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 作り方①：M5 Atom Lite ==== [加速度の取得方法は先日記事にした通り](https://elchika.com/article/c8b95b9a-3b09-4a3e-9e48-212a258fd917/)ですが、MPU6886が出力する値の単位は[G]であり、震度を測定する際に使用するのは[gal]です。よって以下のように変換する必要があります。 $$1G=9.8m/s^2=980cm/s^2=980gal$$ 以上を踏まえ、M5 Atom Liteに書き込むプログラムは下記の通りです。なお、[この記事に記載の](https://elchika.com/article/c8b95b9a-3b09-4a3e-9e48-212a258fd917/)「IMU_Unit.h」及び「IMU_Unit.cpp」を追加する必要があります。 ```arduino:main.ino #include "IMU_Unit.h" #define SAMPLE_PERIOD 10 // サンプリング間隔(ミリ秒)、100Hzで取得したいので1000/100=10[ms] float accX = 0, accY = 0, accZ = 0; IMU_Unit unit1; void setup() { M5.begin(true, false, true); if (unit1.Init() == 0){ unit1.SetAccelFsr(unit1.AFS_2G); } else{ Serial.printf("Error!\r\n"); } } void loop() { long t = micros(); // 処理開始時刻を記録 unit1.getAccelData(&accX, &accY, &accZ); //MPU6886が出力する値の単位は[G]のため、1G=980galに直して送信する Serial.printf("%.2f,%.2f,%.2f\r\n", accX * 980, accY * 980, accZ * 980); delayMicroseconds(SAMPLE_PERIOD * 1000 - (micros() - t));//この処理でピッタリ10ms待つ } ``` 作り方②：Raspberry Pi ==== Raspberry Pi側では、以下のプログラムを使用します。なお、Ambientにデータを送信する処理内で、「★各自のチャネルIdに変える★」「★各自のライトキーに変える★」と記載されている場所は、各自の環境に合わせて修正する必要があります。また、Ambientを使用するためには、ライブラリをインストールする必要があり、Raspberry Piのターミナル上で以下のコマンドを実行する必要があります。 「sudo pip install git+https://github.com/AmbientDataInc/ambient-python-lib.git」 このプログラムは、例えば以下のようなコマンドで実行できます(Python3じゃないと動かない？です)。 - cd /home/pi・・・/★data_collector.pyのあるディレクトリ名 →プログラムの格納されたディレクトリまで移動する - sudo python3 data_collector.py Raspberry Piの起動に合わせて自動でこのプログラムを実行するには、以下のようにして「rc.local」でプログラムを実行するよう記載するとよいです。 - sudo vi /etc/rc.local →「/etc」にある「rc.local」を「vi」というツールを使って書き換えます →書き換えには権限が必要なため、頭に「sudo」をつける必要があります →「vi」は使い方がちょっと難しいので、詳細は調べてください。 ※「i」を入力すると文字の挿入モードになり、次に示すコマンドを入力後、「Escキー」で戻り、「:wq」を入力して「Enterキー」で編集できます。 - sudo python3 /home/pi/Desktop/Shindokei/data_collector.py →上記のコマンドは、「data_collector.py」をデスクトップのフォルダ「Shindokei」に置いた場合のコマンドです。各自の環境に合わせて修正してください。 ```python:data_collector.py # -*- coding: utf-8 -*- import serial import numpy as np import time import threading import queue import datetime import sys import os import shutil from math import log10 as log import ambient #記録するデータの個数をここで指定する #FFTでの処理がしやすいよう、2のn乗にするとよい DATA_SIZE=2**13#約80秒ごとにデータを記録する SAMPLING_FREQ=100#サンプリング周波数は100Hz D_SAVE=1#加速度データを保存する期間[日] q = queue.Queue() #キューの作成 ##フーリエ変換後に使用するフィルタの係数の計算 freq=np.linspace(0.0,float(SAMPLING_FREQ),DATA_SIZE)#フーリエ変換後の周波数の値を計算 #フィルターの係数を計算 X=freq/10 FH=1/np.sqrt((1+0.694*X**2+0.241*X**4+0.0557*X**6+0.009664*X**8+0.00134*X**10+0.000155*X**12)) FL=np.sqrt(1-np.exp(-(freq/0.5)**3)) #直流成分の値でzero divisionが発生してしまうため、nan_to_numを使う FC=np.nan_to_num(1/np.sqrt(freq)) F=FH*FL*FC #ナイキスト周波数以降は無視する。代わりに係数を2倍にする。 