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kenimo49/AutoWeb-Hackathon

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Webとクルマのハッカソン2018 開発環境 ReadMe

1.まえがき

W3C において仕様策定中の W3C Vehicle API の早期実装環境を利用して、自動車の発生する様々なデータを使用したWebアプリケーションを構想し実際に開発することで、自動車とWebを組み合わせた新鮮なアイデアを創発することを目的とします。

2.W3C Vehicle API について

2.1 W3C Vehicle API とは

自動車が発生する様々な情報をWebアプリケーションから利用可能にすることを目的とするAPI。
本APIを定義することを目的の一つとして、2013年に Automotive and Web Platform Business Group が発足した。
その後 API の定義は W3C Automotive Working Groupに引き継がれ、現在は2018年のfirst halfを目途に仕様の勧告化を目標に活動している。
注）W3C Vehicle API は、以降に述べる通り VISS(Vehicle Information Service Specification)と VIAS(Vehicle Information API Specification)の２つの部分から構成される仕様だが、本頁では簡潔さのために、まとめて W3C Vehicle API と表記します

2.2 W3C Vehicle APIの構成

W3C Vehicle APIは、以降に述べる2つの仕様から構成される。
下図は W3C Vehicle APIのユースケースの一つのイメージ図である。

A. VISS (Vehicle Information Service Specification)

https://w3c.github.io/automotive/vehicle_data/vehicle_information_service.html
図のXXX部分の通信にあたる。
VISSが定義するAPIでは、JSON形式のリクエストメッセージおよびレスポンスメッセージを、Vehicle Information Service Server(VISServer)とクライアントWebアプリケーションがやり取りすることで、車両情報が提供される。

B. VIAS (Vehicle Information API Specification)

https://w3c.github.io/automotive/vehicle_information_api/vehicle_information_api_specification.html
図のxxx部分の通信にあたる。
VIASが定義するAPIでは、クライアントWebアプリケーションは、通信で交換されるメッセージのフォーマット等を意識せず、より抽象的なインターフェースで車両情報が提供される。

  • VISS/VIASの両APIともに、下層では車両情報を提供するサーバとの通信が行われるため、APIは非同期な動作を基本とする。
    VIASでは、利便性のため JavaScriptのPromise形式のAPIも利用可能となっている。

2.3 VSSとDataPath

VSS (Vehicle Signal Specification) は、GENIVI Alliance が定義する 車両のデータモデルの仕様。
図のようにツリー構造で車両全体のデータを網羅する。
VISS/VIASでは、利用対象の車両データを指定するために VSS が定義するデータモデルのツリー構造、名前付けを利用する。
注）GENIVI Alliance はIVIシステム（次世代車載情報通信システム）の標準化を目指す非営利団体。欧州の自動車メーカーが中心に設立した。

3.ハッカソン2018開発環境

対象車両: TOYOTA Prius 3rd generation
TOYOTA Priusでのテスト走行により走行データを収集しました

3.1 システム構成

3.2 使用可能API

VISS/VIAS仕様では多数のAPIが定義されているが、本ハッカソンでは以下のものが使用可能。

API 説明
connect VISServerへのWebSocket接続を確立する
disconnect VISServerへのWebSocket接続を切断する
get データパスを指定して、車両データを取得する
subscribe データパスを指定して、車両データの継続的な通知を受ける
unsubscribe 登録した subscribe を解除する
unsubscribeAll 登録済みの全ての subscribe を解除する

3.3 使用可能DataPath

4.使用可能データ項目 を参照してください

3.4 システムの使用手順

A. Control-UIの実行

1. Google Chromeブラウザで Control-UIを開く。

(例：http://52.91.85.165:3000/cluster/controlindex.html?json=20180104-1542_okunikko-ski_kegon-no-taki.json)
【注】http://52.91.85.165:3000/cluster/controlindex.html のようなパラメータなしのURLでのアクセスは避けてください。

