Android で Home API を使用して自動化を作成する

1. 始める前に

これは、Google Home API を使用して Android アプリを作成するシリーズの 2 つ目の Codelab です。この Codelab では、家電の自動化を作成する方法と、API を使用する際のベスト プラクティスについて説明します。最初の Codelab「Android で Home API を使用してモバイルアプリを作成する」をまだ完了していない場合は、この Codelab を開始する前に完了することをおすすめします。

Google Home API は、Android デベロッパーが Google Home エコシステム内のスマートホーム デバイスを操作するための一連のライブラリを提供します。これらの新しい API により、デベロッパーは、事前定義された条件に基づいてデバイスの機能を制御できるスマートホームの自動化を設定できるようになります。また、デバイスにクエリを実行して、サポートされている属性とコマンドを確認できる Discovery API も提供されています。

前提条件

学習内容

  • Home API を使用してスマートホーム デバイスの自動化を作成する方法。
  • Discovery API を使用して、サポートされているデバイス機能を探索する方法。
  • Home API を使用してアプリを構築する際のベスト プラクティスの活用方法。

2. プロジェクトを設定します

次の図は、Home APIs アプリのアーキテクチャを示しています。

Android アプリの Home API のアーキテクチャ

  • アプリコード: アプリのユーザー インターフェースと、Home APIs SDK を操作するロジックを構築するためにデベロッパーが作成するコアコード。
  • Home APIs SDK: Google が提供する Home APIs SDK は、GMSCore の Home APIs Service と連携してスマートホーム デバイスを制御します。デベロッパーは、Home APIs SDK とバンドルすることで、Home APIs と連携するアプリを構築します。
  • Android の GMSCore: GMSCore(Google Play 開発者サービス)は、コア システム サービスを提供する Google プラットフォームであり、認定済みのすべての Android デバイスで主要な機能を有効にします。Google Play 開発者サービスのホーム モジュールには、Home API とやり取りするサービスが含まれています。

この Codelab では、Android で Home API を使用してモバイルアプリを作成するで学んだ内容を基に、さらに学習します。

サポートされているデバイスが 2 台以上セットアップされ、アカウントで動作していることを確認します。この Codelab では、自動化(デバイスの状態の変化が別のデバイスでアクションをトリガーする)を設定するため、結果を確認するには 2 台のデバイスが必要です。

サンプルアプリを入手する

サンプルアプリのソースコードは、GitHub の google-home/google-home-api-sample-app-android リポジトリで入手できます。

この Codelab では、サンプルアプリの codelab-branch-2 ブランチのサンプルを使用します。

プロジェクトを保存する場所に移動し、codelab-branch-2 ブランチのクローンを作成します。

$ git clone -b codelab-branch-2 https://github.com/google-home/google-home-api-sample-app-android.git

これは、Android で Home API を使用してモバイルアプリを作成するで使用されているブランチとは異なります。このコードベースのブランチは、最初の Codelab の続きです。今回は、自動化を作成する方法を例に説明します。前の Codelab を完了し、すべての機能を動作させることができた場合、codelab-branch-2 を使用する代わりに、同じ Android Studio プロジェクトを使用してこの Codelab を完了することもできます。

ソースコードがコンパイルされ、モバイル デバイスで実行する準備ができたら、次のセクションに進みます。

3. 自動化について学ぶ

自動化は、選択した要素に基づいてデバイスの状態を自動的に制御できる「if-then」ステートメントのセットです。デベロッパーは自動化を使用して、API に高度なインタラクティブ機能を構築できます。

自動化は、nodesと呼ばれる 3 種類のコンポーネント(開始条件、アクション、条件)で構成されます。これらのノードは連携して、スマートホーム デバイスを使用した動作を自動化します。通常、これらのルールは次の順序で評価されます。

  1. Starter - 自動化を有効にする初期条件(特徴値の変更など)を定義します。自動化にはStarterが必要です。
  2. 条件 - 自動化がトリガーされた後に評価する追加の制約。自動化のアクションを実行するには、条件の式が true と評価される必要があります。
  3. アクション - すべての条件が満たされたときに実行されるコマンドまたは状態の更新。

たとえば、部屋の照明を暗くする自動化を設定すると、その部屋のテレビの電源がオンになっているときにスイッチを切り替えることができます。この例では、次のようになります。

  • Starter - 部屋のスイッチが切り替わります。
  • 条件 - テレビのオン / オフの状態がオンと評価されます。
  • アクション - スイッチと同じ部屋の照明が暗くなります。

これらのノードは、Automation Engine によってシリアルまたは並列で評価されます。

image5.png

順序フローには、順番に実行されるノードが含まれています。通常、これらは開始条件、条件、アクションです。

image6.png

並列フローでは、複数の照明を同時にオンにするなど、複数のアクション ノードを同時に実行できます。並列フローに続くノードは、並列フローのすべてのブランチが完了するまで実行されません。

