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LonMark Japan 第5回IIoT研究会
2018-07-03
LonMark Japan 理事
山添 知久
AIスピーカーとオープンネットワーク機器
LonWorks・EnOcean・DALI 接続実証実験
1
自己紹介
• 山添 知久(やまぞえ ともひさ)
– LonMark Japan 理事、IoTエンジニア
– IT業界やBuilding Automation業界でオープンプロトコ
ル機器をIoT化することに取り組んでいます。
– LonMark JapanでIIoT研究会を主催しています。
– 経歴:データセンタ機器ベンダ、BAデバイスベンダを
経てフリーランス。
– LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tyamazoe/
– facebook: https://www.facebook.com/tyamazoe
– Twitter: @zoe6120
2
第4回までの内容
• 汎用のBAデバイス、IoTゲートウェイ、クラウドとIzoT SDKを組合わせソフトウェアで統合するることにより、
• 既存の異種プロトコルLonWorks・EnOcean・DALIデバイスを相互接続し、クラウド(AWS, Torrentio)で管理、
可視化が可能なことを紹介した。
課題
(1) デバイス: 多種多様、大量のデータポイントへの対応
(2) ゲートウェイ: 送信データ構造 、周期
(3) クラウド: ダッシュボード、DB構造
(4) ソリューション : パッケージ化
Ethernet
LonWorks - EnOcean - DALI Gateway
EnOcean LonWorks
Echelon
FT6000
CO2,
Temp
Sens
or
Switch
IzoT
Router
3G
DALI
Torrentio
アクロクエストテクノロジー
(株)
Echelon
IzoT™
SDK
GW
Driver
3
今回の内容
• EnOceanセンサを使用したトイレ・会議室のIoT
– 現在のデータ、状況の確認
• DALI照明を制御
– 照明のOn/Off、調光調色
• LonWorksで鉄道模型を制御
– 模型列車の走行、ポイント切換え
AIスピーカーをBAシステムに使ってみる
– システム構成は?
– 装置の監視・制御のインターフェースとしての使い心地は?
4
EnOcean トイレ・会議室のIoT – 構成
• EnOcean開閉スイッチOn/Off (ドア開閉)IoTゲートウェイ
• IoTゲートウェイ  AWSクラウドへ保存
•  Web画面で可視化
•  AIスピーカーで現在のステータス確認
IoT Gateway
EnOcean Device
Switch
EnOcean data: EnOcean Serial Protocol (ESP)
#スイッチ
0000000 0055 0207 0a0a 0020 a82d 85bb 0158 c32a
0000010 0055 0207 0a0a 0020 a82d 00bb 01ca ca29
#温度センサ
0000060 0055 020a 9b0a 0422 d500 006d 6700 c408
MQTT
Temp: 24℃
Switch: On/Off
Linux OS
EnOcean受信
MQTT送信
アプリケーション
python
OpenBlocks IoT
EnOceanモジュール付
ESP
3GCO2 温湿度センサ
開閉スイッチ
{
'timestamp': ‘2018-06-26T21:41:40’,
‘name’: ‘switch1’,
‘value': ‘ON’,
'device_id’: 1
'}
Alexa skill
アレクサ
IoTの基本構成 + AIスピーカー
5
EnOcean トイレ・会議室のIoT
– WebとAIスピーカー
6
EnOcean トイレ・会議室のIoT – 構成
• EnOcean開閉スイッチOn/Off (ドア開閉)IoTゲートウェイ
• IoTゲートウェイ  AWSクラウドへ保存
•  Web画面で可視化
•  AIスピーカーで現在のステータス確認
IoT Gateway
EnOcean Device
Switch
EnOcean data: EnOcean Serial Protocol (ESP)
#スイッチ
0000000 0055 0207 0a0a 0020 a82d 85bb 0158 c32a
0000010 0055 0207 0a0a 0020 a82d 00bb 01ca ca29
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0000060 0055 020a 9b0a 0422 d500 006d 6700 c408
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MQTT送信
アプリケーション
python
OpenBlocks IoT