F[freq>SAMPLING_FREQ/2]=0 F=F*2 #シリアル通信を管理するスレッド def serial_receiver(port,baud): ser = serial.Serial(port, baud, timeout=0.1) data = np.zeros((DATA_SIZE, 3)) #データはXYZの3系列 counter=0 while True: mes='error' try: mes=ser.readline().decode('utf-8')#シリアル通信でデータを受信 #TODO# #誤り検知などの仕組みを検討 result = np.array(mes.split(',')).astype(float) #「○,○,○\r\n」の形式でデータを受信するので、numpyのarrayにする data[counter]=result #値を格納 except: print(mes) counter+=1 if counter==DATA_SIZE: #データがそろったらキューに追加 counter=0 q.put(data) ser.close() #データを保存するスレッド def save_data(): while(True): try: data_save = q.get() dt_now=datetime.datetime.now() os.makedirs(dt_now.strftime('data/%Y%m%d'), exist_ok=True) #日ごとにフォルダを作成 np.savetxt(dt_now.strftime('data/%Y%m%d/%H%M%S_%f.csv'), data_save,delimiter=',', fmt ='%.3f') #小数第3位まで保存 shindo=calc_shindo(data_save[:,0],data_save[:,1],data_save[:,2]) print(shindo) f=open(dt_now.strftime('data/%Y%m%d/shindo.csv'),'a') f.write(dt_now.strftime('%H%M%S_%f')+',{0:.2f}\n'.format(shindo)) f.close() am = ambient.Ambient(★各自のチャネルIdに変える★,'★各自のライトキーに変える★') r = am.send({'d1':shindo}) except Exception as e: print(e) time.sleep(0.1) #古いフォルダを削除する def delete_folder(): while True: try: files = os.listdir('data') dt_now=datetime.datetime.now() TIME_NOW=os.path.getctime(dt_now.strftime('data/%Y%m%d')) #最新の日付のフォルダの作成日時をエポック秒で取得 for file in files: t = os.path.getctime('data/'+file) if(abs(TIME_NOW-t)>60*60*24*D_SAVE):#エポック秒でD_SAVE日以上古いフォルダを削除 print(abs(TIME_NOW-t),t,TIME_NOW,file) shutil.rmtree('data/'+file)#フォルダごとファイルを削除 except: pass time.sleep(10) #加速度データをFFTしてフィルタかけてIFFTする関数 def calc_filter(data): return np.fft.ifft(np.fft.fft(data)*F).real #震度を計算する関数 def calc_shindo(NS,EW,UD): #3軸成分のベクトル合成 vec=np.sqrt(calc_filter(NS)**2+calc_filter(EW)**2+calc_filter(UD)**2) #降順にソート s_vec=np.sort(vec)[::-1] #震度を計算/加速度の大きいデータから並べて0.3秒(0.3[s]/サンプリング周期：0.01[s]=30番目)のデータで計算 shindo=2*log(s_vec[int(0.3*SAMPLING_FREQ)])+0.94 #小数第3位を四捨五入して小数第2位以下を切り捨てる return int(round(shindo*1000,-1)/100)/10 if __name__ == '__main__': #スレッドを立ち上げる thread_1 = threading.Thread(target=serial_receiver, args=('/dev/ttyUSB0', 115200))#raspberry pi上のポート名が違ったら修正する thread_2 = threading.Thread(target=save_data) thread_3 = threading.Thread(target=delete_folder) thread_1.start() thread_2.start() thread_3.start() ``` 動作のまとめ ==== Raspberry Piのプログラムは3つのスレッドから構成され、以下のような動作をします。 1. シリアル通信を管理するスレッド：シリアル通信で送られてくる加速度データを、numpy array形式の変数に格納し、データが8192個たまったら(81.92秒毎に)震度計算スレッドに送る 1. 震度計算スレッド：加速度を保存/震度を計算して保存/Ambientに震度を送信する →日付に応じてフォルダを作成し、そこに加速度データのcsvファイルと1日分の震度(「時刻,震度\n」)をまとめたcsvファイルを保存する 1. ファイル削除スレッド：最終更新時刻から24時間以上経過したフォルダを削除 →フォルダに格納されたcsvデータごと削除します 動作の確認 ==== まず最初に、システムを設置します。本当は加速度センサの取り付け方もしっかり検討したいところですが、とりあえず壁にマスキングテープで固定しました。(本当は床とか壁に、ねじ止めでしっかりと固定したい)  さっそくAmbientに上がってきたデータを見てみます。