自動化スキーマには他にも種類のノードがあります。詳しくは、Home APIs デベロッパー ガイドのノードのセクションをご覧ください。また、デベロッパーはさまざまなタイプのノードを組み合わせて、次のような複雑な自動化を作成できます。

image13.png

デベロッパーは、Google Home の自動化用に作成されたドメイン固有言語(DSL)を使用して、これらのノードを自動化エンジンに提供します。

Automation DSL について

ドメイン固有言語(DSL)は、システムの動作をコードでキャプチャするために使用される言語です。コンパイラは、プロトコル バッファ JSON にシリアル化され、Google の自動化サービスへの呼び出しに使用されるデータクラスを生成します。

DSL は次のスキーマを探します。

automation {
name = "AutomationName"
  description = "An example automation description."
  isActive = true
    sequential {
    val onOffTrait = starter<_>(device1, OnOffLightDevice, OnOff)
    condition() { expression = onOffTrait.onOff equals true }
    action(device2, OnOffLightDevice) { command(OnOff.on()) }
  }
}

上の例の自動化では、2 つの電球が同期されます。device1OnOff 状態が OnonOffTrait.onOff equals true)に変更されると、device2OnOff 状態は Oncommand(OnOff.on())に変更されます。

自動化を扱う場合は、リソースの上限があることに注意してください。

自動化は、スマートホームで自動化機能を作成するための非常に便利なツールです。最も基本的なユースケースでは、特定のデバイスと特徴を使用するように自動化を明示的にコーディングできます。ただし、より実用的なユースケースは、アプリでユーザーが自動化のデバイス、コマンド、パラメータを構成できるユースケースです。次のセクションでは、ユーザーがそのように操作できるようにする自動化エディタの作成方法について説明します。

4. 自動化エディタを構築する

サンプルアプリ内に自動化エディタを作成します。このエディタでは、ユーザーがデバイス、使用する機能(アクション)、開始条件を使用して自動化をトリガーする方法を指定できます。

img11-01.png img11-02.png img11-03.png img11-04.png

開始条件を設定する

自動化の開始条件は、自動化のエントリ ポイントです。開始条件は、特定のイベントが発生したときに自動化をトリガーします。サンプルアプリでは、StarterViewModel.kt ソースファイルにある StarterViewModel クラスを使用して自動化開始点をキャプチャし、StarterViewStarterView.kt)を使用してエディタ ビューを表示します。

開始ノードには、次の要素が必要です。

  • デバイス
  • トレイト
  • オペレーション

デバイスと特性は、Devices API によって返されたオブジェクトから選択できます。サポートされているデバイスごとにコマンドとパラメータが異なるため、個別に処理する必要があります。

アプリは、事前設定されたオペレーションのリストを定義します。

   // List of operations available when creating automation starters:
enum class Operation {
  EQUALS,
  NOT_EQUALS,
  GREATER_THAN,
  GREATER_THAN_OR_EQUALS,
  LESS_THAN,
  LESS_THAN_OR_EQUALS
    }

次に、サポートされている各トレイトで、サポートされているオペレーションを追跡します。

// List of operations available when comparing booleans:
 object BooleanOperations : Operations(listOf(
     Operation.EQUALS,
     Operation.NOT_EQUALS
 ))
// List of operations available when comparing values:
object LevelOperations : Operations(listOf(
    Operation.GREATER_THAN,
    Operation.GREATER_THAN_OR_EQUALS,
    Operation.LESS_THAN,
    Operation.LESS_THAN_OR_EQUALS
))

同様に、サンプルアプリは、トレイトに割り当て可能な値を追跡します。

enum class OnOffValue {
   On,
   Off,
}
enum class ThermostatValue {
  Heat,
  Cool,
  Off,
}

また、アプリで定義された値と API で定義された値のマッピングを記録します。

val valuesOnOff: Map<OnOffValue, Boolean> = mapOf(
  OnOffValue.On to true,
  OnOffValue.Off to false,
)
val valuesThermostat: Map<ThermostatValue, ThermostatTrait.SystemModeEnum> = mapOf(
  ThermostatValue.Heat to ThermostatTrait.SystemModeEnum.Heat,
  ThermostatValue.Cool to ThermostatTrait.SystemModeEnum.Cool,
  ThermostatValue.Off to ThermostatTrait.SystemModeEnum.Off,
)