EnOceanモジュール付
ESP
3GCO2 温湿度センサ
開閉スイッチ
{
'timestamp': ‘2018-06-26T21:41:40’,
‘name’: ‘switch1’,
‘value': ‘ON’,
'device_id’: 1
'}
Alexa skill
アレクサ
7
DALI照明を制御
• AIスピーカーに照明の点灯・消灯・調光・調色をリクエスト
•  AlexaスキルからAWS IoTへコマンドをMQTT publish
•  手元のデバイス(RasPi)がMQTT subscribe
•  DALIコマンド変換  DALIゲートウェイへ送信
TCP/IP
LAN
RasberryPi
DALI Device
#01, 240
#03,00
#05,00
DALI
MQTT
Alexa skill
アレクサ、ダリ照明で色を赤
MQTT Subscribe
+ DALI コマンド送信
アプリケーション
python
DALI Gateway
Dimmer
MQTT
アレクサ、ダリ照明で明るさ30%
{
‘RGB’:’f00000’,
‘dimm’:30
}
8
LonWorksを制御 – 鉄道模型を操作
• AIスピーカーに鉄道模型の発車・停車・速度・ポイント切換えをリクエスト
•  AlexaスキルからAWS IoTへコマンドをMQTT publish
•  手元のデバイス(RasPi)がMQTT subscribe
•  LonWorksへ変換  LonWorks FTデバイスからポイント切換え
•  LonWorks IzoTデバイスからDC12Vドライバ回路で速度制御
LAN TCP/IP
MQTT
Alexa skill
アレクサ、鉄道模型で出発進行
MQTT
速度50キロポイント切換え
IzoT SDK
Linux OS
IzoT LonWorks デバイス
MQTT Subscribe
+ LonWorks送信
IzoT アプリケーション
python
RasberryPi
LonWorks Device
RasPi
IzoT SDK
Echelon
FT6000
IzoT Router
DC12V
ドライバ
9
デモセット
EnOcean
LonWorks
DALI
EnOcean
EnOcean
EnOcean
10
LonWorks EnOcean DALI デモの機能
• EnOcean ロッカースイッチ
• トイレ・会議室のドア開閉を仮想
• EnOcean 開閉センサ
• トイレ・会議室のドア開閉を検出
• EnOcean CO2センサ
• 環境モニタ用CO2・温度・湿度を検出
• DALI 照明
• 調光・調色 0-100%
• LonWorks (ゲートウェイ OpenBlocks)
• 列車速度制御 PWM 0-12V、
• ポイント切り替えリレーOn/Off
EnOcean
CO2・温度・湿度センサ
DALI
照明コントローラ
列車コントローラ
RasPi + ドライバ回路
11
Alスピーカーからデバイスを操作
• Alexa Skill(アプリ)で音声に対するイベントを作成
• SkillからAWS Lambdaへイベント通知
• Lambdaで応答メッセージを返し、AWS IoTへ命令をMQTT Publish
• ローカルデバイスはAWS IoTにMQTT subscribeを行いtopicを監視
AWS IoTLambda
function
Echo Alexa skill
MQTT
subscribe
12
Alexa Skillの作り方
• 新規Skillを作成する。
– 例:enocean, dali, ngauge
– Amazonショッピングアカウントあれば無料でAlexa開発アカウント作成可能
• 呼び出し名定義
– 例: エンオーシャン、鉄道模型、ダリ照明
• インテント定義
– 例: トイレは?、速度{speed}キロ、調色{color}
• Lambdaのエンドポイント指定
– AWS Lambdaへの接続先
AIスピーカー無くても
Web画面でテスト可能
13
AWS Lambda
• AWS Lambdaとは
– AWS上プログラム実行サービス。OSやコンピュータ環境を意識することなくプロ
グラムのみを実行できる。
– AWS上の他サービス、DatabaseやAWS IoTと連携する処理の実装が可能
14
JSONでLonWorksのSNVTを定義してみる
• MQTTのJSONでSNVTを表現
– Topic: Lon/{domain}/{subnet}/{node}
– Message: JSONの階層構造にNV IndexやSNVTを展開
AWS IoTLambda
function
Echo Alexa skill
MQTT
subscribe
15
アレクサ、鉄道模型で
速度50キロ
Topic: Lon/124/2/1
Message:
{
‘NV': 1,
'name': 'nvoSwitch’,
‘data’:{
‘type’:‘SNVT_switch’,
‘value’:50, ‘state’:1
}
}
Domain: 124
Subnet: 2
Node: 1
