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リモートワークを快適にする換気システムを作ってみた

Last updated at 2022-04-19Posted at 2022-04-15

はじめに

リモートワーク中、頭がぼーっとするときはありませんか？
そんなときはもしかすると、部屋の二酸化炭素濃度が高いかもしれません。

この記事では、Raspberry Pi（以降、RPi）、CO2センサ、Nature Remo 3、および Amazon Echo（以降、Echo）を用いて、リモートワークを快適にする換気システムを作る方法について、解説します。

この換気システムを使用すれば、換気が必要なタイミング・換気が完了したタイミングを Echo に教えてもらうことができます。

換気システムの全体像

換気システムの機能

CO2センサから取得した二酸化炭素濃度の値、Nature Remo 3 から取得した温度・湿度・照度の値（以降、各センサの値）をスプレッドシートに記録
スプレッドシートに記録した各センサの値をグラフ化し、Web に公開
現在の各センサの値を Echo に教えてもらう
換気が必要なタイミングを Echo に教えてもらう
換気が完了したタイミングを Echo に教えてもらう

使用機材

RPi：Raspberry Pi 3 Model B
CO2センサ：MH-Z19B
温度・湿度・照度センサ：Nature Remo 3

温度・湿度・照度が必要なければ、Nature Remo 3 は用意しなくても大丈夫です。

各機能の実装

RPi に接続した CO2センサから二酸化炭素濃度を取得

RPi と CO2センサをジャンパワイヤで接続

参考：mh-z19

シリアル通信を有効化

$ sudo raspi-config を実行して下記の順番で画面を操作し、設定を変更
1. Interfacing Options
2. Serial Port
3. Would you like a login shell to be accessible over serial ? → <No>
4. Would you like the serial port hardware to be enabled ? → <Yes>
5. The serial login shell is disabled The serial interface is enabled → <Ok>
$ sudo reboot を実行し、設定を反映

必要なライブラリをインストール

$ pip install mh-z19 を実行
参考：mh-z19

動作確認

下記の get_co2.py を実行

/home/pi/.virtualenvs/py3/bin/python は適宜変更（例：$ which python の実行結果など）

get_co2.py

  import subprocess
  import json


  def get_co2():
      cmd = ['sudo', '/home/pi/.virtualenvs/py3/bin/python', '-m', 'mh_z19']
      res = subprocess.check_output(cmd).decode()
      co2 = json.loads(res)['co2']

      return co2


  if __name__ == '__main__':
      co2 = get_co2()
      print(co2)

CO2センサから取得される二酸化炭素濃度のキャリブレーション

下記を実行し、CO2センサを屋外（400ppm）に20分間放置

  $ python
  >>> import mh_z19
  >>> mh_z19.zero_point_calibration()

NatureRemoAPI を叩いて Nature Remo 3 から温度・湿度・照度を取得

必要なライブラリをインストール

参考：Nature Remo を Python から操作する
$ pip install nature-remo を実行

NatureRemoAPI を利用するためのアクセストークンを発行

Nature にアクセスし、アクセストークンを発行

動作確認

下記の get_natureremo_data.py を実行

get_natureremo_data.py

  from remo import NatureRemoAPI
  import json


  def get_natureremo_data():
      api = NatureRemoAPI(json.load(open('./config/setting.json'))['natureremo_token'])
      device = api.get_devices()[0]
      te = device.newest_events['te'].val  # 温度
      hu = device.newest_events['hu'].val  # 湿度
      il = device.newest_events['il'].val  # 照度

      return device, te, hu, il

  if __name__ == '__main__':
      device, te, hu, il = get_natureremo_data()
      print(device)
      print(te, hu, il)

setting.json

  {
      "natureremo_token": "**********"
  }

各センサの値を Google Apps Script を用いてスプレッドシートに記録

各センサの値を記録・グラフ化するためのスプレッドシートを作成

参考：Raspberry PiからGoogleスプレッドシートにCO2濃度データを保存する
シートの追加
- log
  - センサデータの記録用
  - A列：時刻、B列：二酸化炭素濃度、C列：温度、D列：湿度、E列：照度
  - 完成後の表示例：
    
    A B C D E
    
    1 2022/04/12 8:51:59 559 26.6 51 137
- filter
  - log から最新900件（5時間分）の各センサの値を取得
  - A1 に下記を記入
    =query( log!A:E, "SELECT A, B, C, D, E ORDER BY A DESC LIMIT 900 FORMAT A 'hh:mm'" )
  - 完成後の表示例：
    
