ロボティクスの紹介 - FIWARE WednesdayWebinars

1. ロボティクスの紹介
FIWARE (Introduction to Robotics)
Francisco Melendez
Technical Expert and Evangelist
FIWARE Foundation e.V
francisco.melendez@fiware.org
Translated to Japanese by Kazuhito Suda, FIWARE Evangelist

2. 学習目標
● FIWARE の紹介 :
○ コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
○ スマート・ソリューションではコンテキスト・データはどのように使用されるか？
○ FIWARE とは何か？それはどのように役立つか？
● FIWARE と標準化されたコンテキスト・データ管理は、ロボティクス・システムと他
のスマート・ソリューションとの間でどのように相乗効果を生み出すことができる
か？
● ロボティクス・システム (Robotic System) とは何か？
● ロボティクス・システムとの間 (out from/into) でコンテキストデータを送受信
(get/put) する方法は？

3. コンテキスト・データとは？
● デジタル革命は人々と企業の日常生活を変えます
● よりスマート・ライフのために、接続できるものはすべて接
続されます

4. コンテキスト・データとは？
● デジタル革命は人々と企業の日常生活を変えます
● よりスマート・ライフのために、接続できるものは
すべて接続されます
● デジタル・ライフは、何が、どこで、いつ起こって
いるのか、そして、それはなぜかを説明するコンテ
キスト・データを中心にしています
● すべての物理的または仮想的なコンテキスト・エン
ティティは次の質問に答えることができるはずです:
○ あなたは誰ですか? → Entity ID
○ あなたは何ですか? → Entity type (データモデル)
○ あなたの現在の状態は?→Entity attributes

5. スマート・ソリューションとは?
スマート・ソリューションでコンテキスト・データはどのように使用されるか?
スマート・ソリューションは、IoT を含む様々な情報源からデータを収集して実世界の "構図"
(picture) を構築し、次にその情報を処理および分析して目的のインテリジェントな振る舞いを
実現します

6. FIWAREとは？
FIWARE は、コンテキスト・データ管
理のための世界標準を定義したオープ
ンソース・イニシアチブです。
● これはコンテキスト・データに基
づいたソリューションです
● 標準主導です
● 既存の IoT プロトコル、トランス
ポート手段、またはドメイン固有
のソリューションの競合相手では
ありません

7. The FIWARE Catalogue
https://github.com/FIWARE/catalogue

8. FIWARE コミュニティ
www.fiware.org/community
7
パブリックでロイヤリティ・フリーの実装主導のソフトウェア・プラットフォーム標準を、
中心としたオープンで持続可能なエコシステムを構築し、複数の分野で新しいスマート・
アプリケーションの開発を容易にすることを目的とする独立したオープン・コミュニティ
● Smart Cities: www.fiware.org/community/smart-cities
● Smart Industry: www.fiware.org/community/smart-industry
● Smart Agrifood: www.fiware.org/community/smart-agrifood
● Smart Energy: www.fiware.org/community/smart-energy
サクセス・ストーリー → www.fiware.org/success_stories

9. コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1

10. コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1

11. ID: FDR_xxx,
Type: Food Delivery Robot
Attributes:
- Private Delivery Company Data
(secured)
· Customer Details
· Current order details
· Time to delivery
- Private Robot Status
(secured)
· Semantic City Maps
· Current Location
· Target Location
· Navigation Route
· Content
· Speed
· Battery Level
- Public Data
· Company Name
· Address
· Link to Ordering Web Page/App
· List of Services/Products
· Offers
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1

12. ID: SP_1
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: SP_2
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: FDR_xxx,
Type: Food Delivery Robot
Attributes:
- Private Delivery Company Data
(secured)
· Customer Details
· Current order details
· Time to delivery
- Private Robot Status
(secured)
· Semantic City Maps
· Current Location
· Target Location
· Navigation Route
· Content
· Speed
· Battery Level
- Public Data
· Company Name
· Address
· Link to Ordering Web Page/App
· List of Services/Products
· Offers
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1

13. ID: FDR_xxx,
Type: Food Delivery Robot
Attributes:
- Private Delivery Company Data
(secured)
· Customer Details
· Current order details
· Time to delivery
- Private Robot Status
(secured)
· Semantic City Maps
· Current Location
· Target Location
· Navigation Route
· Content
· Speed
· Battery Level
- Public Data
· Company Name
· Address
· Link to Ordering Web Page/App
· List of Services/Products
· Offers
ID: SP_1
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: SP_2
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1