SNVT_switch 50.0,1
LonTalk SNVT
MQTT
RasPi
IzoT SDK
Echelon
FT6000
IzoT Router
LonWorks
見えてきたこと
• インターフェースとしてのAIスピーカー
– 〇 手軽で設置容易
– 〇 機能を限定することにより操作者のスキル、セキュリティに応じて使用可能
– 〇 音声認識後のシステムの応答性はストレスがないレベル
– 〇 要約や概要を問い合わせる
– × むしろAIスピーカーとのやりとりに時間を取られる。
– × 複雑な命令には向かない
– × 情報量はWeb画面に比べて少ない
– △ 周囲配慮が必要な環境(オフィスなど)では使いにくい
• トイレ・会議室のIoT
– 〇 全体の空き状況
– × LEDやWeb表示の方が解り易い
• DALI照明
– 〇 リモコン、操作パネルが手元になくても操作が可能。ホームユースには良さそう。
• 鉄道模型
– × 緊急停止、ポイント切換えなど操作タイミングが重視される命令には不向き
• Alexa、Lambda、MQTT連携でデバイス操作
– Alexa Skill(アプリ), AWS 開発
– 基本構成 Skill – Lambda – AWS IoT
– ゲートウェイやローカルデバイスの作りこみでデータ連携は可能。実案件に向けては汎用
化・標準化・ツール等必要になってくる。 16
まとめ
• AIスピーカー
– 簡単な問い合わせには使いやすい。メインインターフェースの
補助的な使い方が
– 値を機械的に返すのではなく要約した結果を返すと使い勝手
が良い。
– AI・機械学習を組合わせて、解析結果を返すとさらに効果的と
思われる。
• 例:「危険な警報や兆候を教えて?」、「交換時期が近い装置は?」
• デバイスの制御
– 点数の少ないテスト環境では作りこみで可能だが大規模に関
してはデータフォーマットの定義とマッピングの検討が必要
17
リンク
• デモ動画
– Amazon echoとLonWorksで鉄道模型を動かしてみた
– https://youtu.be/aMiEW-4bU4I
– AIスピーカーとDALIでLED照明を制御してみた
– https://youtu.be/ixWEt2kBiTs
• LonMark Japanホームページ
– https://ssl.lmjapan.org
• SNS
– facebook:https://www.facebook.com/lonmarkjapan/
– twitter:@LONMARKJAPAN
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AIスピーカーとオープンネットワーク機器LonWorks・EnOcean・DALI 接続実証実験

  • 1. LonMark Japan 第5回IIoT研究会 2018-07-03 LonMark Japan 理事 山添 知久 AIスピーカーとオープンネットワーク機器 LonWorks・EnOcean・DALI 接続実証実験 1
  • 2. 自己紹介 • 山添 知久(やまぞえ ともひさ) – LonMark Japan 理事、IoTエンジニア – IT業界やBuilding Automation業界でオープンプロトコ ル機器をIoT化することに取り組んでいます。 – LonMark JapanでIIoT研究会を主催しています。 – 経歴:データセンタ機器ベンダ、BAデバイスベンダを 経てフリーランス。 – LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tyamazoe/ – facebook: https://www.facebook.com/tyamazoe – Twitter: @zoe6120 2
  • 3. 第4回までの内容 • 汎用のBAデバイス、IoTゲートウェイ、クラウドとIzoT SDKを組合わせソフトウェアで統合するることにより、 • 既存の異種プロトコルLonWorks・EnOcean・DALIデバイスを相互接続し、クラウド(AWS, Torrentio)で管理、 可視化が可能なことを紹介した。 課題 (1) デバイス: 多種多様、大量のデータポイントへの対応 (2) ゲートウェイ: 送信データ構造 、周期 (3) クラウド: ダッシュボード、DB構造 (4) ソリューション : パッケージ化 Ethernet LonWorks - EnOcean - DALI Gateway EnOcean LonWorks Echelon FT6000 CO2, Temp Sens or Switch IzoT Router 3G DALI Torrentio アクロクエストテクノロジー (株) Echelon IzoT™ SDK GW Driver 3
  • 4. 今回の内容 • EnOceanセンサを使用したトイレ・会議室のIoT – 現在のデータ、状況の確認 • DALI照明を制御 – 照明のOn/Off、調光調色 • LonWorksで鉄道模型を制御 – 模型列車の走行、ポイント切換え AIスピーカーをBAシステムに使ってみる – システム構成は? – 装置の監視・制御のインターフェースとしての使い心地は? 4
