![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70699902/rectangle_large_type_2_59c2457c9e874e145cfb3bb701167ed4.png?width=800)
【イベントレポ】KURUMA IoTLT Vol.4
今日(2021年1月25日)はKURUMA IoTLTです!そもそもIoTLT自体がかなりバラエティに富んだLTが多いのですが、このKURUMA IoTLTの場合は更に趣味というか色々なLTが紹介されます。しかも最近のカーナビの仕組みとかそういった勉強になることも多いこのイベントをしっかりレポートしてみたいと思います。
オープニング
KURUMA IoTの主催・進行役は「鈴木オート」さんです。
まずはKURUMA IoTLTの説明がありました。このイベントは車とIoT ( Internet or Things)のネタならばなんでもOKということで、必ずしもインターネットに接続している必要はなく、クルマは2輪でも4輪でもキックボードでもOKとのことです。IoTLT全般にそうですが初心者大歓迎で、なおかつ完成していなくても構いませんとのことです。皆さんちょっとしたネタがあればLT登壇に挑戦してみましょう。
![画像1](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70701508/picture_pc_a4fd95de89844c1547bd15a016bb56c0.png?width=800)
ただし、テーマがクルマなので法令順守と、自分でやってみた場合には自己責任とのことです。ココは大事な一線ですね。
そこから今回の参加者について紹介がありました、参加者のほいとんどは関東が中心です。みなさーんオンラインだから色んな所からも参加してくださーい。それと2/3が初参加だそうです。このテーマに興味がある人は多そうですね。
本日のLTは3ホントのことでしたが、その分じっくりと聴けますので、ちゃんと理解しながら聞こうと思います。
ドライブ中の音楽情報を取得する:ざっきーさん
一番手のLTは今日の配信を行っているIoTLT放送部のざっきーさんです。前回はNode-REDで車のデータを採取してみた話でしたが、今回は同じモバイル用のNode-REDを利用してドライブ中の音楽データ(いつ、どこで何を聴いていたか)を取ってみた話です。ちなみにこのモバイル用Node-REDはスマホから加速度や位置などのセンサーデータが簡単に取得できるそうです。
![画像4](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70702355/picture_pc_0b5d824a09c4c67592064cf3f5fdd963.png)
実際に音楽を聞くのに使用したのは普通のカーオーディオではなくSonosというワイヤレスサウンドシステムです。もともとはホームユースで使用するものですがネットワークが使えます。
今回のNode-REDのフローです。
![画像6](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70702572/picture_pc_e33be67268dabf532df6d55d6d333829.png)
Sonosで流される音楽の情報とともに位置データを取得します。取得したデータを元に情報を地図上に表示する仕組みです。
結果がこれです。
![画像7](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70702675/picture_pc_a383d013fd163dd7b47a6f2af5c21d68.png)
どの場所でどの音楽を聴いていたのかが地図上に記録されます。これで聴いた曲がドライブの想い出とシンクロして蘇りますね。
LTの内容はQiitaの記事にあります
車載ラスパイ:k54さん
二番手は大学教員のk54さん。趣味はもちろんドライブですが、車には常時たくさんのRaspberryPiが搭載されているとのことで、ソレを紹介するLTでした。RaspberryPI4が2つ、Pi3とPi2が1つずつです。これだけ搭載すると電源の確保が大変とのことです。
![画像8](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70703075/picture_pc_a575dc3c509a6b1b1c572bd7c119efbc.png)
まずはRaspberryPi4。運転データを記録したり通信に使ったりするメインの1台です。そしてRaspberryPi42台めは車間距離の測定などのAIをテストするために使用。
![画像9](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70703140/picture_pc_df6b48a86c73ca3e59980d6b52e071f0.png)
RaspBerryPi3はエンジン停止後も表示がされるように電子ペーパー用、
![画像11](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70703317/picture_pc_92d2b4ef84aa9124e03660f4fcecd2a9.png)
最後のRaspberryPi2はスリープバスターとのインターフェース用です。
苦労したのは電源で車のUSBハブエレコムのこれとのことです。給電が5Vの中ではもっとも良いとのことでした。
これらの機器の設置はスマートフォンフォルダやドライブレコーダーミラーマウントを使っています。ラズパイはまとめて助手席の足元らしいです。
ちなみにテスト中のディスプレイはこんな感じです。壮観ですね。
![画像17](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70703653/picture_pc_28aa5abf50af83a035b016bbb1675570.png)
ドラレコのデータを解析してみた・続:鈴木オートさん
最後のLTは鈴木オートさんの話は前回からの続編でドライブレコーダーのデータ解析をした結果報告です。
解析対象は最新上位機種なのにPC非対応のこの製品です。
今回、他者のアプリでデータが読み込めるとの情報があったのでそれを試したという話です。
![画像23](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70704248/picture_pc_f18ea293c283c18a7287a4ba7f11a9df.png)
入手して動かしてみたら緯度経度、速度、Gセンサーの値が表示されましたが日付や時刻の表示がなく日本語が少しおかしかったのですが全体的にはできが良いアプリとの事です。
![画像24](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70704296/picture_pc_74fbb7835608c95fc3c3ea7a320eb9e5.png)
これで解析したそれぞれデータがの答え合わせをしました。前回の解析でわからなかった"AEN"の意味も調べました。
![画像25](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70704358/picture_pc_8a12775e946efffea0ed3333fc3f105d.png)
バイナリエディタでデータ操作して値の意味を確認した結果、ちゃんと位置や速度が変化していました。AENは方位を表していたとのことです
![画像29](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70704512/picture_pc_07c337e2c60cca6c740549199913ac4b.png)
今後は前回紹介されていた事故のデータを解析してみたいとのことです。
![画像31](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/70704665/picture_pc_3f62339d3cd1e4626211e85436830ded.png)
クロージング
ここから少しK54さんへの質問トークをしてからのクロージングでした。
Youtubeチャンネルです
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?