列上のデータとして記録できます。
  • 測定データ・画像は、測定中直ちにクラウドに保存されます。
  • LTE回線を使用できます。
  • トンネル内等、電波が届かないエリアを通過しても測定データは失われません。
メリット
  • 情報共有がスムーズ
    任意のタイミング、場所から確認できます。ブラウザが動作すれば、弊社が提供するソフトウェア Visual M2M Data Visualizerを使ってパソコンで確認できます。
  • 直感的に理解できる
    Visual M2M Data Visualizerを使うとアナログ信号を波形で確認することができます。
  • 解析できる
    カメラ画像とセットでアナログ信号を記録できます。画像から、アナログ信号波形を見たいタイミングを探すことができます。 トリガーを設定して検索することもできます。連続運転テストやデバッグに便利です。
  • 机の上で使える
    エッジコンピューターも測定用デバイスもコンパクトサイズです。机の上で使用することも持ち運びすることも可能です。
  • 移動する物の測定にも使用できる
    LTE回線でデータを送信することが可能な為、自動車やAGV、その他移動ロボット内部の信号を測定することも可能です。

測定の内容

測定のイメージをつかんでいただく為に実際に測定を行います。 aptpodは自動車などの車両関係のお客様の実績が多いのですが、 今回のテックブログを書くにあたってはより幅広い業種の方々に興味をもっていただきたいと考えたこと、在宅勤務が一般化したことなどから、家庭にあり身近なもので、普段の生活では可視化されていないものを測定したいと考えました。
結果、洗濯機を測定することにしました。家庭内で毎日激しく動いている物だからです。 洗い・すすぎ・脱水と3種類の動作モードがありますので、各動作モード時の振動の計測を行います。
アナログ信号が出力可能な3軸加速度センサを洗濯機の上に貼り付け、このセンサの出力信号を測定します。 センサの出力信号は、冒頭ご紹介させていただいたEDGEPLANT ANALOG-USB Interfaceに接続します。
また、洗濯機の表示器をUSBカメラで録画します。洗濯機の表示を記録することで、アナログ信号がどの動作モードの時のものなのか分かるようになります。
ANALOG-USB InterfaceとUSBカメラは、エッジコンピュータに接続します。エッジコンピュータには、EDGEPLANT T1を使用します。弊社が提供するミドルウェアintdash Edgeを組み込みます。

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接続図

エッジコンピュータの電源をONにするだけで、測定は開始されます。
ただし、測定対象の設定をあらかじめ行う必要があります。 今回の測定では、アナログ信号の測定レンジは0-5V、サンプリング周波数は625Hzに、カメラ画像の解像度は640x480、フレームレートは秒間15フレームに設定しました。

測定データの確認方法

測定データは、弊社が提供するソフトウェア Visual M2M Data Visualizerで確認します。
f:id:aptpod_tech-writer:20210718232647p:plain このソフトウェアはWebブラウザを使用して測定データを確認できるツールです。信号波形、電圧値、カメラ画像など各表示はパーツ化されていて自由に配置できます。信号波形の表示パーツはANALOG-USB Interfaceの為に新規開発したものです。今回の測定では上記のような画面イメージで、アナログ信号波形、電圧、カメラ画像を確認しました。
各電圧波形の色と内容の対応は下記のとおりです。

  • 青(ch0)=奥行き方向の加速度
  • 赤(ch1)=左右方向の加速度
  • 緑(ch2)=上下方向の加速度

使用したセンサーの感度は、660mV/gです。緑(ch2)は常に重力加速度が加わる為、静止時の電位が高くなっています。

洗濯の流れ

洗濯は標準コースで行いました。洗い→すすぎ→脱水の順に処理が行われました。
Visual M2M Data Visualizerは、測定全体を表示する機能もあります。 下記の様に処理が行われたことをカメラ画像を見て確認しました。また、全体の処理はおよそ33分でした。 f:id:aptpod_tech-writer:20210719231050p:plain