次に、ユーザーが必須項目を選択するために使用できる一連のビュー要素がアプリに表示されます。

StarterView.kt ファイルのステップ 4.1.1 のコメントを解除して、すべての開始デバイスをレンダリングし、DropdownMenu にクリック コールバックを実装します。

val deviceVMs: List<DeviceViewModel> = structureVM.deviceVMs.collectAsState().value
...
DropdownMenu(expanded = expandedDeviceSelection, onDismissRequest = { expandedDeviceSelection = false }) {
// TODO: 4.1.1 - Starter device selection dropdown
// for (deviceVM in deviceVMs) {
//     DropdownMenuItem(
//         text = { Text(deviceVM.name) },
//         onClick = {
//             scope.launch {
//                 starterDeviceVM.value = deviceVM
//                 starterType.value = deviceVM.type.value
//                 starterTrait.value = null
//                 starterOperation.value = null
//             }
//             expandedDeviceSelection = false
//         }
//     )
// }
}

StarterView.kt ファイルのステップ 4.1.2 のコメントを解除して、開始デバイスのすべての特性をレンダリングし、DropdownMenu にクリック コールバックを実装します。

// Selected starter attributes for StarterView on screen:
val starterDeviceVM: MutableState<DeviceViewModel?> = remember {
mutableStateOf(starterVM.deviceVM.value) }
...
DropdownMenu(expanded = expandedTraitSelection, onDismissRequest = { expandedTraitSelection = false }) {
// TODO: 4.1.2 - Starter device traits selection dropdown
// val deviceTraits = starterDeviceVM.value?.traits?.collectAsState()?.value!!
// for (trait in deviceTraits) {
//     DropdownMenuItem(
//         text = { Text(trait.factory.toString()) },
//         onClick = {
//             scope.launch {
//                 starterTrait.value = trait.factory
//                 starterOperation.value = null
//             }
//             expandedTraitSelection = false
//         }
//     )
}
}

StarterView.kt ファイルのステップ 4.1.3 のコメントを解除して、選択したトレイトのすべてのオペレーションをレンダリングし、DropdownMenu にクリック コールバックを実装します。

val starterOperation: MutableState<StarterViewModel.Operation?> = remember {
  mutableStateOf(starterVM.operation.value) }
  ...
  DropdownMenu(expanded = expandedOperationSelection, onDismissRequest = { expandedOperationSelection = false }) {
    // ...
    if (!StarterViewModel.starterOperations.containsKey(starterTrait.value))
    return@DropdownMenu
    // TODO: 4.1.3 - Starter device trait operations selection dropdown
      // val operations: List<StarterViewModel.Operation> = StarterViewModel.starterOperations.get(starterTrait.value ?: OnOff)?.operations!!
    //  for (operation in operations) {
    //      DropdownMenuItem(
    //          text = { Text(operation.toString()) },
    //          onClick = {
    //              scope.launch {
    //                  starterOperation.value = operation
    //              }
    //              expandedOperationSelection = false
    //          }
    //      )
    //  }
}

StarterView.kt ファイルのステップ 4.1.4 のコメントを解除して、選択したトレイトのすべての値をレンダリングし、DropdownMenu にクリック コールバックを実装します。

when (starterTrait.value) {
  OnOff -> {
        ...
    DropdownMenu(expanded = expandedBooleanSelection, onDismissRequest = { expandedBooleanSelection = false }) {
// TODO: 4.1.4 - Starter device trait values selection dropdown
//             for (value in StarterViewModel.valuesOnOff.keys) {
//                 DropdownMenuItem(
//                     text = { Text(value.toString()) },
//                     onClick = {
//                         scope.launch {
//                             starterValueOnOff.value = StarterViewModel.valuesOnOff.get(value)
//                         }
//                         expandedBooleanSelection = false
//                     }
//                 )
//             }
             }
              ...
          }
           LevelControl -> {
              ...
      }
   }

StarterView.kt ファイルのステップ 4.1.5 のコメントを解除して、すべての開始条件 ViewModel 変数をドラフト自動化の開始条件 ViewModeldraftVM.starterVMs)に保存します。

val draftVM: DraftViewModel = homeAppVM.selectedDraftVM.collectAsState().value!!
// Save starter button:
Button(
enabled = isOptionsSelected && isValueProvided,
onClick = {
  scope.launch {
  // TODO: 4.1.5 - store all starter ViewModel variables into draft ViewModel
  // starterVM.deviceVM.emit(starterDeviceVM.value)
  // starterVM.trait.emit(starterTrait.value)
  // starterVM.operation.emit(starterOperation.value)
  // starterVM.valueOnOff.emit(starterValueOnOff.value!!)
  // starterVM.valueLevel.emit(starterValueLevel.value!!)
  // starterVM.valueBooleanState.emit(starterValueBooleanState.value!!)
  // starterVM.valueOccupancy.emit(starterValueOccupancy.value!!)
  // starterVM.valueThermostat.emit(starterValueThermostat.value!!)
  //
  // draftVM.starterVMs.value.add(starterVM)
  // draftVM.selectedStarterVM.emit(null)
  }
})
{ Text(stringResource(R.string.starter_button_create)) }

