1. GR-CARRYで
ジェスチャーの機械学習
ニャンパス 登尾
http://bit.ly/iotlt-carry
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2. 登尾 徳誠(@tnoborio)
• ニャンパス代表 / ソフトウェア開発
• 書籍「はじめてのClojure」
• Tokyo.clj等勉強会諸々開催
• 越谷市にて、コワーキングスペース
HaLake(http://halake.com)を運営
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3. GR-CARRY
• ルネサス製
• BLE、加速度センサー、タッチセン
サー、フルカラーLED
• ボタン電池で動く
• (未発売) → ルネサスさんのイベント
「がじぇるねメイカソン」に参加し
たことでゲット!
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4. がじぇるねメイカソンで
作ったもの
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コンセプト:ジェスチャーで
エアコンやライトのON/OFFを制御！

5. 仕組み
加速度センサーからジェスチャー
を認識し、各種リモート操作が可
能なデバイスへ制御を行う
IRKit(赤外線制御)や、Wemo(電源
制御)など、Wifi経由で操作できる
ガジェットが対象

6. がじぇるねメイカソンでの
ジェスチャー認識
• ソフトウェアにProcessingを使用
• 加速度をタップされた強度として数値化し、その数値から動いたと判断
• 強度だけではジェスチャー認識は限界がある
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7. ということで
• 流行りの機械学習を使って、
ジェスチャー認識をやってみたい！
• 機械学習ライブラリが充実のPythonを
使用
• 「実践機械学習システム」オライリー刊
を必要そうなところをかいつまんで読む
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8. 機械学習3ステップ
1. ジェスチャーを行い、加速度センサーからの
情報をデータとして保存(record.py)
2. 保存されたファイルから分類器を作成
(learn.py)
3. 分類器を使って実際の認識 → 外部のデバイス
へ指示(gesture.py)
https://github.com/nyampass/gr-carry-gesture
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9. 学習の具体的な流れ
• 取得できるのは、時間ごと
のXYZなので、これを一次
元のデータに変換
• scikit-learnを使いサポート
ベクターマシン(SVM)で、
多項式での分類
• データの半分を訓練に使い、
残り半分を評価するための
テストに使う 9
時間 X Y Z
0 -0.9051 -0.25746 0.2247
1 -0.9051 -0.25746 0.24006
2 -0.90186 -0.24702 0.2391
3 -0.90186 -0.24702 0.2391
4 -0.90186 -0.24702 0.23526
5 -0.8613 -0.25692 0.23526
6 -0.8613 -0.25692 0.23526
7 -0.8613 -0.25692 0.23526
8 -0.84642 -0.27174 0.24048
9 -0.84642 -0.27174 0.24048
10 -0.84642 -0.27174 0.24048

10. 今後の展開
• より多くのサンプル・データ採取
• シリアル通信からの脱却 → BLEでやりと
り、スマートフォンとの連携
• HaLakeにてIoT勉強会、機械学習勉強会を
開催、知見を広める
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11. コワーキングスペースHaLake
http://halake.com/
• 越谷市レイクタウン駅から徒歩30秒
• IoTガジェットの貸出も始めました
• 月額会員(1万2000円/月)になると、
• 3時間の技術支援
• 毎週日曜開催の親子！プログラミング教室(Arduino、Scratch)に
無償で参加
• イベント続々
• 10/31開催のlittleBitsワークショップ
• 11/6 ルネサスさんとのプロデューサーミーティング
• 今後のHaLakeでのイベント情報
https://halake.doorkeeper.jp/ 11

12. IoT開発の貸し出しサービスもスタート！
http://iot.halake.com/
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13. ESP8266や、GRシリーズなど面白いボード、
マイコンが出ていて、IoTの波が来ています。
一緒に楽しみましょう！
資料 -> http://bit.ly/iotlt-carry
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