IoT を使ってお猫様の健康 (体重) をモニタリングしてみた

2024-03-04
日常で楽しむクラウドテクノロジー

Author : 市川 純

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こんにちは、プロトタイピングソリューションアーキテクトの市川です。

我が家ではネコを飼っているのですが、餌をあげればあげるほど食べてしまう食いしん坊なネコです。もっと欲しいと甘えてくるので、ついあげてしまった結果、余計なお肉がついてしまったようです。

そんなこともあり、日頃から体重の変化をモニタリングできた方がいいなと思い、自作してみることにしました。

とはいえ、ネコは自分から体重計に乗ってくれるわけではないので、 1 日に数回必ずくるトイレの下に体重計を設置することで、自動的に計る仕組みにしました。

注意: 正しくネコの健康を管理したい場合は、商品化されているものを利用する方がより簡単に、正確な健康管理ができます

トイレの下に置くとほとんど見えないですね　(矢印のところ)。ネコもまさかトイレの度に体重が計られているなんて、これなら気づかれません。

自作するにあたって、以下の方針を考えました。

  • 可愛いネコの様子も見たいので、動画を撮影して体重と一緒に撮影したい
  • なるべく少ない実装で済ませたい
    • 独自の UI で一覧や動画再生を用意したくない
  • 体重の計測ができたら、わかるようにしたい
    • トイレ掃除タイミングがわかりやすい

というわけで、 UI 側をどうするか検討したところ、使い方に合いそうなのが Slack だったので、アーキテクチャはこのような形になりました。

一通り完成すると、このようなメッセージが Slack に投稿されます。

目次

1. 利用するデバイス

2. 環境の構築

2-1. Slack のアプリケーションを登録
2-2. AWS Systems Manager の Parameter Store の登録
2-3. AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) のデプロイ

3. AWS IoT Greengrass の準備

4. コンポーネントのデプロイ

4-1. GDK のセットアップ
4-2. コンポーネントの登録
4-3. コンポーネントのデプロイ

5. まとめ

ご注意

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1. 利用するデバイス

このブログでは主に以下のデバイスを利用しています。(配線やコネクターは適宜用意してください)

センサーが接続できる GPIO が必要であり、動画の撮影用のカメラの接続ができ、開発に使う言語も慣れた Python が使えるということで、デバイスとしては Raspberry Pi 4 Model B メモリ 4G を採用しました。カメラには USB で接続できる ロジクールの Web カメラ を利用しています。

重さを計る時に使うセンサーは、ロードセルと呼ばれる物で、歪みによって変化する抵抗値によって得られる電気信号を AD コンバータモジュール (HX711) を利用して測定できます。今回は 5 kg を計測できるロードセルとモジュールのセットを 2 つ用意します (5 kg のロードセルを 2 つ使うこと 10 kg まで計測ができ、ネコの体重とトイレの重さを考えると今のところ十分)

センサーと Raspberry Pi のワイヤリングはこのようになっています。

  GPIO HX711
センサー 1 5v VCC
GND GND
17 SCK
27 DOUT
センサー 2 5v VCC
GND GND
23 SCK
24 DOUT

クリックすると拡大します

ロードセルは歪むことで重さを計ることができますので、板の間に固定します。今回はベースにアルミの板を使い、上部には中が見えるように 5 mm 厚のアクリル板を使用しています。

2. 環境の構築

今回は AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) のサンプルソース を用意していますので、ダウンロードして利用するとクラウド側に必要な設定が準備できます。

サンプルソースのダウンロード »

サンプルのデプロイの前にいくつか準備が必要ですので、まずは準備を行います。説明のコマンドは、Linux ベースでの説明となっています。また、AWS Lambda 関数 は Arm アーキテクチャを指定しているため、Ubuntu 20.04、 Armアーキテクチャの Amazon EC2 インスタンス (t4g.medium) を起動し、作業を進めるとトラブルが起きずに進められると思います。