    A B C D E
    
    1 08:51 559 26.6 51 137
- graph
  - filter を用いて各センサの値をグラフ化
  - A1 に下記を記入
    =CONCATENATE( TO_TEXT(filter!A:A), ", ", TO_TEXT(filter!B:B), "ppm, ", TO_TEXT(filter!C:C), "℃, ", TO_TEXT(filter!D:D), "%, ", TO_TEXT(filter!E:E), "lx " )
  - A2 にグラフを挿入
    - グラフをクリックして、グラフエディタを編集
      - 設定
        
        以下の画像を参考に各項目を記入
        
        データ範囲：filter!A1:A900,filter!B1:B900,filter!C1:C900,filter!D1:D900,filter!E1:E900
      - カスタマイズ
        
        横軸の軸ラベルの順序を逆にするにチェック
        
        好みのデザインにカスタマイズ
  - 完成後の表示例：

	A	B	C	D	E
1	2022/04/12 8:51:59	559	26.6	51	137

	A	B	C	D	E
1	08:51	559	26.6	51	137

各センサの値をスプレッドシートへ記録する方法

GAS（Google Apps Script）を利用
- GAS は、作成したプログラムを Webアプリとして公開可能
記録方法の流れ
- RPi が GAS にセンサデータを POST
- GAS が各センサの値をスプレッドシートに記録

RPi から POSTされた各センサの値を受け取り、スプレッドシートへ記録する GAS のプログラムを作成

参考：Raspberry PiからGoogleスプレッドシートにCO2濃度データを保存する
GAS のプログラムを書くためのエディタの開き方
- スプレッドシートを開く
- 拡張機能、Apps Script の順にクリック

GAS のプログラム（sensor_data.gs）を作成

sensor_data.gs

function doPost(e) {
    // パラメータの値を取得
    var co2 = e.parameter.co2;  // co2
    var te = e.parameter.te;  // 温度
    var hu = e.parameter.hu;  // 湿度
    var il = e.parameter.il;  // 照度

    // 保存先のシートを取得
    var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName('log');

    // シートに各センサの値を追記
    sheet.appendRow([new Date(), co2, te, hu, il]);
}

GAS のプログラムを Webアプリとして公開

デプロイ、新しいデプロイの順にクリック
- 設定する項目
  - 新しい説明文：任意
  - 次のユーザとして実行：自分
  - アクセスできるユーザ：全員
- 許可を確認を選択し、自分のアカウントをクリック
「このアプリは確認されていません」の画面における操作
- 左下の詳細をクリック
- （安全ではないページ）に移動をクリック
- 許可をクリック
Webアプリの URL をコピー

RPi が GAS にセンサデータを POSTするプログラムの作成

python logging_sensor_data.py

import schedule
import time
from get_co2 import get_co2
from get_natureremo_data import get_natureremo_data
import requests
import json


def logging_sensor_data():
    co2 = get_co2()
    device, te, hu, il = get_natureremo_data()

    response = requests.post(
        url=json.load(open('./config/setting.json'))['apps_script_url'],
        data={
            'co2': f'{co2}',
            'te': f'{te}',
            'hu': f'{hu}',
            'il': f'{il}'
        }
    )


def main():
    schedule.every(1).minutes.do(logging_sensor_data)

    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    main()

setting.json

{
    "apps_script_url": "**********"
}

動作確認

上記の logging_sensor_data.py を実行
スプレッドシートが更新されるか確認

スプレッドシートの `graph` を Web に公開

ファイル、Web に公開の順にクリック

Voiceflow で Alexaスキルを作成し、現在の各センサの値を Echo に教えてもらう

プロジェクトを作成

参考：Raspberry Piで測定したCO2濃度をAlexaが話せるよう連携する
Voiceflow のアカウントを作成
Create Project をクリックしてプロジェクト名を入力し、Japanese を選択

Alexaスキルを作成

以下の画像を参考に、Steps から必要なカードを選択して配置
- Speak カード
  - Speak sensor data
  - Speak err msg
- Google Sheets カード
  - Get sensor data
現在の各センサの値を取得するためのカード（Get sensor data）を編集
- Retrieve Data を選択
- ユーザ、スプレッドシート、シート（filter）を選択
- 以下の画像を参考に、With Settings と Mapping Output を編集
Start カードをクリックしてテストを実行し、動作を確認

