１．はじめに
2021年5月26日にSWITCHSIENCEで販売が開始されたM5StackUnitV2が届きました！
M5StackUnitV2は小型ながらLinuxベースのAI認識処理が動くAIカメラです。
在庫は多数あるようで、夜に注文し、2日後の午前中には届くという早さでした。
セットアップと動作確認をしてみたいと思います。
ちなみに画像の三脚は百均のスマホホルダーでデジカメもネジで設置できるタイプがピッタリハマりました。
２．開封
本体（MicroSDカード付）、USBコード、スタンド、Back Brickの4点のみ。
説明書のような紙も無し、箱に記載のURLも「m5stack.com」のみ。
使い方は自分で調べなさいよ、と、なかなかのマニア向けですね！
３．情報源
情報源は以下のあたりがよさそうです。
公式ドキュメント：m5-doc
公式Twitter：@M5Stack
Qiita UnitV2記事
４．セットアップ
セットアップはこちらを参考にしました
公式ドキュメント：m5-doc
M5UnitV2のインストールや備忘録
セットアップといってもPCと接続する際のドライバをインストールするだけです。
１．公式サイトのDriverInstallationから「sr9900.inf_amd64.rar」をダウンロード
２．ドライバを解凍する（7zipなどで）
３．M5StackUnitV2とPCをUSBケーブルで接続
・ここでUnitV2が起動
・ドキュメントには「赤ランプが光る」とあるが、筐体内部の「青ランプ」が光る
・起動が完了したら青ランプは消える模様（割とすぐ消えます）
４．PCのデバイスマネージャーを開き、以下のデバイスが表示されていることを確認する
ほかのデバイス＞USB 10/100 LAN
５．ドライバのインストール
上記デバイスを右クリック＞ドライバーの更新＞コンピュータを参照してドライバーを検索
ドライバを解凍したフォルダを指定してインストールする
→Corechip SR9900 USB2.0 to Fast Ethernet Adapterとして認識される
これでセットアップは完了！
５．動作確認
ブラウザで「unitv2.py」（もしくは10.254.239.1）にアクセス
インストール済みで自動起動している画像認識アプリケーションにアクセスできます。
デフォルトで「Camera Stream」が選択されているのでカメラ画像が表示されています。
試しに「Online Recognition」を選んでみると、リアルタイムで物体識別をしてくれます。
たまたま映り込んだTVの俳優も「Person」として識別できています。
JupyterNotebookも動いており、切り替えるとコーデイングが可能です。
SSHでターミナル接続も可能です。
Linuxベースというところでのとっつきやすさがありますね。
６．問題点
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ファンはついていますが、画像処理をしているとそれなりに熱を持ってきます。長時間稼働で熱暴走してしまわないか心配です。
- 初回起動時に色々な画像認識種別を切り替えていたら途中でハングしたようになり切り替わらなくなってしまった。
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早速動作デモをオンラインMTGで披露しようとしたら、なかなかUnitV2の処理が進まなかった
- 画像認識アプリの切り替わりが非常に遅い、など
- USB接続でローカルネットワーク接続をしているようで、オンラインMTGの通信に圧迫されて遅くなったのかもしれない
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シャットダウン方法がUSBケーブルを抜くしかない
- sudoを使うようにする手順があるようなのでSSH接続してシャットダウンするようにはできそう
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WiFiが使えてAPモードでも使えるはずだが、PCから接続しようとしてもUnitV2のAPは見つからず
- ネットでも「APモードで使えない」という話が出ている模様
７．おわりに
小型でパワフルなAIカメラということで色々応用が広がりそうです。
Linuxベースでのとっつきやすさもいいですね。
うまくWiFiが使えるようになると設置の幅も広がりそうなので今後もいろいろ試してみたいと思います！