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enPiT everi 社会人向け「人工知能・ロボット・IoT」に関する短期講義・演習プログラム

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科目一覧

IoT環境におけるエッジデバイスの基本操作とそれを用いたデータ収集解析技術

製造業IoT実践的ラボ

  • LAB
  • 実習
         
科目名 製造業IoT実践的ラボ
科目名(英名) Practical laboratory exercises for Industrial IoT
担当講師(氏名・所属) 久我 守弘(熊本大学)、株式会社フュージョンテク、株式会社KIS
分類 コース必修
授業形態 実習

全大学

本科目はオンラインにて実施するため、どの地域からも受講が可能です。

実習に使用するPCは、以下の要件を満たすものをご用意ください。
OS:Windows10 64bit版 エディション不問
メモリ:8GB以上推奨
CPU:インテルCore i3以上相当(5年以内程度のモデルなら問題ない)

必要機材は貸与します。
別モニタをひとつご用意ください。ご用意できない方には貸与もできます。
貸与機材は、修了後に返送いただきます。
時数 24コマ
時間数(コマ数✕1.5) 36時間
授業の概要 製造業IoT実践的ラボ演習では,IoTを実現するための組込みシステムやサーバーの仕組みについて理解を深めると共に、データ収集・分析システムの開発を例題として演習を行う。本演習は大きく分けて2つのパートから構成されている。

(1)小規模組込みシステムの基礎
IoTにおけるセンサデータの収集には通常エッジノードと呼ばれる小規模な組込みシステムを利用することが多い。小規模組込みシステムを実現する方法として以下の2つの方法について学ぶ。
・近年スマートフォン等で広く使用されているARMプロセッサと書き換え可能な集積回路であるFPGA(Field Programmable Gate Array)とがひとつの集積チップ上に混載されているSoC(System on a Chip)をターゲットデバイスとして、それを利用した小規模組込みシステムの開発方法を学ぶ。ARM+FPGAデバイスを利用することにより、様々な応用に特化した組込みシステムを実現できる。
・オープンハードウェアであるRaspberry Piは、ARMプロセッサを使用したSoCチップを搭載しており、またLinuxベースのオペレーティングシステムが動作することから様々な用途に向けて利用できる組込みシステムである。Raspberry Piをエッジノードとして使用する方法について学ぶ。

(2) IoT事例 (データ収集・分析システム)
Raspberry Piをエッジノード(センサノード)として使用し収集したデータをサーバー計算機へ転送することで、容易にデータ収集・分析システムを実現することができる。本システムを実現するために必要なネットワークプログラミングなどの基礎技術について学ぶ。
到達目標 ・IoTおよび組込みシステムに関する基礎知識を習得する。
・Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスを使用し、 FPGA上への周辺回路の実装方法と共に、ARMプロセッサによる制御方法について理解する。
・Raspberry Piを用いたセンサ・アクチェータの制御方法について学ぶ。
・データ収集・分析システムを実現するためのネットワークプログラミング技術について学ぶ。
難易度 ★★★
分野別難易度(前提知識) 回路:★
組込みシステム:★
Linux:★
HDLプログラミング:★
Cプログラミング:★
Pythonプログラミング:★
履修上の注意
(準備学習・前提知識)
・論理回路の基礎について理解しておくことが望ましい
・プログラミング言語CあるいはPythonなどのプログラミング経験があると望ましい
授業計画・内容 講義:
・IoTおよび組込みシステムの概要
・Xilinx社製プログラマブルSoC Zynqデバイスの概要
・Raspberry Piの概要
演習:
(1)Xilinx社製プログラマブルSoCであるZynqデバイスをターゲットとして、簡単な組込みシステムの設計方法について学ぶ。また、Zynqデバイス上で動作するLinuxオペレーティングシステムの実装方法および使用方法について学ぶ。
(2日間4コマ6時間)
 使用するFPGAボード:Digilent社製ZYBO Z7-20
 ・FPGA上におけるプロセッサおよび周辺回路の設計
 ・ハードウェアとソフトウェアの連携
 ・ハードウェアモジュールの設計
 ・応用プログラミング
 ・Linuxオペレーティングシステムの実装
(2)Raspberry Piによるセンサおよびアクチェータ制御
(2日間4コマ6時間)
 ・Raspberry Piによる組込みシステム概要
 ・Raspberry Piのセットアップ
 ・センサ信号の入力(ディジタル入力、アナログ入力)
 ・アクチェータの制御(ディジタル出力、アナログ(PWM)出力)
 ・液晶ディスプレイの制御
 ・ディジタル温湿度計の製作
(3)データ収集・分析システムの開発事例
(2日間4コマ6時間)
 ・センサからサーバーまでの機器構成、仕組み・機能説明
 ・稼働管理システム、傾向管理システム概要説明
 ・活用事例紹介
 ・IoTゲートウェイの送信プロトコル説明
 ・センサーユニットの送信プログラム作成
 ・クラウド動作確認、まとめ
事前・事後学習の内容 ・個人所有のノートパソコンでARM+FPPGAへの回路設計・実装を行う場合には、事前にXilinx社製FPGA設計ツールであるVivadoをインストールしておく必要があります。インストール方法については、Moodle上で資料を提供します。
・学習の効率を高めるために、Moodleで提供する資料を予習してきてください。(60分)
成績評価の方法 実施する演習課題を完了すること(100%)
教科書・参考書等 演習に必要な資料はMoodleにより配布します
キーワード 組込みシステム、FPGA、プロセッサ-FPGA混載デバイス、ハードウェア-ソフトウェア協調処理、Raspberry PiLinuxオペレーティングシステム、ネットワークプログラミング