2．Control-UI上で、自分が使用するユニークなIDを roomID ボックスに入力、Connectボタンを押す。

（他の利用者と重複しやすいID（例：12345, abcde他）は避けてください。 確実に重複を避けるためにはメールアドレスの使用が有効です。）

3. 左上のリストボックスから、利用したい走行パターンを選択する。

動画画面上で再生ボタンを押すと、動画がスタートすると同時に、車両データの配信が開始します。

動画が再生されない等トラブルの場合はページリロードして再度操作を試してください。

B. サンプルソースの実行

1. ApplicationSampleのソースをgithubから取得する

$ git clone https://github.com/access-company/AutoWeb-Hackathon.git

2. サンプルソース（例：subscribeSpeed_callback.html）中のVISS_IPを、使用するサーバのIP（例：52.91.85.165）に変更する
  • PORTは 3001 に固定
3. ROOMI_IDを Control-UIに設定した値に変更する。
4. 各自のHTTPサーバー(e.g. Apache, python SimpleHTTPServer, etc.)に配置する

（ハッカソン環境をホストするサーバーは、参加者のWebアプリケーション配置用に開放していませんので、各自でHTTPサーバーをご準備ください）
簡易なHTTPサーバーとして python の SimpleHTTPServer の場合は下記を実行

$ cd ApplicationSample
$ python -m SimpleHTTPServer
5. サンプルソースをChromeブラウザで起動する。サーバーから走行データが配信されると画面に表示される。

（例：上記のpython の simpleHTTPServer を使った場合、defaultのポートが8000なので URLは以下
http://127.0.0.1:8000/subscribeSpeed_callback.html）

6. ApplicationSample/viasTestAll.html サンプルを使用すると、ハッカソン環境で利用可能なデータ項目全ての配信を確認できる。

　使用手順は上記の subscribeSpeed_callback.html と同じ。

C. MapTool

各走行パターンのデータを、地図とグラフ表示で一覧するツール。利用したいデータの変化(例えば急加速、急減速など)が含まれる走行パターンを探すことができる。

操作手順
  1. MapToolのURLをChromeブラウザで開く
  2. 画面上のドロップダウンリストから走行パターンを選択する
  3. 走行パターンのデータが、地図上へのマッピングとグラフにより表示される
    注) 取り扱うjsonファイルが大きいため、表示まで時間がかかる場合があります

D. その他

走行データのダウンロード利用
  • 走行データファイル全体をローカルにダウンロードして利用することも可能です。
    走行データは本githubの以下パスに配置してあり、リポジトリのクローンにより取得できます。
Vehicle API利用コード例
get() (callback style)

ApplicationSample/getSpeed_callback.html 参照

vias.get('Signal.Drivetrain.Transmission.Speed',
function(_val) {
  // Get success
  document.getElementById("VehicleSpeed").innerHTML = Math.floor(_val /1000);
},
function(_err) {
  // Get error
  document.getElementById("VehicleSpeed").innerHTML = "get error";
});
get() (promise style)

ApplicationSample/getSpeed_promise.html 参照

vias.get('Signal.Drivetrain.Transmission.Speed').then((_val) => {
  // Get success
  console.log("speed = "_val /1000);
}).catch((_err) => {
  console.log("Error" + _err);
});
subscribe()

ApplicationSample/subscribe_callback.html 参照

vias.subscribe('Signal.Drivetrain.Transmission.Speed',
function(_val) {
  console.log("speed = "_val /1000);
},
function(_err) {
  console.log("Error" + _err);
});

サンプルコード

サンプルコードは、本リポジトリの以下パスに格納されています。
https://github.com/access-company/AutoWeb-Hackathon/tree/master/ApplicationSample