  • 5. EnOcean トイレ・会議室のIoT – 構成 • EnOcean開閉スイッチOn/Off (ドア開閉)IoTゲートウェイ • IoTゲートウェイ  AWSクラウドへ保存 •  Web画面で可視化 •  AIスピーカーで現在のステータス確認 IoT Gateway EnOcean Device Switch EnOcean data: EnOcean Serial Protocol (ESP) #スイッチ 0000000 0055 0207 0a0a 0020 a82d 85bb 0158 c32a 0000010 0055 0207 0a0a 0020 a82d 00bb 01ca ca29 #温度センサ 0000060 0055 020a 9b0a 0422 d500 006d 6700 c408 MQTT Temp: 24℃ Switch: On/Off Linux OS EnOcean受信 MQTT送信 アプリケーション python OpenBlocks IoT EnOceanモジュール付 ESP 3GCO2 温湿度センサ 開閉スイッチ { 'timestamp': ‘2018-06-26T21:41:40’, ‘name’: ‘switch1’, ‘value': ‘ON’, 'device_id’: 1 '} Alexa skill アレクサ IoTの基本構成 + AIスピーカー 5
  • 7. EnOcean トイレ・会議室のIoT – 構成 • EnOcean開閉スイッチOn/Off (ドア開閉)IoTゲートウェイ • IoTゲートウェイ  AWSクラウドへ保存 •  Web画面で可視化 •  AIスピーカーで現在のステータス確認 IoT Gateway EnOcean Device Switch EnOcean data: EnOcean Serial Protocol (ESP) #スイッチ 0000000 0055 0207 0a0a 0020 a82d 85bb 0158 c32a 0000010 0055 0207 0a0a 0020 a82d 00bb 01ca ca29 #温度センサ 0000060 0055 020a 9b0a 0422 d500 006d 6700 c408 MQTT Temp: 24℃ Switch: On/Off Linux OS EnOcean受信 MQTT送信 アプリケーション python OpenBlocks IoT EnOceanモジュール付 ESP 3GCO2 温湿度センサ 開閉スイッチ { 'timestamp': ‘2018-06-26T21:41:40’, ‘name’: ‘switch1’, ‘value': ‘ON’, 'device_id’: 1 '} Alexa skill アレクサ 7
  • 8. DALI照明を制御 • AIスピーカーに照明の点灯・消灯・調光・調色をリクエスト •  AlexaスキルからAWS IoTへコマンドをMQTT publish •  手元のデバイス(RasPi)がMQTT subscribe •  DALIコマンド変換  DALIゲートウェイへ送信 TCP/IP LAN RasberryPi DALI Device #01, 240 #03,00 #05,00 DALI MQTT Alexa skill アレクサ、ダリ照明で色を赤 MQTT Subscribe + DALI コマンド送信 アプリケーション python DALI Gateway Dimmer MQTT アレクサ、ダリ照明で明るさ30% { ‘RGB’:’f00000’, ‘dimm’:30 } 8
  • 9. LonWorksを制御 – 鉄道模型を操作 • AIスピーカーに鉄道模型の発車・停車・速度・ポイント切換えをリクエスト •  AlexaスキルからAWS IoTへコマンドをMQTT publish •  手元のデバイス(RasPi)がMQTT subscribe •  LonWorksへ変換  LonWorks FTデバイスからポイント切換え •  LonWorks IzoTデバイスからDC12Vドライバ回路で速度制御 LAN TCP/IP MQTT Alexa skill アレクサ、鉄道模型で出発進行 MQTT 速度50キロポイント切換え IzoT SDK Linux OS IzoT LonWorks デバイス MQTT Subscribe + LonWorks送信 IzoT アプリケーション python RasberryPi LonWorks Device RasPi IzoT SDK Echelon FT6000 IzoT Router DC12V ドライバ 9
  • 11. LonWorks EnOcean DALI デモの機能 • EnOcean ロッカースイッチ • トイレ・会議室のドア開閉を仮想 • EnOcean 開閉センサ • トイレ・会議室のドア開閉を検出 • EnOcean CO2センサ • 環境モニタ用CO2・温度・湿度を検出 • DALI 照明 • 調光・調色 0-100% • LonWorks (ゲートウェイ OpenBlocks) • 列車速度制御 PWM 0-12V、 • ポイント切り替えリレーOn/Off EnOcean CO2・温度・湿度センサ DALI 照明コントローラ 列車コントローラ RasPi + ドライバ回路 11
