おはようございます。てくいの!MR担当の証拠です。届いたおもちゃM5GOを使って色々作っていこう、というブログ記事【エッジコンピューティングであそぼう】シリーズの第2作目を僭越ながら任されてしまいました。とても緊張……は全然していません。マイコン初心者の私なりにゆるっと執筆していきます。
「【エッジコンピューティングであそぼう】M5Stack① M5GO届きました」では、M5stackの概要やセンサーの種類から、実際に開封してみての中身の確認。さらには届いたM5stackのセットアップやUiFlow(開発環境)の構築まで紹介されています。ボリューム盛り沢山です。
本記事では、M5GOに同封されている、ENV SENSOR(環境センサ)から得たデータをUiFlow環境を使ってMicroPythonでAmbientに送信し、グラフ化して実際に見てみる所までを扱います。
目次
Ambient での作業
AmbientはIoTデーターの可視化サービスです。マイコンなどから送られるセンサーデーターを受信し、蓄積し、可視化(グラフ化)します。
Ambient公式サイト
M5stackやラズパイなどのマイコンからセンサーデータをAmbientに送信すると、Ambient側で数値を折れ線グラフや棒グラフ、さらにマイコンの稼働状況までグラフにしてくれます。かなり便利そうです。Ambient公式の「Ambientを使ってみる」ページを参考にして、新規登録からグラフの出力までやってみましょう!
Ambientのユーザー登録
Ambient公式ページ右上のユーザー登録(無料)ボタンから、ユーザー登録画面に遷移します。上からメールアドレス、任意のパスワードとその確認を入力します。入力が出来たら、画面中央にある「ユーザー登録(無料)」を選択して、入力したメールアドレスにユーザー登録確認メールが来るのを待ちましょう。
届くメールはこんな感じです。「以下のURLにアクセスしていただくと登録が完了します。」とのことなので、URLにアクセスして登録を完了してしまいましょう。
登録が完了したら、早速ログインしてみましょう!メールアドレスとパスワードを入れてログインをクリックです。
チャネル生成
ログインすると、Myチャネルに遷移します。Myチャネルでは、個人が作ったチャネルを確認できます。私のMyチャネルではブログ用チャネルとチャネル00001が確認できますね。
画面左下、青いボタンの「チャネルを作る」をクリックすると、新しいチャネルが生成されます。データを貯めるために、チャネルを作成しておきましょう。「チャネル*****」が作成されたら成功です。おあつらえ向きにチャネル名が「ブログ用」になっているものがありますので、このチャネルを本記事で使っていきます。取り敢えずマイコンからデータの送信に必要なのは、[チャネルID][ライトキー]です。
( ˘ω˘).oO (チャネルの作成日から公開まで一か月近く経ってる?月日が流れるのは早いですね…)
マイコン(M5stack)側でのプログラミング
データの保存先を登録出来たところで、マイコン側でのプログラミングに入っていきます。今回使うプログラミング環境は、UiFlowのBlockly(ブロック)、Python(MicroPythonエディタ)の2つでプログラミングしていきます。
UIFlow(Blockly)でAmbientにデータを送るブロックを作りました。使い方を説明します。例題として、M5StickCとENV Hatで温度、湿度、気圧を測り、Ambientに送り、データを可視化します。
https://ambidata.io/samples/m5stack/uiflow/
調べてみたらなんか素敵なブロックがAmbient公式から発表されてるー!早速使ってみましょう。Ambient公式ページ「UIFlow(Blockly)でAmbientにデータを送る」を参考に、Blocklyでのプログラミングを始めてみましょう。公式ページに頼りきりなのには目を瞑ってください
Ambientブロックのダウンロード
AmbientのGithubページから、Clone or downloadでZIPファイルをダウンロード(Download ZIP)するかDesktopに展開(Open in Desktop)します。
ダウンロードしたファイルを、UiFlowにロードします。【Custom(Beta)】タブから、《Open *.m5b file》をクリックして、srcファイルの中のambient.m5bを選択しましょう。すると【Custom(Beta)】タブの下に【ambient】タブが表示されます。
待ちに待ったプログラミング開始です!