14. ID: PM_xx
type: Parking Machine
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Parking Place 1:
Car ID,
time paid for
· Parking Place 2:
Car ID,
time paid for
…
Public Data:
· Location
· Free/busy slots
· Current cost per
minute/hour
· Mean time to
find a free
parking slot
...
ID: FDR_xxx,
Type: Food Delivery Robot
Attributes:
- Private Delivery Company Data
(secured)
· Customer Details
· Current order details
· Time to delivery
- Private Robot Status
(secured)
· Semantic City Maps
· Current Location
· Target Location
· Navigation Route
· Content
· Speed
· Battery Level
- Public Data
· Company Name
· Address
· Link to Ordering Web Page/App
· List of Services/Products
· Offers
ID: SP_1
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: SP_2
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1

15. ID: FDR_xxx,
Type: Food Delivery Robot
Attributes:
- Private Delivery Company Data
(secured)
· Customer Details
· Current order details
· Time to delivery
- Private Robot Status
(secured)
· Semantic City Maps
· Current Location
· Target Location
· Navigation Route
· Content
· Speed
· Battery Level
- Public Data
· Company Name
· Address
· Link to Ordering Web Page/App
· List of Services/Products
· Offers
ID: SP_1
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: SP_2
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: PM_xx
type: Parking Machine
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Parking Place 1:
Car ID,
time paid for
· Parking Place 2:
Car ID,
time paid for
…
Public Data:
· Location
· Free/busy slots
· Current cost per
minute/hour
· Mean time to
find a free
parking slot
...
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1

16. コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例1
ID: FDR_xxx,
Type: Food Delivery Robot
Attributes:
- Private Delivery Company Data
(secured)
· Customer Details
· Current order details
· Time to delivery
- Private Robot Status
(secured)
· Semantic City Maps
· Current Location
· Target Location
· Navigation Route
· Content
· Speed
· Battery Level
- Public Data
· Company Name
· Address
· Link to Ordering Web Page/App
· List of Services/Products
· Offers
ID: SP_1
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: SP_2
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ID: PM_xx
type: Parking Machine
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Parking Place 1:
Car ID,
time paid for
· Parking Place 2:
Car ID,
time paid for
…
Public Data:
· Location
· Free/busy slots
· Current cost per
minute/hour
· Mean time to
find a free
parking slot
...

17. コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

18. コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

19. 赤
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

20. 知覚
コンポーネント
(Perception
Components)
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

21. 知覚
コンポーネント
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

22. 知覚
コンポーネント
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

23. 知覚
コンポーネント
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

24. ビヘイビア
データ・フュー
ジョン、審議、
およびエグゼク
ティブ・コンポ
ーネント
知覚
コンポーネント
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

25. 「赤信号状態」のために堅牢で標準的な知覚メ
カニズムを開発することは、ロボットの観点か
らは非常に困難です…
● 光は色知覚を変える
● 異種信号機
● 場所、構造および形
● 閉鎖された状態 (Occlusions)
知覚
コンポーネント
データ・フュー
ジョン、審議、
およびエグゼク
ティブ・コンポ
ーネント
ビヘイビア
コンテキスト・データとは？
例2

26. 「赤信号状態」のために堅牢で標準的な知覚メ
カニズムを開発することは、ロボットの観点か
らは非常に困難です…
● 光は色知覚を変える
● 異種信号機
● 場所、構造および形
● 閉鎖された状態 (Occlusions)
● 人間を模倣しても、ロボットの望ましい
行動が保証されない
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2
知覚
コンポーネント
データ・フュー
ジョン、審議、
およびエグゼク
ティブ・コンポ
ーネント
ビヘイビア

27. “赤信号状態” のために堅牢で標準的な知覚メカ
ニズムを開発することは、ロボットの観点から
は非常に困難です…
● 光は色知覚を変える
● 異種信号機
● 場所、構造および形
● 閉鎖された状態 (Occlusions)
● 人間を模倣しても、ロボットの望ましい
行動が保証されない
この問題では、地理的位置にある移動ロボット
とスマート・トラフィック・ライト(信号機)の間
でコンテキスト・データを共有することで
問題の不確実性が軽減されます。
“赤信号” と状況が事実となり、ロボットの意思
決定メカニズムが希望するロボットの行動を指
揮できます
コンテキスト・
アウェア・
コンポーネント
知覚
コンポーネント
データ・フュー
ジョン、審議、
およびエグゼク
ティブ・コンポ
ーネント
ビヘイビア
コンテキスト・
データ
SMART CITY
信号機
システム
RED
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2

