ラズベリーパイ3でサーボモーターSG90を使ってみた
リーズナブルでよく使われていそうな「SG90」というサーボを買ってラズパイで動かしてみた。
標準入力で角度を指定すると、サーボがその角度動くようにしてみた。
割とすんなり動いて感動しました。
- 出版社/メーカー: 梅本合同会社
- メディア: おもちゃ&ホビー
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SG90とラズパイの配線
上図のように配線した。サーボ制御用のPWM出力のピンをBCMの17番にしている。
ラズパイのGPIOからサーボを直接駆動させるとラズパイに良くないみたいな記事があった気がする。理由は理解できていないが、モータードライバを介してサーボを動かした方がよいかもしれない。(本プログラムでサーボは動くが、動かすとガタガタする。)
サーボの角度制御
SG90のデータシートによると、50HzのPWM信号に設定した場合、デューティー比とサーボの角度の関係は、
のようになっている。
デューティー比とサーボの角度は比例関係なので、動かしたいサーボの角度をX[deg]とすると、それに対応するデューティーサイクルY[ms]は以下の式で求まる。
Y = (12-2.5)/180*(X + 90) + 2.5
ラズパイにこの値を渡せば、サーボを動かすことができる。
サーボを動かすプログラム
標準入力でサーボの角度を指定して、サーボを動かせるようにしてみた。while文を使い、繰り返しサーボを動かせるようになっている。end
を入力すればサーボは止まる。
動かすと少しガタガタするが、指定した通りの角度にサーボが動く。
次はモータードライバを使って動かしてみたい。
import time import RPi.GPIO as GPIO import sys # 引数取得 # pin number PIN_servo = 17 # for servo GPIO.setmode(GPIO.BCM) # GPIOへアクセスする番号をBCM番号で指定することを宣言 GPIO.setup(PIN_servo, GPIO.OUT) # 出力ピンに設定 # servo setup servo = GPIO.PWM(PIN_servo, 50) servo.start(0) # サーボの角度を初期化(0degにする、とりあえず) time.sleep(0.5) servo.ChangeDutyCycle(7.25) time.sleep(0.5) # servo -90deg <= x <= 90deg # -90deg -> 0.5ms, 90deg -> 2.4ms (from spec. sheet) # whileで繰り返し処理 while True: # 標準入力によりサーボの角度を指定 print('サーボの角度(-90~90deg)を指定してください。endを入力すると止まります。') input_num = input('>') if input_num != 'end': # サーボを動かす move_servo_msec = (12-2.5)/180*(int(input_num) + 90) + 2.5 servo.ChangeDutyCycle(move_servo_msec) time.sleep(0.5) else: break # while文抜けたらサーボストップ servo.stop() GPIO.cleanup()
写真データのメタデータ Exifについてのメモ
写真に入っているGPS情報を抽出したいなあと思いExifについて調べたのでメモっておく。
Exif (Exchangenable image file format) とは
Wikipediaによると以下の通り。
富士フイルムが開発し、当時の日本電子工業振興協会 (JEIDA)で規格化された、写真用のメタデータを含む画像ファイルフォーマット。デジタルカメラの画像の保存に使われる。
デジタルなカメラで撮影したデータには、そのデータの属性情報が色々含まれるということ。
これもWikipediaに載っていたものだが、例えば、
「撮影日時・メーカー名・画像の解像度・撮影方向・シャッター速度・F値・ISO感度・焦点距離・GPS情報・サムネイル(160x120)」
など色々な情報が記録される。
PythonでExifに含まれるデータを取得するには
今後pythonでデータ抽出してみようかなと思っていたので調べてみた。
まだ試していないが、画像処理ライブラリのPillow (PIL)を使えば比較的簡単にできそう。
以下参考サイト
- Python3でJPEG画像のExifを取得し、回転方向を修正する
- Pythonでexif(Jpegの撮影日など)を取得する – Divide et impera
- Python Tips:画像の Exif データを取得したい - Life with Python
その他Exifを確認する方法(Windowsを対象)
お手軽な方法
写真データを右クリックして、「詳細」タブ内にExifデータがある。Exifデータの削除もできる。
ソフトウェア(Exiftool)を使用
色々なフリーソフトがあるが、「ExifTool」は使いやすく、おそらくExifの全情報を表示してくれる。
作者のサイト(ExifTool by Phil Harvey)からファイル一式をダウンロードして、exeファイルに写真ファイルをドラッグ&ドロップすると、その写真データのExifデータ一覧が画面に表示される。便利である。
WEBアプリケーションを利用
試していないが、「Exif確認君」(http://exif-check.org/)、「Exifチェッカー」(https://lab.syncer.jp/Tool/Exif-Checker/)など色々ある。
とりあえず、以上の方法でExif内の情報を調べることができそう。
WEBアプリはどういう仕組でできているのか気になるところ。面白そうだ。
ブロックチェーンのマイニング模擬実験
Interface8月号のブロックチェーン特集をちょこちょこ読んでいる。
その中のマイニングの体験が面白かったのでメモしておく。
マイニング
マイニングとは、ブロックチェーン上に新規ブロックを作成するための作業。
実際何をやっているかというと暗号学的ハッシュ関数を用いてハッシュ値を計算している。
ハッシュ値の入力は、前のブロックのハッシュ値と未承認の取引履歴のハッシュ値、そしてナンスと呼ばれる32ビットの数値の3つ。
新規ブロック生成の条件は、そのブロックのハッシュ値がある値以下(例えば0が16個並ぶ)となるようなブロック。