洗い

各動作モードにおける加速度センサの出力の詳細を見ていきましょう。
「洗い」の特徴は単純な波形が長時間続くことです。
最初に洗濯する衣類の量の測定、洗剤の投入、注水がありますが、ドラムの回転が始まると規則的な挙動の繰り返しになります。 およそ1秒おきに左右方向と上下方向の振動が発生します。ドラムが回転し衣類が動く周期が現れているものと考えられます。 他の動作モードと比較して振動は小さいです。 「洗い」時の代表的な波形は以下のとおりでした。

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「洗い」時の波形

すすぎ

「すすぎ」は前半と後半で動作が違います。前半は多くの水を使い、すすぎを行います。後半は、排水を行います。 すすぎは、上下方向の振動が他よりも大きいのが他の動作と違います。音が大きく出ませんし、見た目に大きく揺れているようには見えないので意外でした。 「すすぎ」時の代表的な波形は以下のとおりでした。

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「すすぎ」の時の波形

脱水

「脱水」動作も2段階で構成されています。最初に小さい振動による動作を行った後、大きい振動動作になります。 時間的には、殆どが大きい振動動作になっています。脱水は3軸とも波形が大きく振れるのが特徴です。 「脱水」時の代表的な波形は以下のとおりでした。

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「脱水」時の波形

結果

動作全体のフローをつかんで、洗い・すすぎ・脱水時の加速度センサ出力信号波形を確認することができました。 「ANALOG-USB Interface」と「EDGEPLANT T1」を組み合わせた遠隔のアナログデータ計測や、「Visual M2M Data Visualizer」による計測した結果の可視化が行えることが、ご理解いただけたのではないかと思います。 測定時のデータはcsv形式でダウンロード可能です。お客様がご使用になられる測定では、測定データのアナログ信号のフィルター処理や解析を行えます。
今回は洗濯機の振動を加速度センサで測定しましたが、アナログ信号であればセンサ以外についても測定可能です。
例えば、刻々と変化するカメラ画像を入力とするシステムや製品が出力する信号を測定すること等もできます。画像も信号も同じ時系列上のタイムスタンプが割り振られますので、どういった入力状態で何を出力したか検証できます。それらの開発やテスト等にもご利用いただけるのではないかと考えております。
加えて、CAN-USB Interfaceも併用すればCANの信号も測定できますので、自動車の様に複雑なもので統合的な計測を行う事も可能となっております。

最後に

次回私が担当させていただく記事では、自動車でCANとアナログ信号の時刻同期を行った測定を行いたいと思います。
今回の測定で使用した弊社の製品・サービスのリンクを以下に記載いたします。

もし、ご興味を持たれましたらお問い合わせまでご連絡ください。

AWS Fargateで発話箇所を自動検出するシステムを作った話

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こんにちは。製品開発グループにて機械学習の研究開発まわりを担当しているきしだです。
現在、研究開発の一環として、「デバイスから収集された時系列データから、発話された箇所を自動で検出するシステム」を開発しています。現在はまだ試作段階ですが、この試作品を用いて実際に利用機会があるかどうか検証しているフェーズです。そこで、今回はこの試作内容をテックブログにてご紹介します。

※ 現在こちらの試作品にご興味がある方々を募集しております。試しに利用してみたい、という方がいらっしゃいましたらぜひこちらまでお問い合わせください。

  • ことの背景
    • 走行データをフィードバックデータとして活用する
    • フィードバックデータの価値を高める難しさ
    • フィードバックデータの価値を"発話箇所"で高める
  • 機能の概要
  • 実現方法
    • アーキテクチャ
    • 発話検出のロジック
    • 実際に動かしてみる
  • まとめ
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Linux で CAN通信するために EDGEPLANT CAN-USB Interface を利用する