28. コンテキスト・
データ
コンテキスト・
アウェア・
コンポーネント
知覚
コンポーネント
データ・フュー
ジョン、審議、
およびエグゼク
ティブ・コンポ
ーネント
SMART CITY
traffic alert
rule-based
system
(TARS)
SMART CITY
信号機
(TL)
意味的に注釈
付きの市内地
図
コンテキスト・データとは？スマート・ソリューションとは？
例2
DESIRED
BEHAVIOR
* TL : traffic light
* TARS (traffic alert rule-based system)

29. Id: ROBOT_id
Type: Delivery Robot
Attributes:
(data out)
Location: (x,y)
Target: (x’, y’)
Subscriptions:
TARS Alerts
(data in)
Alert:
Location_Type:
pedestrian crossing
Traffic Light:
Present
State:
RED
Recommended Actions:
STOP and WAIT GREEN
コンテキスト・
データ
(BROKER)
Context
Aware
Components
Perception
Components
Data Fusion,
Deliberative,
and
Executive
Components
Id: TL_id
Type: Traffic Light
Attributes:
(data out)
Location: (x,y)
State: RED
Id: TARS_id
Type: Traffic alert
Rule-Based System
Attributes:
(data out)
Subscribed to: TL_id
Alerts: (Robot_id, attributes…)
(data in)
Subscription Requests:
( Robot_id, x0 y0 , x’ y’ )
…
SMART CITY
トラフィック・ア
ラート・ルール・
ベース・システム
(TARS)
SMART CITY
信号機
(TL)
意味的に
注釈付きの
市内地図
* TL : traffic light
* TARS (traffic alert rule-based system)

30. Id: ROBOT_id
Type: Delivery Robot
Attributes:
(data out)
Location: (x,y)
Target: (x’, y’)
Subscriptions:
TARS Alerts
(data in)
Alert:
Location_Type:
pedestrian crossing
Traffic Light:
Present
State:
RED
Recommended Actions:
STOP and WAIT GREEN
コンテキスト・
データ
Context
Aware
Components
Perception
Components
Data Fusion,
Deliberative,
and
Executive
Components
Id: TL_id
Type: Traffic Light
Attributes:
(data out)
Location: (x,y)
State: RED
Id: TARS_id
Type: Traffic alert
Rule-Based System
Attributes:
(data out)
Subscribed to: TL_id
Alerts: (Robot_id, attributes…)
(data in)
Subscription Requests:
( Robot_id, x0 y0 , x’ y’ )
…
SMART CITY
トラフィック・ア
ラート・ルール・
ベース・システム
(TARS)
SMART CITY
信号機
(TL)
意味的に
注釈付きの
市内地図
* TL : traffic light
* TARS (traffic alert rule-based system)

31. 実世界の
エンティティ
ロボットとは？
センサ アクチュエータ
ロボティクス・システム
統合計画および管理能力
(Think)
Sense
Think
Act
読み取り (Sense)
コマンド (Act)

32. 実世界の
エンティティ
ロボットとは？
センサ アクチュエータ
ロボティクス・システム
読み取り (Sense)
コマンド (Act)
統合計画および管理能力
(Think)
(Sense)
(Think)(Act)
Sense
Think
Act

33. その他の
エンティティ
センサ アクチュエータ
ロボティクス・システム
読み取り
コマンド
統合計画および管理能力
(Think)
ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (I) → ブラック・ボックス・ビュー
アクション仕様
アクションの
パラメータ化
アクション監視およ
び管理
タスク仕様
タスクの
パラメータ化
タスク監視と制御
ローカライゼーショ
ン
マッピング
モーション・コンス
トレイン
インタフェース
CONTEXT DATA
· ID
· Robot Type
· Attributes:
レイヤー/
インターフェース
の
現在の状態
と
設定
センサ読み取り
アクチュエータ・
コマンド
アクチュエータ・
コマンド

34. 実世界の
エンティティ
センサ アクチュエータ
コントローラ (Executive)
デリバレイティブ・レイヤ 1
デリバレイティブ・レイヤ 2
デリバレイティブ・レイヤ ...
コグニティブ・レイヤ
ロボティクス・システム
読み取り
コマンド
ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (II) → レイヤー・モデル・ビュー
ロボット・システムは複雑

