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スマート製品をさらにスマートにする<\/STRONG><\/SPAN><\/P>位置情報に基づく制御と監視の活用<\/STRONG><\/P> <\/P>スマートフォン、SmartHome、SmartGardenなど、すでに多くのスマート製品が存在し、これらは直感的に使用でき、さまざまな作業を独立して賢く引き受けることで私たちの手間を軽減してくれます。例えば、現在の位置情報に基づいて暖房システムを制御することが挙げられます。芝刈り機のようなデバイスも「スマート」に操作でき、湿度センサーや灌漑システムなど他の機器と通信して最適化された機能を実現し、追加の操作は不要となる可能性があります。<\/P><\/P>これらはすでに利用可能か開発中です。最初の兆候は「Internet of Things」の文脈で見られますが、非常にローカルな範囲にとどまっています。ほとんどの場合、互換性はメーカー依存であり、デバイスは「小規模」なタスク向けに設計されています。<\/P><\/P>もしこれらの製品が自分たちのすべてのデータを活用して、地域的あるいは国際的なレベルで何千もの他のアイテムと通信できたらどうなるでしょうか？これらの製品から何が期待でき、エンドユーザーや他の機器にどんな利点がもたらされるでしょうか？さらにはメーカーにとって全く新しいビジネスチャンスが生まれるかもしれません。<\/SPAN><\/P><\/P>
<\/SPAN><\/P><\/P>位置情報に基づく制御、監視、および通信によって、今日すでにより大きな可能性があることを示したいと思います。そのために、最も重要なデータ統合コンポーネントと情報の潜在能力を最大限に活用する方法、つまり空間参照に焦点を当てます。<\/P><\/P>例として、市販のロボット芝刈り機を使用し、位置認識機能を拡張しました。この情報はArcGIS技術と連携しています。その結果：芝生を刈るだけでなく、関連する重大な気象警報についても把握し、場合によっては充電ステーションへ戻る方が良い状況を判断できるさらにスマートなロボット芝刈り機となりました。同時に、自身のセンサーデータを使って近くの他のデバイスに「警告」を発することもできます。<\/SPAN><\/P><\/P>
<\/SPAN><\/P><\/P>これらの機能の基盤はボーフム大学での課題プロジェクトで確立されました。学生と教職員が協力してロボットの機能拡張を行いました：REST経由でデバイスとの通信が可能であり、GPS信号で位置を特定し、遠隔操作もできます。現在位置検出にはUSB GPSモジュールを使用しています。温度および湿度センサーが既存のセンサーシステムを補完し、両センサーはRaspberry Piに接続されロボットに搭載されています。<\/P><\/P>
<\/P><\/P>全ての駆動システムはPythonスクリプトで展開されました。現在のセンサーデータは指定された間隔で読み取られ、MQTT（Message Queue Telemetry Transport）というオープンで軽量なマシン間通信プロトコル経由で公開されます。この目的にはMQTTブローカーが使用されています。Eclipse PahoはPythonスクリプト内でMQTTクライアント展開を統合し、センサーデータの公開および受信を可能にします。<\/P><\/P>実装で最も難しい部分はロボット芝刈り機の制御システムでした。当初、この芝刈り機にはオープンな通信インターフェースがありませんでした。しかしドイツ北部の有能な開発者が自由時間に拡張モジュール（"Robonect H30x<\/A>"）を考案し、このモジュールによってHTTP制御コマンドをロボットへ送信できるようになりました。<\/P><\/P>
芝刈り機が重大気象警報区域内かどうか判断するために
ArcGIS GeoEvent Extension for Server<\/A>から情報が統合されています。このArcGIS Enterprise拡張コンポーネントは自動リアルタイムデータ処理を可能にします。ただしGeoEvent Serverには標準ではMQTTコネクターがありません。GitHub上でEsriによるプロジェクト<\/A>がこの重要な機能追加を実現しました。<\/P><\/P>
重大気象警報はGeoFencesとして提供され、ArcGIS Feature Serviceと同期しています。<\/P>
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リアルタイムセンサーデータはGeoEvent Service経由で収集されます。MQTT JSONメッセージから自動生成されるGeoEventsによってロボット芝刈り機が警報区域内かどうかチェックされます。その場合、「Go Home」コマンドがMQTT経由で送信され充電ステーションへ戻ります。<\/P>
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永続化のためセンサーデータはフィーチャサービスへ転送され、加えてストリームサービスによるリアルタイム可視化にも利用されています。<\/SPAN>
デモの可視化および制御は、この目的専用に構成された
JavaScript <\/><\/>Dashboard上で行われています。
以下のビデオではロボット芝刈り機の動作をご覧いただけます：
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位置特定型重大気象警報に基づき、このロボットは自動的に充電ステーションへ戻ります。このシナリオは位置情報ベース制御・監視によってスマート製品がさらにスマートになる基本的な例です。このデモで適用された空間参照は、一台だけではなく何千台ものデバイスがそれぞれの位置情報を使って接続される他シナリオの基盤となり得ます。また近接するデバイス同士が通信し、最適化や警告メッセージなど情報交換も可能になります。
このコンセプトは顧客とメーカー双方に新たな機会を開きます：顧客はもはやデバイス保護や状態について心配する必要がなくなります。メーカーは位置情報ベースデータを活用して新しい提供物やサービス（例：予知保全）を提供したり、自社サービス運用を最適化したり、新規ビジネスチャンス（例：セキュリティやメンテナンスサブスクリプション）を開発したりできます。
あなたの「things」はさらにスマートになる準備ができていますか？ぜひ教えてください。そしてEsriの空間技術がお手伝いできる方法をご一緒に見てみましょう！
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