アプリを実行して新しい自動化と開始条件を選択すると、次のようなビューが表示されます。

79beb3b581ec71ec.png

サンプルアプリは、デバイスの特徴に基づく開始条件のみをサポートしています。

アクションを設定する

自動化アクションは、自動化の中心的な目的、つまり物理世界に変化をもたらす方法を反映しています。サンプルアプリでは、ActionViewModel クラスを使用して自動化アクションをキャプチャし、ActionView クラスを使用してエディタ ビューを表示します。

サンプルアプリでは、次の Home APIs エンティティを使用して自動化アクション ノードを定義しています。

  • デバイス
  • トレイト
  • コマンド
  • 値(省略可)

各デバイス コマンド アクションはコマンドを使用しますが、MoveToLevel() や目標率など、コマンドに関連付けられたパラメータ値が必要なアクションもあります。

デバイスと特性は、Devices API によって返されたオブジェクトから選択できます。

アプリは、事前定義されたコマンドのリストを定義します。

   // List of operations available when creating automation starters:
enum class Action {
  ON,
  OFF,
  MOVE_TO_LEVEL,
  MODE_HEAT,
  MODE_COOL,
  MODE_OFF,
}

アプリは、サポートされている各特性でサポートされているオペレーションを追跡します。

 // List of operations available when comparing booleans:
object OnOffActions : Actions(listOf(
    Action.ON,
    Action.OFF,
))
// List of operations available when comparing booleans:
object LevelActions : Actions(listOf(
    Action.MOVE_TO_LEVEL
))
// List of operations available when comparing booleans:
object ThermostatActions : Actions(listOf(
    Action.MODE_HEAT,
    Action.MODE_COOL,
    Action.MODE_OFF,
))
// Map traits and the comparison operations they support:
val actionActions: Map<TraitFactory<out Trait>, Actions> = mapOf(
    OnOff to OnOffActions,
    LevelControl to LevelActions,
 // BooleanState - No Actions
 // OccupancySensing - No Actions
    Thermostat to ThermostatActions,
)

1 つ以上のパラメータを受け取るコマンドには、変数もあります。

   val valueLevel: MutableStateFlow<UByte?>

API は、ユーザーが必要なフィールドを選択するために使用できる一連のビュー要素を表示します。

ActionView.kt ファイルのステップ 4.2.1 のコメントを解除してすべてのアクション デバイスをレンダリングし、DropdownMenu にクリック コールバックを実装して actionDeviceVM を設定します。

val deviceVMs = structureVM.deviceVMs.collectAsState().value
...
DropdownMenu(expanded = expandedDeviceSelection, onDismissRequest = { expandedDeviceSelection = false }) {
// TODO: 4.2.1 - Action device selection dropdown
// for (deviceVM in deviceVMs) {
//     DropdownMenuItem(
//         text = { Text(deviceVM.name) },
//         onClick = {
//             scope.launch {
//                 actionDeviceVM.value = deviceVM
//                 actionTrait.value = null
//                 actionAction.value = null
//             }
//             expandedDeviceSelection = false
//         }
//     )
// }
}

ActionView.kt ファイルのステップ 4.2.2 をコメント化解除して actionDeviceVM のすべてのトレイトをレンダリングし、DropdownMenu にクリック コールバックを実装して、コマンドが属するトレイトを表す actionTrait を設定します。

val actionDeviceVM: MutableState<DeviceViewModel?> = remember {
mutableStateOf(actionVM.deviceVM.value) }
...
DropdownMenu(expanded = expandedTraitSelection, onDismissRequest = { expandedTraitSelection = false }) {
// TODO: 4.2.2 - Action device traits selection dropdown
// val deviceTraits: List<Trait> = actionDeviceVM.value?.traits?.collectAsState()?.value!!
// for (trait in deviceTraits) {
//     DropdownMenuItem(
//         text = { Text(trait.factory.toString()) },
//         onClick = {
//             scope.launch {
//                 actionTrait.value = trait
//                 actionAction.value = null
//             }
//             expandedTraitSelection = false
//         }
//     )
// }
}

ActionView.kt ファイルのステップ 4.2.3 をコメント化解除して、actionTrait で利用可能なすべてのアクションをレンダリングし、DropdownMenu にクリック コールバックを実装して、選択した自動化アクションを表す actionAction を設定します。

DropdownMenu(expanded = expandedActionSelection, onDismissRequest = { expandedActionSelection = false }) {
// ...
if (!ActionViewModel.actionActions.containsKey(actionTrait.value?.factory))
return@DropdownMenu
// TODO: 4.2.3 - Action device trait actions (commands) selection dropdown
// val actions: List<ActionViewModel.Action> = ActionViewModel.actionActions.get(actionTrait.value?.factory)?.actions!!
// for (action in actions) {
//     DropdownMenuItem(
//         text = { Text(action.toString()) },
//         onClick = {
//             scope.launch {
//                 actionAction.value = action
//             }
//             expandedActionSelection = false
//         }
//     )
// }
}