Alexaスキルをデプロイ

右上の Upload to Alexa をクリックし、その後、Connect Amazon をクリック
Alexa開発者コンソールにログインし、Alexaシミュレータで Alexaスキルの動作を確認
- Alexaシミュレータにセンサーと入力

動作確認

Echo に「エコー、センサー」と話しかけてみる
- 応答例：現在の時刻は14時25分、二酸化炭素濃度は583ppm、温度は26℃、湿度は39%、光量は28lxです。

おまけ

私の場合、この機能は定型アクションに組み込んで使っていたりします。

alexa-remote-control を用い、換気が必要なタイミングを Echo に教えてもらう

換気が必要なタイミング

CO2センサから取得される二酸化炭素濃度の値が1000を超えた場合
参考：CO2モニター（二酸化炭素計測機）

alexa-remote-control の設定

必要なライブラリをインストール
- $ sudo apt install jq を実行
alexa-remote-control をダウンロード
- $ wget https://raw.githubusercontent.com/thorsten-gehrig/alexa-remote-control/master/alexa_remote_control.sh を実行

alexa_remote_control.sh を編集

編集項目

SET_EMAIL='**********'
SET_PASSWORD='**********'
SET_LANGUAGE='ja-JP'
SET_TTS_LOCALE='ja-JP'
SET_AMAZON='amazon.co.jp'
SET_ALEXA='alexa.amazon.co.jp'

alexa_remote_control.sh の権限を変更
- $ sudo chmod 777 alexa_remote_control.sh を実行

おまけ（LINEへ通知するための設定）

LINE Notify にアクセス
トークンを発行する、1:1でLINE Notifyから通知を受け取るの順にクリック

動作確認

下記の notify.py を実行

notify.py

import subprocess
import json
import requests


def let_echo_speak(msg):
    cmd = ['./sh/alexa_remote_control.sh', '-e', f'speak:{msg}']
    res = subprocess.check_output(cmd).decode()
    send_line_notify(msg=msg)


def send_line_notify(msg):
    line_notify_token = json.load(open('./config/setting.json'))['line_notify_token']
    line_notify_api = 'https://notify-api.line.me/api/notify'
    headers = {'Authorization': f'Bearer {line_notify_token}'}
    data = {'message': msg}
    requests.post(line_notify_api, headers=headers, data=data)


if __name__ == '__main__':
    let_echo_speak(msg='テスト')

setting.json

{
    "line_notify_token": "**********"
}

Node-RED を用いて RPi と Echo を連携し、換気が完了したタイミングを Echo に教えてもらう

換気が完了したタイミング

Echo に「換気 ON」と伝えてから、初めてCO2センサから取得される二酸化炭素濃度の値が500を下回った場合

Node-RED の起動

参考：Raspberry Piで実行する
Node-RED のスクリプトをダウンロード
- $ bash <(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/node-red/linux-installers/master/deb/update-nodejs-and-nodered) を実行
Node-RED のサービスの起動時実行を有効化
- $ sudo systemctl enable nodered.service を実行
Node-RED のサービスを起動
- $ node-red-start を実行
ログに表示される URL（例：http://192.168.10.108:1880/）に PC からアクセス

Node-RED を用いて RPi と Echo を連携

Node-RED Alexa Home Skill Bridge の設定
- Node-RED Alexa Home Skill Bridge にアクセスし、Node-RED Alexa Home Skill Bridge のアカウントを作成
- Devices、Add Device の順にクリックし、下記の項目を設定
```
Name：換気
Description：換気システム
Actions：On, Off
Application Type：SWITCH
```
Node-RED に Node-RED Alexa Home Skill Bridge を追加
- 参考：Node-RedでAlexa Home Skill Bridgeを設定する
- 右上のタブ、パレットの管理、ノードを追加の順にクリック
- 検索欄に node-red-contrib-alexa-home-skill と入力し、ノードを追加をクリック
alexa-home ノードの設定
- alexa-home ノードの設定を配置し、ダブルクリック
- Acount の右の編集ボタンをクリックし、Node-RED Alexa Home Skill Bredge のサイトのユーザー名とパスワードを入力して add をクリック
Node-RED の Alexaスキルを有効化
- Node-RED にアクセス
- 端末を検出をクリック

Node-RED のフローを作成

以下の画像を参考に、ノードを配置
- switch ノード
  - is-true
    - http request ノード
      - メソッド：GET
      - URL：http://localhost:50080/ventilate
  - if-false
    - http request ノード
      - メソッド：GET
      - URL：http://localhost:50080/ventilate/stop
- debug ノード
Node-RED のフローのデプロイ
- 右上のデプロイをクリック

