１．はじめに
UnitV2ではプリインストールの画像認識アプルが自動起動しており、常にカメラが動作している状況です。
一方で、小さな筐体にハイスペックなCPUが動作している故に発熱問題が避けられません。
今後の利用方法として独自の画像処理を動かしたい、継続して動作させたい、という場合には発熱対策が必要になると思われるので、まずはこのプリインストールの画像認識アプリを停止したいと思います。
２．プリインストールアプリの停止
自動起動する画像認識アプリの構成と停止方法はこちらのサイトを参考にしました。
M5Stack UnitV2でロボットを動かす（下準備）：ししかわの二足ロボ研修 Part.4
まず、画像認識アプリが動いている状態の負荷状況をTopコマンドで確認してみます、、のつもりでしたが、Jupyterからteminalを起動したので、「画像認識アプリは停止してJupyterNotebookが動いている状態」が以下です。
jupyter-notebookプロセスでCPU処理を消費していることがわかります。
次に、参考サイトで紹介されている画像認識アプリの起動スクリプトを移動して自動起動しないようにして再起動してみます。
※jupyternotebookから起動するterminalでrootで実行しています。
mv /etc/init.d/S85runpayload /home/m5stack
再起動後、再度Topコマンドで負荷状況を確認。
高負荷なプロセスは動いていないように見えます。（これで発熱が下がることを期待）
３．プリインストールアプリの手動起動
画像認識アプリはUnitV2の性能を披露するには見栄えもよくわかりやすいのでデモをする際などは再度起動したいケースもあるかと思います。
頭部ボタンを押しながらで起動したらプリインストールアプリも起動する、というようなこともやってみたかったのですが、ボタン押下起動はファームウェアップデート操作と被るので断念。
コマンドで手動起動する手順としました。
移動した起動スクリプトを引数：startで実行することで起動できます。
sudoを実行する際/dev/nullに権限がないとエラーになるので事前に実行しておくことに注意。
参考：M5Stack UnitV2を弄るための備忘録
これで起動できているように見えるが、実はエラーが発生していて起動できていなかった模様。
画像認識アプリのログは以下を参照
/tmp/payload.info
改めてsudoで実行。これで正常起動でき、unitv2.pyにもアクセスすることができました。
画像認識アプリ起動後、Topコマンドで負荷状況を確認。
デフォルト選択されている camera streamのプロセスの負荷が高そうです。
使わないのに常時起動していたら発熱の一因になりそうですね。
４．その他
前回Firmwareをアップデートしましたが、Firmwareのバージョン的なものはどこでわかるのでしょうか？
とりあえず、今回の作業の過程で起動スクリプトの一覧を確認することはできました。
20210907版のFirmwareアップデートで更新されたと思われる、Sep 6更新スクリプトが確認できます。
とりあえずはこちらで判断するしかないのでしょうか。。。？