  • 12. Alスピーカーからデバイスを操作 • Alexa Skill(アプリ)で音声に対するイベントを作成 • SkillからAWS Lambdaへイベント通知 • Lambdaで応答メッセージを返し、AWS IoTへ命令をMQTT Publish • ローカルデバイスはAWS IoTにMQTT subscribeを行いtopicを監視 AWS IoTLambda function Echo Alexa skill MQTT subscribe 12
  • 13. Alexa Skillの作り方 • 新規Skillを作成する。 – 例:enocean, dali, ngauge – Amazonショッピングアカウントあれば無料でAlexa開発アカウント作成可能 • 呼び出し名定義 – 例: エンオーシャン、鉄道模型、ダリ照明 • インテント定義 – 例: トイレは?、速度{speed}キロ、調色{color} • Lambdaのエンドポイント指定 – AWS Lambdaへの接続先 AIスピーカー無くても Web画面でテスト可能 13
  • 14. AWS Lambda • AWS Lambdaとは – AWS上プログラム実行サービス。OSやコンピュータ環境を意識することなくプロ グラムのみを実行できる。 – AWS上の他サービス、DatabaseやAWS IoTと連携する処理の実装が可能 14
  • 15. JSONでLonWorksのSNVTを定義してみる • MQTTのJSONでSNVTを表現 – Topic: Lon/{domain}/{subnet}/{node} – Message: JSONの階層構造にNV IndexやSNVTを展開 AWS IoTLambda function Echo Alexa skill MQTT subscribe 15 アレクサ、鉄道模型で 速度50キロ Topic: Lon/124/2/1 Message: { ‘NV': 1, 'name': 'nvoSwitch’, ‘data’:{ ‘type’:‘SNVT_switch’, ‘value’:50, ‘state’:1 } } Domain: 124 Subnet: 2 Node: 1 SNVT_switch 50.0,1 LonTalk SNVT MQTT RasPi IzoT SDK Echelon FT6000 IzoT Router LonWorks
  • 16. 見えてきたこと • インターフェースとしてのAIスピーカー – 〇 手軽で設置容易 – 〇 機能を限定することにより操作者のスキル、セキュリティに応じて使用可能 – 〇 音声認識後のシステムの応答性はストレスがないレベル – 〇 要約や概要を問い合わせる – × むしろAIスピーカーとのやりとりに時間を取られる。 – × 複雑な命令には向かない – × 情報量はWeb画面に比べて少ない – △ 周囲配慮が必要な環境(オフィスなど)では使いにくい • トイレ・会議室のIoT – 〇 全体の空き状況 – × LEDやWeb表示の方が解り易い • DALI照明 – 〇 リモコン、操作パネルが手元になくても操作が可能。ホームユースには良さそう。 • 鉄道模型 – × 緊急停止、ポイント切換えなど操作タイミングが重視される命令には不向き • Alexa、Lambda、MQTT連携でデバイス操作 – Alexa Skill(アプリ), AWS 開発 – 基本構成 Skill – Lambda – AWS IoT – ゲートウェイやローカルデバイスの作りこみでデータ連携は可能。実案件に向けては汎用 化・標準化・ツール等必要になってくる。 16
  • 17. まとめ • AIスピーカー – 簡単な問い合わせには使いやすい。メインインターフェースの 補助的な使い方が – 値を機械的に返すのではなく要約した結果を返すと使い勝手 が良い。 – AI・機械学習を組合わせて、解析結果を返すとさらに効果的と 思われる。 • 例:「危険な警報や兆候を教えて?」、「交換時期が近い装置は?」 • デバイスの制御 – 点数の少ないテスト環境では作りこみで可能だが大規模に関 してはデータフォーマットの定義とマッピングの検討が必要 17
  • 18. リンク • デモ動画 – Amazon echoとLonWorksで鉄道模型を動かしてみた – https://youtu.be/aMiEW-4bU4I – AIスピーカーとDALIでLED照明を制御してみた – https://youtu.be/ixWEt2kBiTs • LonMark Japanホームページ – https://ssl.lmjapan.org • SNS – facebook:https://www.facebook.com/lonmarkjapan/ – twitter:@LONMARKJAPAN 18