ENV SENSOR でデータ取得
今回、使いたいセンサーは、ENV SENSOR なので、UiFlow画面の左下にあるUnitsの[+]を押して、ENVのセンサーにチェックを入れましょう。センサーそのままの画像でも表示されているので、ぱっと見で分かりやすいですね!
画面左下のUnitsの欄にENVセンサーが表示されました。画面中央のUnitsの下に【環境】タブをクリックしてみます。《env0の気圧[hPa]》《env0の温度[℃]》《env0の湿度[%]》の3種類が測れそうですね。今回は、気圧・気温・湿度の3つ全てをセンサーで取得してみましょう!それぞれのブロックを環境タブから取り出しておきます。
取り敢えずプログラミングしてるというドヤ顔のため後々の利便性を考えて、変数に気圧・気温・湿度を格納してみましょう。画面中央の【変数】タブを開き、《変数の作成…》から《pressure》、《temp》、《humid》をそれぞれ作成します。同じ【変数】タブから取り出したブロックに、上記で置いておいたブロックを組み合わせます。《pressureをenv0の気圧[hPa]にする》、《tempをenv0の気温[℃]にする》、《humidをenv0の湿度[%]にする》になるように配置します。
送信するリアルタイムの気圧・気温・湿度をM5stackの画面上で確認できるように、左上のLabelからM5stackの画面にラベルをドラッグアンドドロップしてお好みの位置に配置しましょう。すると、画面中央の【UI】タブ以下に【ラベル】タブが増えていると思います。《ラベルlavel0に を表示》の中に作った変数のtemp、pressure、humidを順に入れていきます。これらのラベル表示は、常時更新してほしい情報なので、【イベント】タブの中にある《ずっと》ブロックの中に入れておきましょう。
Ambientにデータ送信
やっと《ambient》ブロックの登場です!M5stackが起動している間データを測っていて欲しいので、《ラベル》ブロックの下部かつ《ずっと》ブロックの間にそっと配置しましょう。
次に、送り先のチャネルIDとライトキーを《ambient》ブロックに入力しましょう。
channelId[自分のチャネルID]writeKey['チャネルのライトキー']
私の「ブログ用」チャネルのチャネルIDは00000、ライトキーはbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbでした。下の画像では、既に入力してありますね。ここで一点注意があります!ライトキーを入力する時、ライトキーを「‘ ‘」で囲うことを忘れないようにしてください。見落としやすいポイントですが、しっかりエラーが出ます。(初見では全然気付かなくて困りました)
Ambientのチャネルに送るためのデータを用意します。Ambientは、1つのチャネルに “d1″~”d8″まで数値を送ることが出来ます。また、Ambientに数値を送るためには、key-value関係に整えなければなりません。d1では温度を送るよ、d2では気圧を送るよ、と指定してやる必要があります。それをやってくれるブロックが、画面中央の【Map】タブの中の《マップを作成》ブロックです。このままでは、key-valueを入力する所がありません。そこで、《マップを作成》ブロックの右下+をクリックします。マップの中に《key value 》というブロックが出来ました!そのブロックに、【テキスト】タブから空のブロックを取り出し、d1, d2, d3を入力してマップの中身のkeyの後に詰め込みます。【変数】タブから、temp, pressure, humidの変数を同じようにvalueの後に詰め込みましょう。下の画像のようになりましたでしょうか。
このままAmbientに毎秒データを送信しましょう!……うわー!Ambient公式から制限が提示されてるー!(わざとらしい顔)今回引っ掛かりそうな制限は、この2つくらいでしょうか。
・送信から次の送信まではチャネルごとに最低5秒空ける必要があります。それより短い間隔で送信したものは無視されます。
https://ambidata.io/refs/spec/
・1チャネルあたり1日3,000件までデーターを登録できます。平均すると28.8秒に1回のペースです。
毎秒データを送信することは出来なさそうです。( ˘ω˘).oO(気温・気圧・湿度を毎秒測る意味もあまり無いとは思いますが…)
Ambient公式の制限に則るためにも、データを取得し、送信する間隔を空けましょう。画面中央の【タイマー】タブから《 秒停止》のブロックを《ずっと》ブロックの最後に組み込みましょう。キリが良いので、私は1分間隔で環境データの取得と送信を行っています。この間隔はお好みで入力してください。入力されるのは一時停止秒数ということをお忘れなく!一時間ごとにデータの送信を行いたい場合、入力する数は3600です!