35. ロボット・システムは複雑
レイヤはしばしば、sense-think-act モデルの
下位構造をカプセル化します
各レイヤは異なる抽象化レベルでコンテキス
ト・データを生成し消費します
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
実世界の
エンティティ
センサ アクチュエータ
コントローラ (Executive)
デリバレイティブ・レイヤ 1
デリバレイティブ・レイヤ 2
デリバレイティブ・レイヤ...
コグニティブ・レイヤ
ロボティクス・システム
読み取り
コマンド
ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (II) → レイヤー・モデル・ビュー

36. 各レイヤは、その目的を達成するために知覚、プランニング、およ
び制御能力を統合しますが、一般的には :
● 最上位レイヤは計画とセマンティクスを重視する傾向
● 最下位レイヤは制御とセンシングを重視する傾向
最下位レイヤ (エグゼクティブ) は、重要な制御ループを統合してい
ます。 このレベルでは、目的に応じたロボット・ソフトウェア・プ
ラットフォームの堅牢で効率的なパフォーマンスは、ロボット・ア
プリケーションの安全性とリアルタイムの要件を満たすための鍵と
なります。
標準化されたコンテキスト・データ管理は以下の点で効果的です :
● ロボットソフトウェア・プラットフォームの状態の監視
● ロボットの知覚メカニズムによって生成されたデータをスマー
ト・アプリケーションに供給
● ロボット・ソフトウェアのデプロイ、更新、設定
● ロボットの意思決定メカニズムをサポートするために、中間レ
イヤと最上位レイアのコンテキスト認識を向上させる
実世界の
エンティティ
センサ アクチュエータ
コントローラ
(エグゼクティヴ)
デリバレイティブ・レイヤ 1
デリバレイティブ・レイヤ 2
デリバレイティブ・レイヤ ...
コグニティブ・レイヤ
ロボティクス・システム
読み取り
コマンド
ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (II) →レイヤー・モデル・ビュー

37. 実世界の
エンティティ
アクチュエータ
エグゼクティブ
・レイヤ
(アクション・レベル)
デリバレイティブ・
レイヤ 1
(タスク・レベル)
ロボティクス・システム
デリバレイティブ・
レイヤ 2
(ミッション・レベル)
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
センサ
読み取り
コマンド
プランニング
制御
ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (II) →レイヤー・モデル・ビュー
スマート・
ディシジョン
安全性、
堅牢性
そして
効率
長期
ゴール
センサ測定値
アクチュエー
タ・
コマンド
の
正確さ

38. 例: レイヤー・モデル (Layered Model)
(ミッション, タスク, アクション)
実世界の
エンティティ
センサ
アクチュ
エータ
エグゼクティブ・レイヤ
(アクション・レベル)
デリバレイティブ・レイヤ 1
(タスク・レベル)
ロボティクス・システム
(レイヤ・モデル)
デリバレイティブ・レイヤ 2
(ミッション・レベル)
ミッション・レイヤ
(例 : 商品配送)
タスク調整
と
レベル2 インターフェース
タスク・レイヤ
(例 : ナビゲーション A → B)
タスクプランニング、
実行監視
そして
レベル1 インターフェース
アクション
(例：パス計画, 障害物回避)
行動、知覚
そして
レベル0 インターフェース
アクション仕様
アクションの
パラメータ化
アクション監視
および管理
タスク仕様
タスクの
パラメータ化
タスク監視と制御
ローカライゼーシ
ョン
マッピング
モーション・
コンストレイン
アルゴリズム’,
設定スペース’,
システム状態’,
アクチュエータのコマンド
とセンサの読み
アルゴリズム’’,
設定スペース’’,
システム状態’’,
アクション・プリミティブ,
アクションの前提条件,
とアクション効果
アルゴリズム’’’,
設定スペース’’’,
システム状態’’’,
タスク・プリミティブ,
タスクの前提条件,
とタスク効果
レイヤ構成レイヤ名 / ロール Interfaces
CONTEXT DATA
· ID
· Robot Type
· Attributes:
レイヤー/
インターフェース
の
現在の状態
と
設定