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はじめに

こんにちは、ハードウェア/OT 製品開発グループ1 でソフトウェア開発を担当している矢部です。

aptpod では以前より、CAN-USB Interface という自社開発製品を取り扱っています。こちらは車載機器の通信規格であるCAN2 データの送受信に対応したものになりますが、今までは aptpod,Inc intdash Appliances に付属する形としてのみ提供していました。

今後は幅広いお客様にお使いいただけるよう、様々な対応を予定しています。その一つが、オープンソースのCANドライバである Socket CAN3 への対応です。これにより、Linux マシン上で簡単に CAN データを取り扱うことができるようになります4。aptpod で開発した EDGEPLANT T1 もその中に含まれていますので、今回はそちらでの利用方法をご紹介します。

  • はじめに
  • これまでの使われ方
  • EDGEPLANT T1 でCANデータを見る
    • CAN-USB Interface を準備する
      • ドライバをインストールする
      • インターフェースを確認する
      • CAN の設定を行う
    • can-utils を利用する
      • CANデータを受信する
      • CANデータを送信する
    • SavvyCAN を利用する
      • 事前準備
      • SavvyCAN をビルドする
      • SavvyCAN でデータを見る
    • Python で実装する
      • python-can をインストールする
      • CANデータを送受信する
  • おわりに

  1. OT : Operational Technology の略。ハードウェアおよび組込みソフトの製品開発をミッションとするグループ

  2. Controller Area Network の略。 https://ja.wikipedia.org/wiki/Controller_Area_Network

  3. https://en.wikipedia.org/wiki/SocketCAN

  4. 2021/06 時点では、CAN-USB Interface用のドライバは一般公開されていませんが、順次公開する予定になっています。

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コロナ禍でUIデザイナーが8ヶ月間、産休&育休を取りました

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コーポレートマーケティング室でデザインを担当しております高森です。

アプトポッドはベンチャー企業でありながら育休を取得されるパパ社員が多く、社内の勤務スレッドでも家族のお世話のためお休みや時短勤務をしますというやりとりが頻繁に行われています。とても子育てフレンドリーな会社だなと感じておりましたが、今回私自身も、社内で初の産休(産休育休合わせて8ヶ月ほど)を取得させていただくこととなりました。4月に仕事復帰して早1ヶ月が経ちましたので、情報のアップデートが激しいIT業界のベンチャー企業で8ヶ月間お休みするとどうなったかをレポートしたいと思います。

  • コロナ禍と重なった妊娠期間
  • 産休&育休中の過ごし方
    • 便利だった育児アプリ
  • 復帰後に変わっていた社内環境
    • あれ?macOSが変わってる
    • あれ?SketchのUIも変わってる
    • 社内のデザインライブラリがたくさんできてる
    • みんなXD使ってる
    • 社内ツールがなんだか変わっている
  • 出産後に変わった働き方、取り組んでること
    • 限られた環境で集中できるようになった
    • 共同作業を意識した働き方に
    • レビューは半日早めを目標に
  • おわりに
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AWS障害をより広い範囲で把握するために

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はじめに

こんにちは、SREチームの金澤です。

弊社はintdashというIoTプラットフォームを展開しています。そのサーバサイドであるintdash Serverはクラウドインフラを用いた構築が多く、その一つがAmazon Web Service(AWS)です。

パブリッククラウドを使用する上で気をつけたい点の一つとして障害の把握が挙げられます。サービス障害の要因確認として役立ち、その内容をもとに今後のプロアクティブな対策を検討する助けにもなります。また大規模の障害の場合はお客様が把握されている可能性も高く、いただいたご質問にスムーズな回答を差し上げる一助にもなります。素早く把握していることに越したことはありません。

そのような体制を目指すべくまずは、

  • 障害情報を一か所に集約する
  • 影響を受けない障害内容についても通知を受ける

上記が必要と定め検討を開始しました。この記事ではAWSサービスの障害通知方法の検討とツールを利用した通知システムの構築についてご紹介します。

  • はじめに
  • 障害情報の把握
  • PHD利用時の課題
  • shd notifierの利用
  • 結果
  • まとめ
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