「プラレール」に「ラズパイ」を載せて、自動運転に挑戦します。
※今回の記事では、概要編として概観を記しておきたいと思います。
"AIプラレール" とは
世の中に「AIプラレール」という言葉があるのかは定かではないですが、この記事ではAIプラレールと称して、プラレールの動力をラズパイとモータードライバー経由で制御し、速度調整（前後進・停止）を行えるようにします。
加えて、Piカメラの画像から物体識別を行い、その結果により停止・前進等の自動運転できる環境を整えます。
※おまけとして、スマホから手動遠隔操作できるようにもします。（ラジコンみたいな感じ）
環境
実装環境は以下の通りです。（2020年2月時点）
- AI環境（パソコン）
- GPU：GeForce GTX 1070（Driver Ver418.87.01, CUDA Ver10.1）
- ホストOS：CentOS release 7.7.1908
- コンテナ：Docker Ver19.03.4（イメージ：Ubuntu 18.04.3 LTS）
- エッジ環境（プラレール）
- シングルボード：Raspberry Pi Zero WH
- カメラ：Raspberry Pi Camera V2
- プラレール：S-60 EF66電気機関車（中古）
- モータードライバー：HiLetgo L9110S
- バッテリー：Anker PowerCore 5000、cheero Canvas 3200mAh IoT機器対応
- USBケーブル：そこらへんに転がっているType-A（オス）とmicro-B（オス）の口があるもの
- ジャンパーワイヤーを少々（取り回しを良くするために、ハウジングキットがあると尚良し）
- ミニブレッドボード（無くてもよいけど、あった方が試行錯誤するときに便利）
- モバイル環境
- 手持ちのスマホ（私はZenFone3、古い）
仕組み
プラレール
プラレールの各車両の役割は次の通りとしました。
- 1号車：一般的なプラレールと同じで動力車両となります。DCモーターはプラレールに搭載されているものを流用します。電池はダミー電池に置き換え、モータードライバーに接続します。また、Piカメラを搭載し、運転席から見える景色を撮影できるようにします。
- 2号車：プラレールの動力を制御するシステム車両となります。ラズパイにはモータードライバー（動力制御用）とPiカメラ（物体識別用）を接続します。
- 3号車：DCモーター（モータードライバー経由）とラズパイへ給電を行う電源車となります。バッテリーは、合計2つ搭載します。
システム
エッジからバックエンドまでの各システムの役割と、システム間の連携は以下の通り。
- AI環境：AI環境では、車両から送られてくる画像を常時ひたすら物体識別を行い、特定の物体（人）を検知した場合に、エッジのプラレールに対して「停止」の命令を発します。
- エッジ環境：プラレールの電源を起動し、車両の走行や停止を行います。初期走行は、初期設定として走行状態とするか、モバイル環境からの操作で走行を開始します。AI環境から停止を命令を受けた場合には、一定期間停止（今回は適当に5秒間）し、その後は自動で運転を再開します。
- モバイル環境：プラレールの電源が起動した状態で、スマホのブラウザに表示されている操作画面から、前進・後進・停止の操作を行います。
AIプラレール概要編のまとめ
今回は、概要編として以下の内容をまとめておきました。
- AIプラレールのコンセプトとイメージ
- 物理・論理のハイレベルアーキテクチャ
- 工作に必要な（使った）材料の明示
次回は、実装編を公開予定（時期未定）です。