ハッカソンサーバ

負荷分散のため、サーバは複数インスタンスを準備しました。
下記 IPアドレスを指定して使用してください。

  • Server1: 52.91.85.165
  • Server2: 52.200.145.70
  • Server3: 18.218.22.209

4.使用可能データ項目

車両データ

interface attribute unit 備考
VehicleSpeed speed m/h 車両速度
EngineSpeed speed rpm エンジン回転数
VehiclePowerModeType value - イグニッションの状態。offとrunningのみ取得可。
0:off, 1:running, 2:accessory, 3:accesory2, 4:engine-cranking
AccelerationPedalPosition value %
Transmission mode - グラフ上はGearと表示。取得状況が不安定な場合があります。
-1:reverse, 0:neutral, 1:parking, 2:low, 3:drive
LightStatus head - 0:off, 1:on
brake - 0:off, 1:on
parking - 0:off, 1:on
取得状況が不安定な場合があります
Fuel level % 燃料残量
instantConsumption g/sec 燃料消費量
Acceleration x G 左右方向加速度（座標系説明参照）
y G 進行方向加速度（座標系説明参照）
z G 鉛直方向加速度（座標系説明参照）
重力により静止時 +1G が加わる
Gyro x(pitch) degree/sec 角速度(座標系説明参照)
y(roll) degree/sec 角速度(座標系説明参照)
z(yaw) degree/sec 角速度(座標系説明参照)
SteeringWheel angle degree left: plus, right:minus
BrakeOperation brakePedalDepressed 0/1 0:off, 1:on
Odometer distanceTotal km 総走行距離
Door status - front-right, front-leftのみ。0:open, 1:close
Seat seatbelt - front-rightのみ。0:open, 1:fastened
ParkingBrake status - 0:off, 1:on
Gps latitude degree 緯度
longitude degree 経度
altitude m 高度(精度に制限があり参考値となります)
heading degree North:0, East:990, South:180, West:270
speed km/h GPS情報から計算した移動速度

センサー類

interface attribute unit 備考
JINS MEME Awakeness(Driver) 0-100 運転者の覚醒度
Attentiveness(Driver) 0-100 運転者の注意レベル
Awakeness(Passenger) 0-100 助手席同乗者の覚醒度
Attentiveness(Passenger) 0-100 助手席同乗者の注意レベル
Awakeness(Backseat) 0-100 後部座席同乗者の覚醒度
Attentiveness(Backseat) 0-100 後部座席同乗者の注意レベル
Sdtech Concentration 0-100 運転者集中度
iWatch Heartrate 拍/分 心拍数
iPhone AtomPressure kPa 大気圧
Altitude m iPhoneセンサによる高度
MESH Temerature celsius 車内気温
Humidity % 車内湿度
Trunk 0 / 1 トランク開閉(0:閉、1:開)
BOCCO Window 0 / 1 運転席窓開閉(0:閉、1:開)
Aircon 0 / 1 エアコンOn/Off(0:Off、1:On)

仕様可能DataPath

DataPathの文字列は、サンプルアプリの一つ viasTestAll.html に定義の記載がありますので、そちらを参照、利用してください。

5.使用センサー

  • 気圧・気温・センサー MESH(温度/湿度センサー、ボタンセンサー)を利用しています。

MESHセンサーの紹介動画はこちらです。 https://youtu.be/Bbk86wGizqw

MESHセンサー →　iPhone → IFTTT → google spread sheet →変換スクリプト → クラウド という構成で取得しています。

  • BOCCOセンサー Bocco → iPhone →　ｍｙthings → IFTTT → google spread sheet →変換スクリプト → クラウド という構成で取得しています。

BOCCOセンサーの紹介動画はこちらです。 https://www.youtube.com/watch?v=k-e6gyyUr7k&feature=youtu.be

6.走行リスト

走行パターンリスト

  • 利用可能な走行パターン（経路、発生イベント)については下記リストをご参照ください。
    
また各走行パターンのデータの詳細についてはマップツールでご確認ください。
    • 走行パターンリスト(2015.11～2016.1:センサー系データなし) link
    • 走行パターンリスト(2016.11～2017.1) link
    • 走行パターンリスト(2017.11～2017.1) link

7.マッシュアップAPI

各協賛APIの詳細については、Slackの各社チャンネルでご確認ください。 https://automotiveweb2018.slack.com/messages/C8SNY3JQ4/

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