ActionView.kt ファイルのステップ 4.2.4 のコメント化を解除して、トレイト アクション(コマンド)の使用可能な値をレンダリングし、値変更コールバックで値を actionValueLevel に格納します。

when (actionTrait.value?.factory) {
LevelControl -> {
// TODO: 4.2.4 - Action device trait action(command) values selection widget
// Column (Modifier.padding(horizontal = 16.dp, vertical = 8.dp).fillMaxWidth()) {
//   Text(stringResource(R.string.action_title_value), fontSize = 16.sp, fontWeight = FontWeight.SemiBold)
//  }
//
//  Box (Modifier.padding(horizontal = 24.dp, vertical = 8.dp)) {
//      LevelSlider(value = actionValueLevel.value?.toFloat()!!, low = 0f, high = 254f, steps = 0,
//          modifier = Modifier.padding(top = 16.dp),
//          onValueChange = { value : Float -> actionValueLevel.value = value.toUInt().toUByte() }
//          isEnabled = true
//      )
//  }
...
}

ActionView.kt ファイルのステップ 4.2.5 のコメントを解除して、すべてのアクション ViewModel の変数を下書き自動化のアクション ViewModeldraftVM.actionVMs)に保存します。

val draftVM: DraftViewModel = homeAppVM.selectedDraftVM.collectAsState().value!!
// Save action button:
Button(
  enabled = isOptionsSelected,
  onClick = {
  scope.launch {
  // TODO: 4.2.5 - store all action ViewModel variables into draft ViewModel
  // actionVM.deviceVM.emit(actionDeviceVM.value)
  // actionVM.trait.emit(actionTrait.value)
  // actionVM.action.emit(actionAction.value)
  // actionVM.valueLevel.emit(actionValueLevel.value)
  //
  // draftVM.actionVMs.value.add(actionVM)
  // draftVM.selectedActionVM.emit(null)
  }
})
{ Text(stringResource(R.string.action_button_create)) }

アプリを実行して新しい自動化とアクションを選択すると、次のようなビューが表示されます。

6efa3c7cafd3e595.png

サンプルアプリでは、デバイスの特徴に基づくアクションのみがサポートされています。

下書きのオートメーションをレンダリングする

DraftViewModel が完了すると、HomeAppView.kt によってレンダリングできます。

fun HomeAppView (homeAppVM: HomeAppViewModel) {
  ...
  // If a draft automation is selected, show the draft editor:
  if (selectedDraftVM != null) {
    DraftView(homeAppVM)
  }
  ...
}

DraftView.kt 内:

fun DraftView (homeAppVM: HomeAppViewModel) {
   val draftVM: DraftViewModel = homeAppVM.selectedDraftVM.collectAsState().value!!
    ...
// Draft Starters:
   DraftStarterList(draftVM)
// Draft Actions:
   DraftActionList(draftVM)
}

自動化の作成

開始条件とアクションの作成方法を学習したので、自動化の下書きを作成して Automation API に送信する準備が整いました。この API には、自動化の下書きを引数として受け取り、新しい自動化インスタンスを返す createAutomation() 関数があります。

自動化の下書きの準備は、サンプルアプリの DraftViewModel クラスで行われます。getDraftAutomation() 関数を見ると、前のセクションの開始条件変数とアクション変数を使用して自動化の下書きを構造化する方法について詳しく説明されています。

DraftViewModel.kt ファイルのステップ 4.4.1 のコメントを解除して、開始トレイトが OnOff の場合に自動化グラフの作成に必要な「select」式を作成します。

val starterVMs: List<StarterViewModel> = starterVMs.value
val actionVMs: List<ActionViewModel> = actionVMs.value
    ...
fun getDraftAutomation() : DraftAutomation {
    ...
  val starterVMs: List<StarterViewModel> = starterVMs.value
    ...
  return automation {
    this.name = name
    this.description = description
    this.isActive = true
    // The sequential block wrapping all nodes:
    sequential {
    // The select block wrapping all starters:
      select {
    // Iterate through the selected starters:
        for (starterVM in starterVMs) {
        // The sequential block for each starter (should wrap the Starter Expression!)
          sequential {
              ...
              val starterTrait: TraitFactory<out Trait> = starterVM.trait.value!!
              ...
              when (starterTrait) {
                  OnOff -> {
        // TODO: 4.4.1 - Set starter expressions according to trait type
        //   val onOffValue: Boolean = starterVM.valueOnOff.value
        //   val onOffExpression: TypedExpression<out OnOff> =
        //       starterExpression as TypedExpression<out OnOff>
        //   when (starterOperation) {
        //       StarterViewModel.Operation.EQUALS ->
        //           condition { expression = onOffExpression.onOff equals onOffValue }
        //       StarterViewModel.Operation.NOT_EQUALS ->
        //           condition { expression = onOffExpression.onOff notEquals onOffValue }
        //       else -> { MainActivity.showError(this, "Unexpected operation for OnOf
        //   }
        }
   LevelControl -> {
     ...
// Function to allow manual execution of the automation:
manualStarter()
     ...
}

