Applications of Sensors and WSN

Ubiquitous Computing - Lesson 4
Applications of Sensors and WSN
Course Instructor: 馬 建華
Document: 山田 真之
TA: 高橋 和樹
Index

センサ
◦ センサとは
◦ 各種センサ

センサネットワーク
◦ センサネットワークとは
◦ 実例

ウェアラブルデバイス
◦ ハードウェア
◦ 実例
センサとは

自然界の様々な物理量を測定するもの
◦ 特定の性質に対する定量性
スマートフォン

多数のセンサーを搭載する
◦ 加速度や光度、近接、温度センサーなど
◦ 歩数などの運動具合や、光度などの周辺状況
加速度センサ

加速度を与えることにより電気信号に変化を与え
る機構を利用
◦ 半導体
 静電容量
 ピエゾ抵抗
 ガス温度分布
主に前後左右への動き
加速度センサのしくみ

出典：デザインウェーブマガジン：加速度センサ，角速度センサのしくみ
出典：四国電気保安協会
加速度センサのしくみ

ピエゾ抵抗型(左)は、単純な構造で三次元をとらえる
◦ ただし、感度が不均一で精度が劣る

ガス温度分布型(右)は、可動部品がないので強い
◦ ただし、温度変化に敏感で、反応速度も低め
ジャイロセンサ

角速度を検知するセンサ。「ジャイロスコープ」の方
が一般的
◦ 機械式(回転、振動)、流体式、光学式、量子式など
主に、回転運動を検出
ジャイロセンサのしくみ

主に使われるのは振動型
◦ コリオリの力を検出
 移動物体(振動体)に回転を加えると、コリオリの力が働く
◦ “ドリフト”と呼ばれる現象などで、勝手にズレていく
磁気センサ

磁界の強さやその変化をとらえて物体の接近や移
動・回転を検知する
◦ コイル
◦ ホール素子
◦ 磁気インピーダンス素子
主に、方向を検出
磁気センサのしくみ

コイル式(左)は、磁束密度の変化だけをとらえる
◦ ゆっくり動く磁場や、磁場の有無などは分からない

ホール素子式(右)は、磁束密度の方向をとらえる
◦ 変化のない磁場をとらえられ、スマホなどにも使われる
ジャイロセンサーの補正などに必要
9軸センサ

加速度、ジャイロ、地磁気を組み合わせたもの
◦ さらに気圧センサを加えて10軸としたものもある

空間内での運動を検出する
◦ 三次元的な位置と方向を認識
気圧センサ

主に高度変化をとらえる
◦ 30センチほどの高さの違いを認識可能
◦ 9軸と合わせて、GPSの届かない場所での移動を認識
 エレベーターや階段など
 低消費で標高差が分かる ⇒ 登山などでも使われる
圧力センサ

様々な圧力具合を検出するセンサ
◦ ストレインゲージ（ひずみゲージ）
◦ ロードセル（荷重による変位量がわかっている物体とひ
ずみゲージを組み合わせた荷重センサー）
◦ 半導体圧力センサ

負荷や動きをとらえる
◦ 物が置かれているか、どんなものが置かれたかなど
光センサ

光に反応して電気を発生させる素子を利用
◦ 光センサ 光電素子 フォトダイオード

主に状況をとらえるほか、通信にも使われる
◦ スマホの近接センサーはこの部類
◦ 画面輝度を自動調整するなどにも
温度センサ

温度の変化による電流値の変化を検知
◦ 接触式
 サーミスタ 抵抗測温体 熱電対
◦ 非接触式
 放射温度計

赤外線を利用
◦ ⇒光センサを応用（リモコンなど）

生体情報や環境情報を捉える
◦ 健康管理など
音声センサ

空気の振動を検出するセンサー（マイク）
◦ コイルや圧電素子
◦ コンデンサや炭素粉

周波数を分析すると、人や環境が見えてくる
◦ 声紋認識など
Android API による加速度の取得
センサマネージャを取得し、センサのタイプを指定し、システムからのセンサイベ
ントのリスナーを指定する
public class MotionActivity extends Activity implements SensorEventListener {
private SensorManager mSensorManager;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensorManager.registerListener(this, mSensorManager.getDefaultSensor(
Sensor.TYPE_ACCELEROMETER), SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL);
センサから得た値を有用な（重力を考慮した）値に変換し、端末の動きに
関する情報を得る
public void onSensorChanged(SensorEvent event){
final float alpha = 0.8;
// Isolate
gravity[0]
gravity[1]
gravity[2]
the force
= alpha *
= alpha *
= alpha *
of gravity
gravity[0]
gravity[1]
gravity[2]
with
+ (1
+ (1
+ (1
the low-pass filter.
- alpha) * event.values[0];
- alpha) * event.values[1];
- alpha) * event.values[2];
// Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0];
linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1];
linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2];
}
自動車とセンサ (1/2)
出典: TDK Techno Magazine 「最終回 ITS社会を目指して、自動車の安全性向上にもTDKの技術が生かされる」
自動車1台当たりのセンサの数は60~100個。さらに増え続けると予測される。
出典：Automotive Sensors and Electronics Expo 2015
自動車とセンサ (2/2)
Classification of typical automotive sensors
出典: デンソーテクニカルレビュー「特
集 自動車用センサの技術動向」
Google Driverless Car
Self-Driving Car Test: Steve Mahan
http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded
&v=cdgQpa1pUUE
セバスチャン・スラン「Googleの自動運転車で目指していること」
http://www.ted.com/talks/sebastian_thrun_google_s_drive
rless_car.html
センサネットワーク