UiFlow右上のRUNボタンから実行してみましょう!エラーメッセージが出た場合、もしくはAmbientにデータが送信されていない場合などは、UiFlowの設定からApi Keyが誤っていないか、M5stackがUSB Modeになっていないか確認してみてください。
Ambientで結果をグラフ化
恐らくデータがAmbientに送信され始めたと思います。左側の【+📊】ボタンから表示したいチャートの設定を行いましょう。
気温のグラフ(d1で送信したもの)を表示してみましょう!グラフ名を入力し、d1の縦軸の設定を行います。チャートの左側、右側どちらにラベルを表示するかを選択できます。
下の画像は5分間ほど裏作業で煮込んだものになります。気圧・湿度も同様に表示するように設定しました。チャート上部の300の数字は、300件のデータを折れ線グラフで表示していることを指します。用途に合った表示件数に合わせて表示件数の増減が可能です。
CSVファイルの出力
さらに、Ambientは受け取ったデータをただ表示するだけではありません!送信したデータを、csv形式で自分のPCにダウンロードすることも出来ます。
ダウンロードできるcsvファイルの中身は下の画像のように、左からcreated(データが送信された時間)、d1、d2、d3……と続きます。成形されたデータなので、機械学習用にcsvファイルが欲しい!という方にもAmbientはおススメなのです。
(補足)Pythonコード
ブロックエディタよりPythonコードの方が分かりやすい!!!という方(私も)向けに、サンプルコードを以下に表示しました。UiFlowの【< / >Python】エディタにペーストもしくは直打ちしてRUNでプログラムの実行ができます。その場合、ambientSend以下の「チャネルID」を自分で使用したいチャネルのチャネルID、「ライトキー」にチャネルのライトキーを入力してくださいね。
from m5stack import *
from m5ui import *
from uiflow import *
import unit
setScreenColor(0x222222)
env0 = unit.get(unit.ENV)
# ラベルの位置を指定
label0 = M5TextBox(125, 40, "Text", lcd.FONT_Default,0xFFFFFF, rotate=0)
label1 = M5TextBox(125, 110, "Text", lcd.FONT_Default,0xFFFFFF, rotate=0)
label2 = M5TextBox(125, 170, "Text", lcd.FONT_Default,0xFFFFFF, rotate=0)
# 変数にセンサーから受け取ったデータを格納
temp = env0.temperature
humid = env0.humidity
pressure = env0.pressure
# ずっとラベルにセンサーデータを表示&Ambientに送信
while True:
label0.setText(str(temp))
label1.setText(str(humid))
label2.setText(str(pressure))
import urequests
def ambientSend(_channelId, _writeKey, _data):
if isinstance(_data, list):
__d = _data
else:
__d = [_data]
try:
req = urequests.request(method='POST', url=((('http://ambidata.io/api/v2/channels/' + str(_channelId))) + '/dataarray'),json={'writeKey':_writeKey,'data':__d}, headers={'Content-Type':'application/json'})
_ret = True
except:
_ret = False
return _ret
# 自分のチャネルID,ライトキーで認証
ambientSend(チャネルID, 'ライトキー', {'d1':temp,'d2':humid,'d3':pressure})
# Ambientにデータ送信する間隔
wait(60)
wait_ms(2)
まとめ
エッジコンピューティング2作目ということで、UiFlowを使って簡単なBlockly(MicroPython)プログラミングに挑戦してみました。M5stackから送信されたデータをPCで可視化できたのはちょっと達成感があります。当方偏頭痛持ちなので、頭痛が始まった時には見事気圧が下がってた、なんてこともリアルタイムで目視できました。
また、Ambientに保存したデータをそのまま機械学習等に使いたいという場合、公式がAmbientライブラリーも提供してくれていますので、そちらもご覧ください。(いつかてくいの!で記事化するかも?)
【エッジコンピューティングであそぼう】シリーズはまだまだ続きますので、続編も前編もご覧になっていただければ幸いです。