DraftViewModel.kt ファイルのステップ 4.4.2 のコメントを解除して、選択したアクション トレイトが LevelControl で、選択したアクションが MOVE_TO_LEVEL の場合に自動化グラフの作成に必要な並列式を作成します。

val starterVMs: List<StarterViewModel> = starterVMs.value
val actionVMs: List<ActionViewModel> = actionVMs.value
    ...
fun getDraftAutomation() : DraftAutomation {
      ...
  return automation {
    this.name = name
    this.description = description
    this.isActive = true
    // The sequential block wrapping all nodes:
    sequential {
          ...
    // Parallel block wrapping all actions:
      parallel {
        // Iterate through the selected actions:
        for (actionVM in actionVMs) {
          val actionDeviceVM: DeviceViewModel = actionVM.deviceVM.value!!
        // Action Expression that the DSL will check for:
          action(actionDeviceVM.device, actionDeviceVM.type.value.factory) {
            val actionCommand: Command = when (actionVM.action.value) {
                  ActionViewModel.Action.ON -> { OnOff.on() }
                  ActionViewModel.Action.OFF -> { OnOff.off() }
    // TODO: 4.4.2 - Set starter expressions according to trait type
    // ActionViewModel.Action.MOVE_TO_LEVEL -> {
    //     LevelControl.moveToLevelWithOnOff(
    //         actionVM.valueLevel.value!!,
    //         0u,
    //         LevelControlTrait.OptionsBitmap(),
    //         LevelControlTrait.OptionsBitmap()
    //     )
    // }
      ActionViewModel.Action.MODE_HEAT -> { SimplifiedThermostat
      .setSystemMode(SimplifiedThermostatTrait.SystemModeEnum.Heat) }
          ...
}

自動化を完了するための最後のステップは、getDraftAutomation 関数を実装して AutomationDraft. を作成することです。

HomeAppViewModel.kt ファイルのステップ 4.4.3 のコメントを解除して、Home API を呼び出して例外を処理し、自動化を作成します。

fun createAutomation(isPending: MutableState<Boolean>) {
  viewModelScope.launch {
    val structure : Structure = selectedStructureVM.value?.structure!!
    val draft : DraftAutomation = selectedDraftVM.value?.getDraftAutomation()!!
    isPending.value = true
    // TODO: 4.4.3 - Call the Home API to create automation and handle exceptions
    // // Call Automation API to create an automation from a draft:
    // try {
    //     structure.createAutomation(draft)
    // }
    // catch (e: Exception) {
    //     MainActivity.showError(this, e.toString())
    //     isPending.value = false
    //     return@launch
    // }
    // Scrap the draft and automation candidates used in the process:
    selectedCandidateVMs.emit(null)
    selectedDraftVM.emit(null)
    isPending.value = false
  }
}

アプリを実行して、デバイスで変更を確認しましょう。

開始条件とアクションを選択したら、自動化を作成できます。

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自動化に一意の名前を付け、[自動化を作成] ボタンをタップします。API が呼び出され、自動化を含む自動化リストビューに戻ります。

8eebc32cd3755618.png

作成した自動化をタップして、API からどのように返されるかを確認します。

931dba7c325d6ef7.png

API は、自動化が有効で現在アクティブかどうかを示す値を返します。サーバーサイドで解析されたときに検証に合格しない自動化を作成できます。自動化の解析で検証に失敗すると、isValidfalse に設定され、自動化が無効で無効であることを示します。自動化が無効な場合は、automation.validationIssues フィールドで詳細を確認してください。

自動化が有効で有効になっていることを確認したら、自動化を試すことができます。

自動化を試す

自動化は次の 2 つの方法で実行できます。

  1. 開始条件アクティビティを使用する。条件が一致すると、自動化で設定したアクションがトリガーされます。
  2. 手動実行 API 呼び出し。

自動化の下書きに、自動化の下書き DSL ブロックで manualStarter() が定義されている場合、自動化エンジンはその自動化の手動実行をサポートします。これは、サンプルアプリのコードサンプルにすでに含まれています。

モバイル デバイスではまだ自動化ビュー画面が表示されているため、[手動実行] ボタンをタップします。これにより automation.execute() が呼び出され、自動化の設定時に選択したデバイスでアクション コマンドが実行されます。