ユビキタスネットワーク社会における重要な技術基盤
◦
◦
◦
◦
防災・防犯・セキュリティ
食品・農業
医療・福祉
物流 etc…
⇒現実世界を、電子世界に組み入れる

センサが相互に自律的に連携するネットワーク
◦ コンテキストアウェアネス
◦ リアルタイムデータの取得・活用
Applications of Sensor Networks
ユビキタスセンサネットワーク技術に関する調査研究会資料（総務省作成、2004年）
課題
通信方式
 電源枯渇問題

◦ 省電力通信プロトコル
◦ 適応センシング
リソースの不足
 セキュリティ
 コスト


プライバシーの保護
スマートスペース

空間のあらゆる場所にセンサが偏在

人々を賢くサポート
◦ 趣味・嗜好
◦ 習慣
◦ 周辺環境 etc…
Smart Environment
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Building Automation by EnOcean Alliance
 Image video (1:50~3:40)

IRoom by Prof. Dr. Hani Hagras
 ファジィルールベースの学習型スマートホーム
ミスター省エネ
セイコーソリューションズ株式会社の
無線センサネットワークシステム
環境ネットワーク
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NTTドコモが数年かけて実施しているセンサネットワーク事
業
ウェザー・サービスと資本提携し、2009年12月21日には
環境センサーネットワークシステムによる花粉観測事業の
試験運用を開始している
ユーザ向けに「ドコモ花粉ライブ！」や「健康気象サービス」
を提供
既に全国2500カ所に環境センサーネットワークの設置を
終了、運用を開始している
2011年度にはこれを4000局にまで拡大し、ゆくゆくは
9000局の観測拠点を全国に設置する計画
農業・屋外無線ネットワーク

e-案山子

エコ
参加型センシング (participatory sensing)
スマートフォンのセンサ等を利用し、一人ひとりのユーザ
をセンサノードとした集合知の利用
ノイズデータ
街中の騒音状況を表したノイズマップ
NoiseTube: http://www.noisetube.net/#&panel1-1
 測定値
 位置情報
 タグ
Wearable Devices
2014年  ウェアラブルデバイス元年
Google Glass
Google's Next Smart Contact Lens
Sony SmartWatch2 , Samsung Galaxy Gear , Gear Concept 2013
Nike Fuel Band & Smart Train Shoe
RING:Shortcut Everything
Wearable Multitouch Everywhere
出典：プロジェクト紹介2014 馬プロジェクト
そもそもWearable Deviceとは

ウェアラブルデバイスとは、ウェアラブルコンピューティ
ングにおいて使用される、身に着けることのできるデ
バイスのことである。

従来のコンピュータと違い身に着けることができるた
め、場所を選ばずデバイスの利用ができる。

そのかわり、一般的なコンピュータと比べ、低機能
であり、利用方法を絞った使い方がなされている。
デバイスの形

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装着場所
頭部
HMD、眼鏡、イヤフォン、ネックレス
胴体部
ベルト、バンド、クリップ
腕部
時計、腕輪、指輪
脚部
足輪、靴、クリップ
その他
衣服
主なサービス例
スポーツ
運動状況、状態測定
 フィットネス
運動状況測定、睡眠状態測定
 ヘルスケア
健康状態測定、医療補助

⇒ 行動や状態の認識
研究例
Augmented Reality（AR）
 Diminished Reality

(ARの逆、例えば不要な広告を視界から消す、視覚障碍者
のためにあえて視界を制限するなど)

Mediated Reality
(現実の補正。地面の温度を色で表現するなど)
多数のセンサーを用いるデータフュージョン
 コンテキストウェアの作成

Google Glass
https://www.youtube.com/watch?v=v1uyQZNg2vE
Android Wear
https://www.youtube.com/watch?v=0xQ3y902DEQ
MYO
https://www.youtube.com/watch?v=oWu9TFJjHaM
MindWave
https://www.youtube.com/watch?v=2Qp1Z_cTVtE
SmartBall
https://www.youtube.com/watch?v=mtsLjerAQlE
小型ハードウェア
Raspberry Pi
 Arduino
 Edison

・ 上記の三つが主に使われる
・ 処理能力や扱えるデータ、消費電力などが異なる
・ センサと組み合わせて、様々なデバイスを作れる
Raspberry Pi
3Bバージョンだと、1.2GHzのクアッドコア
 400MHzのGPUを搭載
 GPIO40ピン。WifiとBluetooth
 7W~12.5Wの消費電力。LinuxベースのOS

処理性能がいいが、消費電力が多い
Arduino
16MHzのコントローラーと32KBのメモリ
 アナログ入力が直接扱える
 安い。 代わりにWifiやBluetoothは無し
 シールドと呼ばれるモジュールが沢山

性能は低いが、手軽に扱える
Intel Edison
500MHzのデュアルコアと、100MHzのQuark
 最大でも1W以下の消費電力。 超小型
 多数のGPIO。 WifiとBluetoothを内蔵
 LinuxベースのOS。 Arduino互換ボードもある
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小型低消費で、そこそこの性能
小型ハードウェアの使用例
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Raspberry Pi
https://www.youtube.com/watch?v=plYeHEhhOaY

Arduino
https://www.youtube.com/watch?v=eJg3yuAAawA

Intel Edison
https://www.youtube.com/watch?v=6SS6I5dWmMk