マイニング実施者(マイナー)は、ある数以下のハッシュ値(例えば0が16個並ぶ値)を見つけるため、ナンスをランダムに変化させてひたすらハッシュ値を計算する。
条件を満たすナンスを発見できたらマイニング成功となり、マイナーはマイニング報酬を得ることができる。
Pythonによるマイニングの体験
ナンス値を変えてある値以下(先頭文字に0が複数並ぶ)のハッシュ値を見つける。
コードはInterface8月号のコードを一部改変し使用している(ほぼ引用)。
なお、python3.7.1を使用した。
まずは、先頭4文字が0になるハッシュ値を見つけてみる。
import random import hashlib import re transaction_1 = "A -> B 1BTC" def text2hash(mynonce): hash_object = hashlib.sha256(transaction1.encode() + str(mynonce).encode()) chk = re.match('0000', hash_object.hexdigest()) if chk != None: print("Nonce: " + str(nonce)) print("HASH: " + hash_object.hexdigest()) print("=================================") max_nonce = 10**7 extract_nonce_num = 10**6 nonce_list = random.sample(list(range(0, max_nonce)), k=extract_nonce_num) for nonce in nonce_list: text2hash(nonce)
実行すると以下のような結果になった。すぐ計算結果がでた(1秒もまってない)。
結果を見るとたしかにハッシュ値の先頭4文字が0になっている。
ハッシュ値全体からすると、先頭4文字が0になる確率は16^60/16^64 = 1/16^4 = 1/65536
だから大体0.0015%くらい。
今回、100万個のナンスから12個の条件を満たすナンスを見つけたから確率は12/10^6
で、大体0.0012%くらいなので整合的かな。
Nonce: 6487403 HASH: 00006660c4c89abf1cc9654dff2a5ffac1ed65e7f0d9d43d008924a5d775f6f5 ================================= Nonce: 8845617 HASH: 00005943b43aa3f90987d07d6d6755af11ed20e4096ad5ed30ba466653f8aff1 ================================= Nonce: 8949731 HASH: 000015497ca43abb7e07322361be25955e83dac3f60014a0d253800513ae7092 ================================= Nonce: 7875493 HASH: 0000109c55bb3ae22deba78eccc3fe7ae5e259f2f3f47f407d35ae00a530ef79 ================================= Nonce: 6319689 HASH: 000023b6c8e4f9925c28bb749b7e2b07850471f852e1dfa76615abe0c57a763c ================================= Nonce: 1908741 HASH: 00002634d326f64212aaf6f15b2ea60fd69a0d6c1ef4c8f8c2f3b596f5b83bd5 ================================= Nonce: 1739868 HASH: 0000bd16e990309b203ad6b620e2f59c75747d2fc91a7a6e8d52e958ae02c275 ================================= Nonce: 1579836 HASH: 00009958c87100b48c79e8be3602a5ba94150c5454ad3a9a1b43ce75081fa581 ================================= Nonce: 3768602 HASH: 00005cddc0bac1e2d6c3825bef4a4edc2c0901531d4039822857583bf3cbbbe7 ================================= Nonce: 7397948 HASH: 0000cc416e9872b5af5b45bbf94ba1dbaec984b5f80b7ee86c1268d7ab77dcf3 ================================= Nonce: 2561779 HASH: 0000c4137ca7636f9475069585f170271a899de1c55f20c56507f8d597403b0f ================================= Nonce: 8532683 HASH: 000076388f9767d973ce8090bb3de94759c73f93743d880adbe096573bb3375a =================================
次に、先頭5文字が0になるナンスを見つけてみる。
コード内のtext2hash
関数内のパラメータchk
の値を変えて実行する。
何回か実行すると、条件を満たすナンスが下記のように1件発見できたり、できなかったりする。大体0~2個くらいの発見数。
先頭文字の0を一つ増やすと条件を満たすナンスを見つける確率は16分の1に減るので、先程の結果(発見したナンスの個数:12)と比べるとまあ整合的かと思われる。
Nonce: 4196833
HASH: 000002e0c4d4158f51626be52ea8a53da9bc55cba1a272cfc9509b2548b1889e
=================================
ビットコインでのマイング
ビットコインでは先頭文字が16個(難易度によって増減するが)の0になるハッシュ値を見つけなければならない。
条件を満たすナンスを見つける確率はめちゃくちゃ低い。確率は、1/16^16。約0.00000000000000001% (10^-17 %)
