Yura YuLife

ITエンジニアの覚え書き。

PIRセンサ(SB00412A-1)とMilkcocoaで簡易見守りシステムを構築

Milkcocoa Raspberry Pi python

見守りシステムで家の中に監視カメラを置くなんて話がありますが、さすがに部屋をずっと撮影されているといい気持ちはしないと思います。そこで、前の記事で紹介したaitendoの人感センサ(SB00412A-1)のデータをRaspberry PiからMilkcocoaにアップロードして、簡単な見守りシステムを構築します。

PIRセンサならば見られてる感もないですし、留守じゃないのに全く反応がなければ何かがおかしいはずなので、簡易的な見守りセンサーとしては役割を果たせるのかもしれません。

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必要なもの

配線

Raspberry Piで人感センサ(SB00412A-1)を5Vで利用する方法 - Yura YuLifeの記事を参考に配線してください。

Pythonからセンサー情報を取得してMilkcocoaへ送信

下準備

Raspberry Pi上でMilkcocoaのPython SDKをインストールしておきます。

$ git clone https://github.com/milk-cocoa/python_sdk.git
$ cd python_sdk/
$ sudo python setup.py install

また、Milkcocoaのウェブサイトでアプリを作成して、API Key とAPI Secretを作成しておきます。

センサー情報をMilkcocoaに送信

以下のスクリプトを保存し、PIRセンサを接続したGPIOのピン番号、MilkcocoaのアプリID、API Key、API Secret、データストア名を記入します。

後は$ nohup ./pir_to_milkcocoa.py &で動かしておけば、30秒毎にMilkcocoaにJSONデータが送信されます。

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アプリの管理画面から、確かにデータが送信されていることが確認できます。

データの可視化

Milkcocoaのfreeboardを利用して、データを可視化します。

画面右上のDatasourcesにデータストアを追加します。DATASTOREにデータストア名を記入、APIはpushを選択します。

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続いてADD PANEからPANEを追加します。TYPEはSparkline、VALUEにはdatasources["データストア名"]["value"]["count"]と記入します。

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下図のように30秒ごとの検知回数がグラフ化されます。

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コレを使えば、不在のはずなのに0以外の値が頻繁に返ってきたり、在宅のはずなのに0ばかりの場合は何かおかしなことが起きている、くらいのことが分かりますね。

参考URL

Raspberry Piで人感センサ(SB00412A-1)を5Vで利用する方法

Raspberry Pi python

aitendoで購入したPIRセンサ(SB00412A-1)ですが、Raspberry Piで3.3Vで利用すると誤検知を繰り返し動作が不安定なので、5Vで利用する方法をまとめました。

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必要なもの

配線

配線は下図のとおりです。

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抵抗3つを利用して、VOUTの5Vの電圧の2/3(=3.3V)を取り出しています。

Raspberry PiのGPIOは5Vに対応していないため、直接VOUTを接続するとRaspberry Pi自体が壊れる恐れがあるので、間違えないよう注意して接続します。

動作用のPythonスクリプトは以前の記事(人感センサ(SB00412A-1)検知時にLEDを光らせる - Yura YuLife)を参照してください。

動作の違い

3.3Vで動作させた場合

人の有無にかかわらず、約7秒間HIGH → 約1秒間LOWを繰り返す。覆いなどをかぶせても同様。

5.0Vで動作させた場合

覆いをかぶせると常にLOWを返し、人が近づいたり動いたりするとHIGHに切り替わる。人が去ると約10秒程度でLOWに切り替わる。

参考URL

ROSのPointCloud2で独自のフィールドを定義

ROS python pcl

ROSのpclパッケージで独自のフィールドを定義したPointCloud2のトピックをpublish, subscribeする方法です。

環境

スクリプト例(Publisher)

rvizで確認

上記のスクリプトを動かし、rvizでPointCloud2型の/custom_point_cloudトピックを表示すると、下図のように生成した3つの点が色付きで表示されることが確認できます。

$ rosrun some_package  publish_custom_point_cloud.py

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フィールドの定義

上記スクリプトではFIELDSの部分で独自のフィールドを定義しています。

FIELDS = [
    # x, y, zやrgbなどはよく使われるフィールド名
    PointField(name='x', offset=0, datatype=PointField.FLOAT32, count=1),
    PointField(name='y', offset=4, datatype=PointField.FLOAT32, count=1),
    ...
    # 以下が独自のフィールド
    PointField(name='my_field1', offset=16, datatype=PointField.FLOAT32, count=1),
    ]

よく使われるフィールドについては pcl/Overview - ROS Wiki の 1.3 Common PointCloud2 field names の項目で列挙されています。

PointFieldの各引数は以下のように定義されています。

string name      # Name of field
uint32 offset    # Offset from start of point struct
uint8  datatype  # Datatype enumeration, see above
uint32 count     # How many elements in the field

nameとdatatypeは見ての通り、フィールド名とデータ型です。

offsetはPointCloud2の各点を表す構造体の中で、何バイトのところからがそのフィールドを表しているかを定義するようです。 例えばx座標のフィールドのFloat32は4バイトなので、後続するy座標のフィールドはoffset=4となっています。

