ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話（IoTLT vol112 発表資料）
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IoT縛りの勉強会! IoTLT vol.112 @ＦＩＸＥＲ https://iotlt.connpass.com/event/320609/ 発表資料
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ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話（IoTLT vol112 発表資料）
- 2. 自己紹介 2 株式会社ビジョン＆ITラボ 代表取締役 皆川 卓也（みながわ たくや） 博士（工学） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 株式会社フューチャースタンダード 技術顧問 略歴： 1999-2003年 日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年 コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年 慶應義塾大学大学院 後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻 単位取得退学後、博士号取得（2014年） 2009年-現在 フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事（2018年法人化） http://visitlab.jp
- 5. Internet of Things (IoT) “一意に識別可能な「もの」がインターネット/クラ ウドに接続され、情報交換することにより相互 に制御する仕組みである”（Wikipedia） 8
- 7. IoTライフサイクル 10 現実世界 仮想世界 センシング 現実制御 • 解析/理解 • 可視化 • シミュレーション デジタルツイン 仮想世界でプロ グラミングし、現 実世界へ反映
- 8. IoTの究極の目標 Real as Code ― 現実世界をプログラミング可能に ― 11
- 13. ストーリー 16 1. シナリオ作成者がデジタルツイン上のオブジェクトや範 囲を指定 2. シナリオ作成者がトリガーとアクションを設定 1. いつ、どこで、誰が、何を 3. センサーが周辺の情報を取得 4. センサーの情報から「人」、「モノ」、「気体」、「液体」な どの実世界に対応するオブジェクトをAIが認識 5. センサーから見たオブジェクトの座標を実空間の座標 へ写像 6. オブジェクトがトリガーの発動条件を満たしたらアクショ ンが起動 Confidential
- 15. 2. ユーザがトリガーとアクションを設定 18 イベント名 広告A表示 Save Load AddTrigger キャンペーン期間 いつ 誰が 人 何を 閾値以上いる 領域A どこで トリガー名 閾値以上の人 Save Load New New Config Property イベント編集 Add Action ∧ ∨ ⊕ AND OR XOR 広告表示 アクション Config サイネージ 誰が 何を OutputVariables Property Confidential Add Condition
- 26. 使用例 29 小売り/商業施設 顧客を分散するために、空いている店舗の広告をサイネージ に表示 顧客が各店舗のポスターをスマホで撮影することでアイテム を入手し、すべて集めるとクーポンがもらえるようなゲームを 企画することで、周遊や子連れ客の暇つぶしが行える オフィス 二酸化炭素濃度、気温、湿度、人の位置、室内形状などに合 わせて、換気扇やエアコン、照明等を動的に制御 観光 自分の街を舞台にしたオリジナルRPGを作成し、各名所でア イテムを入手させるなど、顧客がゲームを楽しんだり、知識を 得ながら周遊
- 27. 使用例 30 建築/土木 立ち入り禁止区域を設定し、人が侵入したらアラート 高所での搬入作業等を検知し、その下を人が通るとアラート で知らせる 物流 配送センターへのトラックの到着を検知し、そのIDに基づいて、 ロジスティックシステムと連動し、倉庫内のピックアップすべき 商品の棚位置を作業者へ指示することでリードタイム短縮 製造業 ベルトコンベア上の製造品の渋滞箇所、または遅延を検出し、 機械の処理速度を自動調整する
- 28. センシング技術 Real as Codeのレイヤー構造 31 カメラ LiDAR Spartphone Spartphone Smart Phone マルチセンサー キャリブレーション センサー情報 （パラメータ＋位置姿勢） ・・・・・ 物体検出 人追跡 Semantic Segmentation 三次元復元 仮想空間構築/認識 人体姿勢推定 データ解析・アクションモジュール群 GUI for Retail 人/モノ （いつ、どこで、誰が、 何を） AR/VR 外部機器/サービス連携 ・・・・・ 特定物体認識 時空間DB シナリオエンジン GUI for Logistic GUI for Construction
- 29. 人/モノ （いつ、どこで、誰が、 何を） センシング技術 Real as Codeのレイヤー構造 32 カメラ LiDAR Spartphone Spartphone Smart Phone マルチセンサー キャリブレーション センサー情報 （パラメータ＋位置姿勢） ・・・・・ 物体検出 人追跡 Semantic Segmentation 三次元復元 仮想空間構築/認識 人体姿勢推定 データ解析・アクションモジュール群 GUI for Retail AR/VR 外部機器/サービス連携 ・・・・・ 特定物体認識 時空間DB シナリオエンジン GUI for Logistic GUI for Construction センサーデータの座標を 世界座標系（仮想空間座 標）へ変換 デジタルツイン • いわゆるAI • センサー情報から人・モノなどのオ ブジェクトを抽出し、情報量削減 • オブジェクトを仮想空間（3D）へ投 影 • それぞれ独立したモジュール • 案件ドリブンで開発 センサーフュージョン APIによる疎結合 APIによる疎結合 いつ、何が、どこで、どん なことをしたらイベントを起 動するかを制御
- 31. シナリオの生成 34 現実世界の変化に基づいて、IoT機器を動かすルールを シナリオといいます。シナリオは以下の３ステップを経て 生成します。 GUI ユーザが直接操作し、中間ファイルを生成します。 中間ファイル jsonにより、シナリオをグラフ構造で記述します。 シナリオエンジン グラフ構造で表されたシナリオを実行します。 GUI 中間ファイル シナリオエンジン プログラミング言語 コンパイル/実行 業務ごとに開発
- 32. シナリオの機能 35 「いつ（When）」は、毎日、１日おき、毎週、平日、などの 様々な定義が可能。 「どこで（Where）」は、「ある領域に入ったら」、「ある線を 通過したら」、「ある点から最も近いモノ」などの定義が可 能。 トリガーや「いつ」、「どこで」などはANDやOR、XORによ る組み合わせが可能。 「性別/年齢」や「車種」等、オブジェクトの属性によるフィ ルタリングが可能
- 33. 現行のGUI 36
- 36. 事例：AR探索アドベンチャー 39 「シナリオエンジン」によって、ユー ザーが何を撮影したか、どのような選 択肢を選択したかによって、自由にス トーリーを変更できます。 地域のゆるキャラや、その地域の歴史 クイズをストーリーに組み込むなど、コン テンツの変更やカスタマイズが容易。 混雑状況にあわせた周遊先の分散、曜 日や天候等で使用できない施設を周遊 先から外す等、動的なストーリー変更が 可能。 プレイヤーの周遊パターンや集客具合、 混雑状況、対象商品の撮影頻度などの 可視化および効果測定が可能。 自由なストーリー展開
- 37. テストプレイ＠綱島公園(2023/11/23 – 26) 40 横浜日吉新聞にも取り上げられました。 https://hiyosi.net/2023/11/23/event_2023-20/ オリジナルコンテンツ「妖怪ハンター候補生」
- 38. 今後やりたいこと 41 キラーアプリケーションを作りたい！ AR探索アドベンチャーを育てる それ以外の応用も募集中！ オープンソースで公開 周辺のセンシング＋AIを充実 連携できるIoT機器の充実 生成AIによって、自然言語からシナリオ を作成できるようにしたい！ 時空間DBの３次元化/リアルタイム化