マイニングは大変ってことがよく分かった。勉強になりました。
Surface Laptop 2 買ったが、キーボードの革のにおいが気になる
ヨドバシでsurface laptop 2見てたらかっけーなあと思いそのまま買ってしまった。
Surface Laptop 2 ブラック Core i5 8GBメモリ 256GB SSD で16万弱。
黒かっこいい。
めちゃかっこよくて画面もきれいでキーボードも打ちやすくて良いんだけど、キーボード周り(パームレスト)がアルカンターラとかいう革みたいな素材で覆われていて、そのにおいがキツくて結構気になる。
いわゆる新車のにおい。
今の所使ってから二日経っているがまだくさくて気になる。やばい。
新車の革のにおいが苦手でにおいに敏感な人は注意した方がいいと思う。
店でよく嗅いでから購入することをおすすめする。
それ以外は良いんだけどなあ。
Anacondaでpythonの仮想環境作成
Anacondaを使いpythonの仮想環境を作成する際に使用したコマンドをメモしておく。 今まで仮想環境について何もわかっていなかったが、便利なものということを理解した。
仮想環境を作るメリット
バージョンの異なるpythonやライブラリの組み合わせ環境を複数作成できること。 プロジェクトごとに仮想環境を作ることで、バージョンの違いによるエラーなどを避けることができる。
conda コマンド
基本的にAnaconda prompt上でcondaコマンドを打って作成する。windows付属のコマンドプロンプトを用いて作成する際は環境変数PATHにAnacondaのパスを通す必要がある。
なお、Anaconda Navigatorを使えばGUIで仮想環境を作成できる。
仮想環境の作成
conda create -n py36 python=3.6
-n
の後に環境名を入れる(py36
)。その後にソフトやライブラリのバージョンを記載する(python=3.6
)。
仮想環境の確認
conda info -e
作成した仮想環境の一覧が表示。現在アクティブになっている環境に「*」がつく。
仮想環境のActivate
conda activate py36
仮想環境名(py36
)を指定する。
現在の仮想環境のDeactivate
conda deactivate
root(base)環境に戻る。
仮想環境の削除
conda remove -n py36 -all
英作文の勉強を始める -参考書(洋書)購入-
半年後くらいに英語で文章を書く機会があるかもしれないということで、英作文の勉強を始めようと思った。学生時代から全く英作文の勉強をしていなかったので基礎からしっかりやる必要がある。
昔何かの記事で海外大学に留学するノンネイティブの学生は、まずアカデミック・ライティングをみっちりと教えられる、というようなことが書いてあったことを思い出し、アカデミック・ライティングを習得できれば良いという結論に至った。
とりあえずそこで使われている教科書を読んで勉強してみるかと思い、良さそうな参考書がないか調べてみた。
良さそうな参考書
アカデミック・ライティングでググっていると、おすすめ参考書が紹介している大変参考になるサイトを発見した。
英語論文の書き方:英文ライティングここから始める必読テキスト4選
こちらのサイトに詳しく書かれているが、英語で文章を書く際にはまず重要なのが、
「英語ライティングのルールを守る」
ことであり、そのルールを解説していて、ネイティブ含め読むべき本として推薦されているのが以下の2冊の本。
① The Elements of Style, Fourth Edition
② On Writing Well: The Classic Guide to Writing Nonfiction
ということで、これら2冊を買った。
『The Elements of Style』はページ数も少なくサイズも小さく持ち運びに便利な本。
まずはこれから読んでライティングのルールをしっかり覚えていきたいと思う。
加えて、アカデミック・ライティングの基礎編として紹介されていた下記の本を購入した。
③ They Say / I Say: The Moves That Matter in Academic Writing
この本はどういった構成で説得力のある文章を書けばよいかをテンプレートを交えながら解説しているとのこと。
①、②を読んだ後にこちらの本を読んで勉強していきたいと思う。
The Elements of Style, Fourth Edition
- 作者: William Strunk Jr.,E. B. White
- 出版社/メーカー: Longman
- 発売日: 1999/07/23
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On Writing Well: The Classic Guide to Writing Nonfiction
- 作者: William Zinsser
- 出版社/メーカー: Harper Perennial
- 発売日: 2006/05/31
- メディア: ペーパーバック
- 購入: 2人 クリック: 24回
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They Say / I Say: The Moves That Matter in Academic Writing
- 作者: Cathy Birkenstein,Gerald Graff
- 出版社/メーカー: W W Norton & Co Inc
- 発売日: 2018/06/11
- メディア: ペーパーバック
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書かないと忘れる。記憶力をあてにしてはいけない。
文章を書くのは面倒くさいんだけど、簡単なメモでもいいから何か書いておかないとやったこと忘れるよね。
以前インストールしたソフトを別環境でインストールする時、どうやってやるんだっけとか、どういう設定したんだっけとか、なんでこういうプログラムを書いたのか、とかここ最近何回かあった。なんでメモっとかなかったのかとその度に嘆く。
作業している時はまあ覚えてるっしょと自分の記憶力を信じるだが、まあ忘れるよね。
そして同じようなこと調べて時間を無駄する。
書いておけば、それを読めば思い出すし、
書くことによってどこまで理解できているかってのも分かるし、
書いたことによって記憶にも残りやすい、とメリットは多い。
ということでこれからは面倒だけど、なにかしらメモを残そう。