また、countは当該フィールドのデータ数を表しています。通常は1で良いと思います。

ポイントの生成

POINTS = [
    # FIELDSで定義したフィールドを列挙
    # [x, y, z, rgb, my_field1, my_field2]
    [0.3, 0.0, 0.0, 0xff0000, 0.5, 1.2],
    [0.0, 0.3, 0.0, 0x00ff00, 1.8, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.3, 0x0000ff, 0.9, 0.4],
]

create_cloudの3番目の引数には点のリストであるPOINTSを渡しています。

POINTSの各要素はそれぞれがポイントに対応しており、各ポイントもリスト型になっていて、FIELDSで定義したフィールドの順に値が並んでいます。

例えば、count=1のフィールドが3個の場合は長さ3のリストに、count=1のフィールドが3個とcount=3のフィールドが1個の場合は長さ6にリストになります。

スクリプト例(Subscriber)

このスクリプトを動かすと以下のような出力が表示されます。

$ rosrun some_package  subscribe_custom_point_cloud.py

[WARN] [WallTime: 1456466400.492649] x, y, z: 0.3, 0.0, 0.0
[WARN] [WallTime: 1456466400.492909] my field 1: 0.500000
[WARN] [WallTime: 1456466400.493283] my field 2: 1.200000
[WARN] [WallTime: 1456466400.493446] x, y, z: 0.0, 0.3, 0.0
[WARN] [WallTime: 1456466400.493641] my field 1: 1.800000
[WARN] [WallTime: 1456466400.493788] my field 2: 0.000000
[WARN] [WallTime: 1456466400.493930] x, y, z: 0.0, 0.0, 0.3
[WARN] [WallTime: 1456466400.494073] my field 1: 0.900000
[WARN] [WallTime: 1456466400.494212] my field 2: 0.400000

各ポイントを使うときはread_points関数を利用すると、publisherのPOINTSと同じ形式で点群を取得できます。

参考URL

Python, OpenCVでRGBとHSVを相互変換

python OpenCV

動作環境

OpenCVでRGBとHSVを相互変換

画像のRGBとHSVをまるごと変換するにはcv2.cvtColorをそのまま使えばよいのですが、こちらはRGBとHSVの値を1ピクセルだけ変換するためのラッパー関数です。

import numpy as np
import cv2


def hsv_to_rgb(h, s, v):
    bgr = cv2.cvtColor(np.array([[[h, s, v]]], dtype=np.uint8), cv2.COLOR_HSV2BGR)[0][0]
    return (bgr[2], bgr[1], bgr[0])


def rgb_to_hsv(r, g, b):
    hsv = cv2.cvtColor(np.array([[[b, g, r]]], dtype=np.uint8), cv2.COLOR_BGR2HSV)[0][0]
    return (hsv[0], hsv[1], hsv[2])

>>> hsv_to_rgb(0, 255, 255)
(255, 0, 0)
>>> hsv_to_rgb(60, 255, 255)
(0, 255, 0)
>>> hsv_to_rgb(120, 255, 255)
(0, 0, 255)
>>> rgb_to_hsv(255, 0, 0)
(0, 255, 255)
>>> rgb_to_hsv(0, 255, 0)
(60, 255, 255)
>>> rgb_to_hsv(0, 0, 255)
(120, 255, 255)

人感センサ(SB00412A-1)検知時にLEDを光らせる

Raspberry Pi python

aitendoで人感センサ(SB00412A-1)を購入したので、センサが人を検知した時にLEDを光らせてみました。

追記(2016/02/28)

SB00412A-1を3.3Vで接続すると動作が不安定になるため、5Vでの接続を推奨します！

接続方法は、Raspberry Piで人感センサ(SB00412A-1)を5Vで利用する方法 - Yura YuLifeの記事を参照してください。

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ちなみに人感センサことPIRセンサは赤外線の変化を捉えるセンサで、人間が発する赤外線によって人が近づいたのを検知できます。

性能

一回点灯すると人がいなくなっても7〜8秒は点灯し続けています。

スペックによると感知距離は3〜5mとのこと。机の上に上向きにセンサを設置した部屋に入ると、LEDがピカッと光りました。机とドアの距離は大体1.5mくらいです。

必要なもの

配線

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SB00412A-1

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基板に+と-が書いてあるので、それぞれ3.3VとGNDへ。GPIOはどこでも大丈夫です。

LEDと抵抗

LEDの足の長い方をGPIOに、短い方を抵抗を介してGNDに接続します。

スクリプト

プログラム中のSENSOR_PINとLED_PINを、それぞれSB00412A-1とLEDが接続されたGPIOのピン番号に変更します。

$ python sync_sensor_led.pyを実行するとセンサーが人を検知した時にLEDが光ります。

参考URL