39. 実世界の
エンティティ
センサ アクチュエータ
コントローラ
(エグゼクティブ)
ビヘイビア
1
読み取り
コマンド
ビヘイビア
2
...
ビヘイビア・コーディネーション
デリバレイティブ・レイヤ 1
(Task Level)
デリバレイティブ・レイヤ 2
(Mission Level)
エグゼクティブ・レイヤ
(アクション・レベル)
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
C1 C2
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
Sense
Think
Act
C3
C4
C5
ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (III) →
ビヘイビア/コンポーネント・ビュー
実世界の
エンティティ
センサ アクチュエータ
読み取り
コマンド

40. ブラックボックス レイヤ・ベース ビヘイビア・ベース コンポーネント
● リファレンス・ロボティクス・システム・パターン:
Sense
Think
Act
● アプリケーションのコンテキスト・デー
タ・ループのゴール :
サポートすることを目的とした標準化されたコンテキスト・データ・モデル:
· ロボティクス・ソフトウェアの展開と保守
· モニタリング
プロセシング、
ロボットの状態、
設定と
インタフェース
の更新
➔ブラック・ボックス としてのロボティクス・システム
➔ロボティクス・レイヤ, ビヘイビア, コンポーネント
➔ヒューマン-マシン と マシン-マシンのインタフェース
➔データ融合、計画、知覚、実行、ナビゲーション、操作
のためのアプリケーション固有の機能
● データ・モデル・デザイン

41. ロボティクス・
システム
ORION
CONTEXT BROKER

42. ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (IV) →
リファレンス実装
レガシィ/プロプラ
ロボティクス・システム
レガシィ/プロプラ
ロボティクス・システム
ROS ROS 2
ROS
ロボティクス・
システム
ROS 2
ロボティクス・
システム
リソース制約のある
ロボティクス・システム
(マイクロ・コントローラ)
ORION
CONTEXT BROKER

43. ROS 2
ロボティクス・
システム
ロボットとは？
コンテキスト・エンティティとしてのロボット・システム (IV) → Reference
Implementations
レガシィ/プロプラ
ロボティクス・システム
レガシィ/プロプラ
ロボティクス・システム
ROS ROS 2
ROS
ロボティクス・
システム
ROS 2
ロボティクス・
システム
リソース制約のある
ロボティクス・システム
(マイクロ・コントローラ)
ORION
CONTEXT BROKER
OPC-UA Agent FIROS FAST-RTPS FIROS FAST-RTPS
micro-ROS
Agent
FAST-RTPS

44. リンク
● レガシまたはプロプライエタリ・ソフトウェア
○ https://www.fiware.org/fiware-webinars/
■ Webinar 1: IoT Agent とは何か？
■ Webinar 2: IoT Agents をデバッグする方法
○ OPC UA Agent: https://iotagent-opcua.readthedocs.io/en/latest/
● ROS 1
○ http://www.ros.org/
○ FIROS https://github.com/iml130/firos
● ROS 2
○ https://index.ros.org/doc/ros2/
○ Fast RTPS https://eprosima-fast-rtps.readthedocs.io/en/latest/
● ROS2 for micro-controllers
○ https://micro-ros.github.io/

45. ID: FDR_xxx,
Type: Food Delivery Robot
Attributes:
- Private Delivery Company Data
(secured)
· Customer Details
· Current order
details
· Time to delivery
- Private Robot Status
(secured)
· Semantic City Maps
· Current Location
· Target Location
· Navigation Route
· Content
· Speed
· Battery Level
- Public Data
· Company Name
· Address
· Link to Ordering Web Page/App
· List of Services/Products
· Offers
ID: PM_xx
type: Parking Machine
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Parking Place 1:
Car ID,
time paid for
· Parking Place 2:
Car ID,
time paid for
…
Public Data:
· Location
· Free/busy slots
· Current cost per
minute/hour
· Mean time to
find a free
parking slot
...
ID: SP_2
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession
ロボットとアプリでコンテキスト・データをやりとりする方法は？
アプリケーション指向ビュー (Application-Oriented View)
ID: SP_1
type: Smartphone
Attributes:
Private Owner Data
(secured):
· Owner’s Identity
· Current Location
· Day Schedule
...
Public Data:
· Interests
· Social Media
· Profession

46. COMPONENTSBEHAVIORSLAYERSBLACKBOX
● リファレンス・ロボティック・システム実装
Sense
Think
Act
● コンテクスト・データ・ループのゴール ● データ・モデル・デザイン
ロボットとアプリでコンテキスト・データをやりとりする方法は？
ロボット指向ビュー (Robot-Oriented View)
● リファレンス・ロボティック・システム・パターン

47. Thank you!
http://fiware.org
Follow @FIWARE on Twitter