API を使用してアクション コマンドを手動で実行して検証したら、定義した開始条件を使用しても実行されるかどうかを確認します。

[デバイス] タブに移動し、アクション デバイスと特徴を選択し、別の値に設定します(たとえば、次のスクリーンショットに示すように、light2LevelControl(明るさ)を 50% に設定します)。

d0357ec71325d1a8.png

次に、開始デバイスを使用して自動化をトリガーしてみます。自動化の作成時に選択した開始デバイスを選択します。選択した特性を切り替えます(たとえば、starter outlet1OnOffOn に設定します)。

230c78cd71c95564.png

これにより、自動化も実行され、アクション デバイス light2LevelControl トレイトが元の値(100%)に設定されます。

1f00292128bde1c2.png

これで、Home API を使用して自動化を作成できました。

Automation API の詳細については、Android Automation API をご覧ください。

5. 機能の確認

Home API には、Discovery API という専用の API が含まれています。デベロッパーはこの API を使用して、特定のデバイスでサポートされている自動化可能な特性をクエリできます。サンプルアプリには、この API を使用して使用可能なコマンドを確認する例が用意されています。

コマンドを見つける

このセクションでは、サポートされている CommandCandidates を検出する方法と、検出された候補ノードに基づいて自動化を作成する方法について説明します。

サンプルアプリでは、device.candidates() を呼び出して候補のリストを取得します。このリストには、CommandCandidateEventCandidateTraitAttributesCandidate のインスタンスが含まれる場合があります。

HomeAppViewModel.kt ファイルに移動し、ステップ 5.1.1 のコメント化を解除して候補リストを取得し、Candidate タイプでフィルタします。

   fun showCandidates() {

   ...
// TODO: 5.1.1 - Retrieve automation candidates, filtering to include CommandCandidate types only
// // Retrieve a set of initial automation candidates from the device:
// val candidates: Set<NodeCandidate> = deviceVM.device.candidates().first()
//
// for (candidate in candidates) {
//     // Check whether the candidate trait is supported:
//     if(candidate.trait !in HomeApp.supportedTraits)
//         continue
//     // Check whether the candidate type is supported:
//     when (candidate) {
//         // Command candidate type:
//         is CommandCandidate -> {
//             // Check whether the command candidate has a supported command:
//             if (candidate.commandDescriptor !in ActionViewModel.commandMap)
//                 continue
//         }
//         // Other candidate types are currently unsupported:
//         else -> { continue }
//     }
//
//     candidateVMList.add(CandidateViewModel(candidate, deviceVM))
// }
...
           // Store the ViewModels:
selectedCandidateVMs.emit(candidateVMList)
}

API によって返される候補が異なるタイプに属する CommandCandidate. をフィルタする方法を確認します。サンプルアプリは CommandCandidate をサポートしています。ActionViewModel.kt で定義されている commandMap のステップ 5.1.2 をコメント化解除して、サポートされている以下のトレイトを設定します。

    // Map of supported commands from Discovery API:
val commandMap: Map<CommandDescriptor, Action> = mapOf(
    // TODO: 5.1.2 - Set current supported commands
    // OnOffTrait.OnCommand to Action.ON,
    // OnOffTrait.OffCommand to Action.OFF,
    // LevelControlTrait.MoveToLevelWithOnOffCommand to Action.MOVE_TO_LEVEL
)

Discovery API を呼び出して、サンプルアプリでサポートされている結果をフィルタできるようになりました。次に、これをエディタに統合する方法について説明します。

8a2f0e8940f7056a.png

Discovery API について詳しくは、Android でデバイス検出を活用するをご覧ください。

エディタを統合する

検出されたアクションを使用する最も一般的な方法は、エンドユーザーに表示して選択してもらう方法です。ユーザーが自動化のドラフト フィールドを選択する直前に、検出されたアクションのリストを表示できます。ユーザーが選択した値に応じて、自動化のドラフトにアクション ノードを事前に入力できます。

CandidatesView.kt ファイルには、検出された候補を表示するビュークラスが含まれています。ステップ 5.2.1 のコメントを解除して、homeAppVM.selectedDraftVMcandidateVM として設定する CandidateListItem.clickable{} 関数を有効にします。

fun CandidateListItem (candidateVM: CandidateViewModel, homeAppVM: HomeAppViewModel) {
    val scope: CoroutineScope = rememberCoroutineScope()
    Box (Modifier.padding(horizontal = 24.dp, vertical = 8.dp)) {
        Column (Modifier.fillMaxWidth().clickable {
        // TODO: 5.2.1 - Set the selectedDraftVM to the selected candidate
        // scope.launch { homeAppVM.selectedDraftVM.emit(DraftViewModel(candidateVM)) }
        }) {
            ...
        }
    }
}