また、AWS のリソースを操作する際にはクレデンシャル情報が必要となります。十分な権限を持つクレデンシャルを用意し、環境変数へ設定してください。

export AWS_ACCESS_KEY_ID=
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=
export AWS_DEFAULT_REGION=ap-northeast-1

2-1. Slackのアプリケーションを登録

今回は動画を投稿したいため、incomming web hook ではなく、ファイルアップロード用の API を利用します。この API を利用するためには、 Slack にアプリケーションを登録し token の発行が必要です。そのための作業は Slack の 公式のドキュメント を参考に進めてください。アプリケーションに必要となる権限は以下の 2 つでした。

  • Bot Token Scopes の files:write
  • User Token Scopes の files:write

アプリケーションを作成したら Bot User OAUth Token の値をメモしておきます。
次に、通知先のチャンネルを作成し Channel ID をメモしておきます。

2-2. AWS Systems Manager の Parameter Store の登録

作成した Slack の情報をソースコードにハードコードするのは良くないので、 Parameter Store に保存し、Lambda が利用するときに参照するようにします。以下の aws cli コマンドで Slack の情報を Parameter Store へ登録してください。your channel id と your token は実際の値に置き換えてください。

aws ssm put-parameter \
--name "/NekoSensor/NotifyToken" \
--type "SecureString" \
--value "{\"channel\":\"your channel id\",\"token\":\"your token\"}"

2-3. AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) のデプロイ

AWS CDK は使い慣れたプログラミング言語で記述することで AWS のリソースを柔軟に管理・構築することができるツールです。 AWS CDK をあまり利用したことがない場合は、以下の AWS Blackbelt Online セミナーを見ることをお勧めします。

AWS CDK は複数の言語に対応していますが、このサンプルでは Typescript を利用して記述しています。今回のサンプルは以下のバージョンの環境で作成しています。

node --version

v20.10.0

npm --version

10.2.3

python3 --version

Python 3.9.6

ここからは、サンプルソースを AWS CDK の実行できる環境にダウンロードし、デプロイを行います。
まずは、AWS CDK スタックで必要となるライブラリをインストールします。

cd path/to/unziped-folder
npm install

対象のリージョンで初めて AWS CDK を利用する場合は、ブートストラップが必要になりますので、以下のコマンドを実行します。CDK がインストールされていない場合は、こちらを参考 にセットアップしてください。

cdk bootstrap

以下のコマンドで、デプロイを行います。途中で Do you wish to deploy these changes (y/n)? と聞かれたら y を入力してください。Lambda layer のビルドで Docker を必要とします。Error: spawnSync docker ENOENT というエラーが表示されたら、Docker のインストールを行ってください。

cdk deploy

デプロイが完了すると以下のような出力があります。これらの値は、後の作業で必要になりますので、メモしてください。(AWS CloudFormation のマネージメントコンソールで NekoScaleStack の Output でも確認することができます)

Outputs:
NekoScaleStack.GreengrassCredentialEndpointXXXXXX = <AWS IoT Core のクレデンシャルエンドポイント>
NekoScaleStack.GreengrassGreengrassComponentBucketNameXXXXXX = <AWS IoT Greengrass のコンポーネントを保持する Amazon S3 バケット>
NekoScaleStack.GreengrassGreengrassTokenExchangeRoleXXXXXX = <AWS IoT Greengrass が利用する Token Exchange Service が利用する Role>
NekoScaleStack.GreengrassRecordDataBucketNameXXXXXX = <動画がアップロードされる Amazon S3 バケット>
NekoScaleStack.GreengrassRoleAliasXXXXXX = ScaleGgTesRoleAlias

3. AWS IoT Greengrass の準備

AWS IoT Greengrass の準備を始める前に、Raspberry Pi に SSH で入り、以下の作業を行います。OS のセットアップなどは、公式のドキュメント を参考に進めてください。