動作確認

下記の server.py を実行

server.py

from flask import Flask, Response
import json
from notify import let_echo_speak
from get_co2 import get_co2
import time

app = Flask(__name__)
ventilation = False


@app.route('/ventilate')
def ventilate():
    global ventilation
    ventilation = True
    check_ventilation_is_complete()
    return Response(response=json.dumps({'message': 'Start Ventilation!'}), status=200)


@app.route('/stop')
def stop():
    global ventilation
    ventilation = False
    return Response(response=json.dumps({'message': 'Stop Ventilation!'}), status=200)


def check_ventilation_is_complete():
    let_echo_speak(msg='換気を開始します。')

    while True:
        co2 = get_co2()
        if int(co2) <= 500:
            let_echo_speak(msg='換気が完了しました。')
            break
        elif not ventilation:
            let_echo_speak(msg='換気を終了します。')
            break
        else:
            time.sleep(60)


def main():
    app.run(host='0.0.0.0', port=50080)


if __name__ == '__main__':
    main()

Echo に「換気ON」と話しかけてみて、Echo から「換気を開始します」と応答があるか確認

RPi の低消費電力化（Wi-Fi 以外の不要な機能を停止）

オンボードLED の無効化（RPi Model 3B の場合）

/boot/config.txt に下記を追記後、再起動

Act LED：データアクセス時に緑色に点滅

Pwr LED：起動後常に赤色に点灯

config.txt

# Disable the Activity LED
dtparam=act_led_trigger=none,act_led_activelow=on
# Disable the PWR LED
dtparam=pwr_led_trigger=none,pwr_led_activelow=on

HDMI の無効化

/etc/rc.local に下記を追記後、再起動
rc.loal
```
# Disable HDMI
tvservice --off
```

Bluetooth の無効化（RPi Model 3B の場合）

/boot/config.txt に下記を追記後、再起動
config.txt
```
# Disable Bluetooth
toverlay=disable-bt
```

USBコントローラの無効化

/etc/rc.local に下記を追記後、再起動

rc.loal

# Disable USB
echo '1-1' |sudo tee /sys/bus/usb/drivers/usb/unbind

おわりに

この記事では、RPi、CO2センサ、Nature Remo 3、および Echo を用いて、リモートワークを快適にする換気システムを作る方法について解説しました。

皆さんのリモートワークが、少しでも快適になればと思います。

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リモートワークを快適にする換気システムを作ってみた

はじめに

換気システムの全体像

換気システムの機能

使用機材

各機能の実装

RPi に接続した CO2センサから二酸化炭素濃度を取得

RPi と CO2センサをジャンパワイヤで接続

シリアル通信を有効化

必要なライブラリをインストール

動作確認

CO2センサから取得される二酸化炭素濃度のキャリブレーション

NatureRemoAPI を叩いて Nature Remo 3 から温度・湿度・照度を取得

必要なライブラリをインストール

NatureRemoAPI を利用するためのアクセストークンを発行

動作確認

各センサの値を Google Apps Script を用いてスプレッドシートに記録

各センサの値を記録・グラフ化するためのスプレッドシートを作成

各センサの値をスプレッドシートへ記録する方法

RPi から POSTされた各センサの値を受け取り、スプレッドシートへ記録する GAS のプログラムを作成

GAS のプログラムを Webアプリとして公開

RPi が GAS にセンサデータを POSTするプログラムの作成

動作確認

スプレッドシートの graph を Web に公開

Voiceflow で Alexaスキルを作成し、現在の各センサの値を Echo に教えてもらう

プロジェクトを作成

Alexaスキルを作成

Alexaスキルをデプロイ

動作確認

おまけ

alexa-remote-control を用い、換気が必要なタイミングを Echo に教えてもらう

換気が必要なタイミング

alexa-remote-control の設定

おまけ（LINEへ通知するための設定）

動作確認

Node-RED を用いて RPi と Echo を連携し、換気が完了したタイミングを Echo に教えてもらう

換気が完了したタイミング

Node-RED の起動

Node-RED を用いて RPi と Echo を連携

Node-RED のフローを作成

動作確認

RPi の低消費電力化（Wi-Fi 以外の不要な機能を停止）

オンボードLED の無効化（RPi Model 3B の場合）

HDMI の無効化

Bluetooth の無効化（RPi Model 3B の場合）

USBコントローラの無効化

おわりに

スプレッドシートの `graph` を Web に公開