HomeAppView.kt のステップ 4.3 と同様に、selectedDraftVM が設定されていると、DraftView(...) in DraftView.kt がレンダリングされます。

fun HomeAppView (homeAppVM: HomeAppViewModel) {
   ...
  val selectedDraftVM: DraftViewModel? by homeAppVM.selectedDraftVM.collectAsState()
...
  // If a draft automation is selected, show the draft editor:
  if (selectedDraftVM != null) {
  DraftView(homeAppVM)
  }
   ...
}

前のセクションで説明した light2 - MOVE_TO_LEVEL をタップして、候補のコマンドに基づいて新しい自動化を作成します。

15e67763a9241000.png

サンプルアプリでの自動化の作成に慣れたところで、アプリに自動化を統合しましょう。

6. 高度な自動化の例

最後に、自動化 DSL のその他の例について説明します。これらは、API で実現できる高度な機能の一部を示しています。

開始時間

Google Home API には、デバイスの特徴に加えて、Time などの構造ベースの特徴も用意されています。次のように、時間ベースの開始条件を持つ自動化を作成できます。

automation {
  name = "AutomationName"
  description = "An example automation description."
  isActive = true
  description = "Do ... actions when time is up."
  sequential {
    // starter
    val starter = starter<_>(structure, Time.ScheduledTimeEvent) {
      parameter(
        Time.ScheduledTimeEvent.clockTime(
          LocalTime.of(hour, min, sec, 0)
        )
      )
    }
        // action
  ...
  }
}

アシスタントのブロードキャスト(アクションとして)

AssistantBroadcast トレイトは、SpeakerDevice のデバイスレベル トレイトとして(スピーカーがサポートしている場合)、または構造レベルのトレイトとして使用できます(Google のスピーカーと Android モバイル デバイスはアシスタント ブロードキャストを再生できるため)。次に例を示します。

automation {
  name = "AutomationName"
  description = "An example automation description."
  isActive = true
  description = "Broadcast in Speaker when ..."
  sequential {
    // starter
      ...
    // action
    action(structure) {
      command(
      AssistantBroadcast.broadcast("Time is up!!")
      )
    }
  }
}

DelayForsuppressFor を使用する

Automation API には、コマンドの遅延に使用する delayFor や、特定の期間内に同じイベントによって自動化がトリガーされないようにする suppressFor などの高度な演算子も用意されています。これらの演算子を使用する例を次に示します。

sequential {
  val starterNode = starter<_>(device, OccupancySensorDevice, MotionDetection)
  // only proceed if there is currently motion taking place
  condition { starterNode.motionDetectionEventInProgress equals true }
   // ignore the starter for one minute after it was last triggered
    suppressFor(Duration.ofMinutes(1))
  
    // make announcements three seconds apart
    action(device, SpeakerDevice) {
      command(AssistantBroadcast.broadcast("Intruder detected!"))
    }
    delayFor(Duration.ofSeconds(3))
    action(device, SpeakerDevice) {
    command(AssistantBroadcast.broadcast("Intruder detected!"))
  }
    ...
}

スターターで AreaPresenceState を使用する

AreaPresenceState は、家に誰かがいるかどうかを検出する構造レベルの特徴です。

たとえば、次の例では、午後 10 時以降に誰かが家に帰ったときにドアを自動的にロックします。

automation {
  name = "Lock the doors when someone is home after 10pm"
  description = "1 starter, 2 actions"
  sequential {
    val unused =
      starter(structure, event = Time.ScheduledTimeEvent) {
        parameter(Time.ScheduledTimeEvent.clockTime(LocalTime.of(22, 0, 0, 0)))
      }
    val stateReaderNode = stateReader<_>(structure, AreaPresenceState)
    condition {
      expression =
        stateReaderNode.presenceState equals
          AreaPresenceStateTrait.PresenceState.PresenceStateOccupied
    }
    action(structure) { command(AssistantBroadcast.broadcast("Locks are being applied")) }
    for (lockDevice in lockDevices) {
      action(lockDevice, DoorLockDevice) {
        command(Command(DoorLock, DoorLockTrait.LockDoorCommand.requestId.toString(), mapOf()))
      }
    }
  }

高度な自動化機能について理解できたので、ぜひ素晴らしいアプリを作成してください。

7. 完了

これで、Google Home API を使用して Android アプリを開発するパート 2 が完了しました。この Codelab では、Automation API と Discovery API について学習しました。

Google Home エコシステム内のデバイスを創造的に制御するアプリを構築し、Home API を使用して魅力的な自動化シナリオを構築していただけますと幸いです。

次のステップ

  • アプリを効果的にデバッグし、Home API に関する問題のトラブルシューティングを行う方法については、トラブルシューティングをご覧ください。
  • ご提案や問題がございましたら、Issue Tracker のスマートホーム サポート トピックからお知らせください。