今回テストで利用した Raspberry Pi の情報は以下となります。

uname -a

Linux raspberrypi 6.1.0-rpi7-rpi-v8 #1 SMP PREEMPT Debian 1:6.1.63-1+rpt1 (2023-11-24) aarch64 GNU/Linux

AWS IoT Greengrass の実行には Java を必要とします。また、コンポーネントの利用するライブラリのインストールで pip コマンドを必要としますので、以下の手順でインストールします。

sudo apt update
sudo apt install software-properties-common python3-pip
wget -O- https://apt.corretto.aws/corretto.key | sudo apt-key add - 
sudo add-apt-repository 'deb https://apt.corretto.aws stable main'
sudo apt update
sudo apt install -y java-11-amazon-corretto-jdk

AWS IoT Greengrass のインストーラーを取得します。

curl -s https://d2s8p88vqu9w66.cloudfront.net/releases/greengrass-nucleus-latest.zip > greengrass-nucleus-latest.zip && unzip greengrass-nucleus-latest.zip -d GreengrassInstaller

--tes-role-name には AWS CDK のデプロイ後の表示された値を指定して、インストールを実行します。(実行する前に環境変数に十分な権限を持つ AWS のクレデンシャルを指定してください)

sudo -E java -Droot="/greengrass/v2" \
-Dlog.store=FILE -jar ./GreengrassInstaller/lib/Greengrass.jar \
--aws-region ap-northeast-1 \
--thing-name NekoScale \
--thing-group-name NekoScaleGroup \
--tes-role-name <AWS CDK デプロイ時に表示された NekoScaleStack.GreengrassGreengrassTokenExchangeRoleXXXXXX> \
--tes-role-alias-name ScaleGgTesRoleAlias \
--component-default-user ggc_user:ggc_group \
--provision true --setup-system-service true

以下のコマンドでログが確認できますので、正しく起動していることを確認しましょう。

sudo tail -f /greengrass/v2/logs/greengrass.log

4. コンポーネントのデプロイ

ここまでの作業でクラウド側とデバイスの準備ができました。サンプルソースにはコンポーネントのサンプルも含まれていますので、ここではコンポーネントの登録とデプロイについて紹介します。

4-1. GDK のセットアップ

コンポーネントは GDK を用いて作成されています。GDK コマンドを利用できるよう予め GDK のセットアップが必要です。下記のコマンドを用いて サンプルソースがあるローカル PC (または EC2 インスタンス) に GDK をセットアップしてください。

python3 -m pip install git+https://github.com/aws-greengrass/aws-greengrass-gdk-cli.git

バージョンを確認します。

gdk --version

gdk 1.6.2

4-2. コンポーネントの登録

コンポーネントのディレクトリに移動し、まずはビルドを行います。コードの変更を行った場合は、クラウドに登録する前に必ずビルドを行います。(実行する前に環境変数に十分な権限を持つ AWS のクレデンシャルを指定してください)

cd gdk/NekoScale
gdk component build

コンポーネントを登録します。オプションの --bucket には、AWS CDK デプロイ時に表示された値を指定します。

gdk component publish --bucket <CDKデプロイ時に表示された NekoScaleStack.GreengrassGreengrassComponentBucketName の値>

正常に終了したら、 AWS IoT Greengrass の マネジメントコンソール を開き、コンポーネントが登録されていることを確認します。

4-3. コンポーネントのデプロイ

AWS IoT Greengrass では、今回のように独自で作成したコンポーネントだけではなく、 AWS で用意しているよく利用されるユースケースに便利な機能を持つコンポーネントも提供しています。サンプルのコンポーネントでは、 Stream Manager という AWS のいくつか (AWS IoT Analytics, AWS SiteWise, Amazon S3) のサービスへデータをエクスポートしてくれるコンポーネントを利用しています。

コンポーネントのデプロイは、 Greengrass Deployments の画面から行います。左のメニューで「Deployments」を選択し、「Create」ボタンから進みます。

クリックすると拡大します

「Name」にわかりやすい名称を入力し、 「Target Type」では Thing Group を選択し Neko Scale Group をドロップダウンで指定します。「Next」で次へ進みます。

クリックすると拡大します

My components では登録した com.example.NekoScale にチェックをつけます。

Public components では、クラウド側でログが確認できるように aws.greengrass.LogManager も選択していますが、こちらは選択しなくても良いです。(クラウドのアップロードを有効にすると、その分コストがかかります)

「Next」で次に進みます。

クリックすると拡大します

「Configure components」の画面では、コンポーネントに対して個別の設定を行います。

編集するコンポーネントを選択し「Configure components」ボタンを選択します。

クリックすると拡大します

サンプルのコンポーネントでは、撮影した動画のアップロード先の S3 バケットを指定する必要があるため、以下の画面のように JSON で設定値を指定します。

設定したら「Confirm」で保存します。

{
    "S3BucketName": "AWS CDK デプロイ後に表示された `NekoScaleStack.GreengrassRecordDataBucketName の値"
}

クリックすると拡大します

aws.greengrass.LogManager も選択していた場合は、同じようにコンポーネントの設定を開き以下の JSON を指定すると、AWS IoT Greengrass のログと、サンプルのコンポーネントのログを Amazon CloudWatch Logs にアップロードしてくれます。

{
    "logsUploaderConfiguration": {
        "systemLogsConfiguration": {
            "uploadToCloudWatch": "true",
            "minimumLogLevel": "INFO",
            "diskSpaceLimit": "10",
            "diskSpaceLimitUnit": "MB",
            "deleteLogFileAfterCloudUpload": "false"
        },
        "componentLogsConfigurationMap": {
            "com.example.NekoScale": {
                "minimumLogLevel": "INFO",
                "diskSpaceLimit": "20",
                "diskSpaceLimitUnit": "MB",
                "deleteLogFileAfterCloudUpload": "false"
            }
        }
    },
    "periodicUploadIntervalSec": "300",
    "deprecatedVersionSupport": "false"
}

Configure advanced settings は「Next」で進み、Review の画面で確認したら「Deploy」ボタンを選択してデプロイを行います。

デプロイが完了すると、画面のように Successed が表示されます。

クリックすると拡大します

以上で、一通りの準備が完了しました。あとは、実際にネコがトイレで用を足すと、 Slack のチャンネルに以下のように通知してきます。

準備ができましたので、あとはネコがトイレに来るのを待つだけです。Slack への投稿イメージは冒頭で紹介し多様なものですが、このような動画が添付されます。トイレの様子が見えて可愛いですね。

また、アーキテクチャ図にある Amazon CloudWatch では何をしているかというと、計測した体重をカスタムメトリックスとして登録しています。CDK ではそのメトリックスを使ってダッシュボードも作成しているので、体重の推移も確認することができます。

5. まとめ

いかがでしたでしょうか ? これで安心して可愛いネコの健康をチェックしつつ、おやつをあげたいと思います。

今回のサンプルではまだ間違いなく体重を計るコードには詰めきれておらず、誤検出や重さが違うなど改善点はまだまだありそうです。以下に重さの変化を図にしてみましたが、結構考えることが多いですね。

これらの点が改善できると、ウ⚪︎チの重さがわかったり、より精度の高い体重計が作れると思います。また、ロードセルを 100 kg ぐらい計測できるタイプに変えれは、自分用のスマート体重計も作れますね。人間の場合は、乗った後にそれほど動き回らないので、判定処理をもっとスッキリさせることができそうです。

皆様も是非チャレンジしていただければと思います。

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筆者プロフィール

市川 純
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
AWS Prototyping Team シニア プロトタイピング ソリューションアーキテクト

2018年 に AWS へ入社し、主にIoTに関連するプロトタイピングを提供しています。Web サービスから家のデッキ作りまで、モノを作るという事であれば何でも好きな DIY おじさんです。ここ数年の趣味はバイクでツーリングに行ったりキャンプに行くことです。

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