Exploring Affective Computing Concepts

Introduction

Emotional computing isn’t a new field of research. For decades computer scientists have worked on modelling, measuring and actuating human emotion. The goal of doing this accurately and predictively has so far been elusive.

In the past years we have worked with the company Qualcomm to create intellectual property related to this topic, in the context of health care and the automotive space. Even though this project is pretty off-topic from our ususal focus areas it is an interesting sidetrack that I think is worth posting about.

Affective Computing Concepts

As part of the program we have worked on various ideas ranging from relatively simple sensory devices to complete affective control systems to control the emotional state of a user. Two examples of these approaches to emotional computing are shown below.

The Skin Color Sensor measures the color of the facial complexion of a user, with the goal of estimating aspects of the emotional state of the person from this data. The sensor is to have the shape of a small, unobtrusive patch to be attached to a spot on the forehead of the user.

Another affective computing concept we have worked on is the Affectactic Engine. A little device that measures the emotional state of a user via an electromyography sensor and accelerometer. Simply speaking we are imagining that high muscle tension and certain motion patterns correspond to a stressed emotional state of the user or represent a “twitch” a user might have.

The user is to be reminded of entering this “stressed” emotional state by vibrations emitted from the device. The device is to be attached to the body of the user by a wrist band, with the goal of reminding the user of certain subconscious stress states.

Patents

In the course of this collaboration we created several groundbreaking patents in the area of affective computing:

• Stress map and vehicle navigation route
• Media augmentation through automotive motion
• Affective sound augmentation for automotive applications
• Machine learning for olfactory mood alteration

コネクシオ 設備監視IoTシステムについて

概要

今回はコネクシオ様によって開発された工場等における設備監視IoTシステムについてご紹介します。本システムは工場設備の異常振動等を検知・モニタリングすることで故障予測や設備状況の把握することを目的としています。
振動を検知するために弊社の製品LPMS-IG1が使用されています。

使用事例：排水処理施設設備の監視

K社では廃水処理プラント施設を運用しています。本施設では有機性の浮遊物や油分が大量に含まれるビルピット汚泥など処理しづらい廃水を「メタン発酵処理」「活性汚泥処理」方法等を組み合わせたシステムにより物理的、生物化学的に分解処理を行っています。

問題

排水処理プラントは365日24時間稼働し続ける必要あります。
また、微生物の働きによって分解を行うため、設備を停止することはできません。そのような状況下において、深夜・早朝休祝日関わらず発生する突発的な故障や緊急対応の業務負荷が大きな課題となっています。

解決

コネクシオ様と協力し、IoT設備監視システムを実験的に導入。
連続データの見える化により、人的監視では困難な解析や包括的な状態把握が可能となりました。遠隔からポンプの動作状況が確認でき稼働率、時系列での状態変化の把握が可能になった他、現場に行かなくても状態を確認できるため、保守点検・巡回業務の稼働が軽減しました。

実際の機器の写真(※1)

システム構成図(※1)

本システムにおけるLPMS-IG1

センサーフュージョン機能を搭載した MEMS9 軸 IMU「LPMS-IG1」は弊社製品の中でも最高精度のセンサとなっています。低ノイズ/低ドリフト (4℃/h) の加速度センサに加え、2 種類のジャイロセンサを搭載することにより、幅広い範囲での計測（ 400 2000 °/s）が可能です。詳細は製品紹介ページ（日本語）をご確認下さい。

詳細はこちら

耐衝撃性＋防水

LPMS-IG1は10,000Gの衝撃を耐える耐久性、IP67の防水機能を有しています。排水プラントのような水に関わる用途や、強い衝撃・振動が発生するケースでも問題なく使用することが可能です。

高いカスタマイズ性

今回のようなケースでは振動検知の精度が求められます。より幅広い数値範囲での振動を検知するため、ローパスフィルタのしきい値設定を変更。故障の予兆となりうる比較的小さな振動も検知できるようになりました。LPMS-IG1は設定ファイルを変更することで簡単にセンサのパラメータを変更することができます。

顧客の問題を解決

LP-Researchのサービスはセンサを販売して終わるわけではありません。
開発を進めていく中でセンサにまつわる様々な問題・不明点等が発生します。弊社ではお客様の問題を解決すべく全力でサポートしております。今回のコネクシオ様の開発においては開発に関する問い合わせ対応はもちろん、システムに必要となったパーツも弊社で開発しました。

開発したパーツ１：複数センサを接続できるCANケーブル

開発したパーツ２：センサをパイプに設置するためのアタッチメント

※1 出典：廃棄物処理施設でのモーター故障検知（K社様）

How to Connect an LP-Research IMU to ROS (Update)

Introduction

This article describes how to connect an LP-RESEARCH inertial measurement unit (IMU) using a Robot Operating System (ROS) node. We are happy to announce that our IMU ROS sensor driver has been accepted into the official ROS package repository. The Robot Operating System, or ROS in short, is an open-source de-facto standard for robotics sensing and control.

With the package openzen_sensor now provided as part of the ROS distribution Melodic Morenia it just became a whole lot easier to use our sensors in robotic applications.

Note: This article covers our node for ROS 1. Please see further information regarding our ROS 2 node at the end of this article. This post is a follow-up to our previous ROS driver release.

Published ROS Topics

These are the ROS topics which are published by the OpenZen ROS driver:

Message

Type
Description/imu/data

sensor_msgs/Imu

Inertial data from the IMU. Includes calibrated acceleration, calibrated angular rates and orientation. The orientation is always unit quaternion./imu/mag

sensor_msgs/MagneticField

Magnetometer reading from the sensor.
/imu/nav

sensor_msgs/NavSatFix

Global position from a satellite navigation system. Only available if the IMU includes a GNSS chip.
/imu/is_autocalibration_active

std_msgs/Bool

Latched topic indicating if the gyro autocalibration feature is active.

Installation of the LPMS ROS Driver

All that’s needed is to install the package openzen_sensor via your Linux distribution’s package manager. In Ubuntu, with the ROS Melodic Morenia distribution installed, use the following command:

apt install ros-melodic-openzen-sensor

Once the IMU ROS driver package is installed, we use the following command to start the OpenZen node:

rosrun openzen_sensor openzen_sensor_node

This will automatically connect to the first available IMU and start streaming its accelerometer, gyroscope and magnetometer data to ROS. If your sensor is equipped with a GPS unit, global positioning information will also be transferred to ROS.

Once a sensor has been connected via the motion sensor driver, the data from the sensor is exported via ROS topics which can be consumed by other ROS components such as a navigation and path planning system.

Outputting IMU sensor values on the command line can now be easily done with:

rostopic echo /imu/data

and the data can be plotted with:

rosrun rqt_plot rqt_plot /imu/data/linear_acceleration

More information on the usage of the OpenZen IMU ROS driver can be found in the repository of the driver.

The image above shows an angular velocity output graph in the ROS MatPlot application from an LPMS-IG1 sensor.

ROS 2 Release

We have recently released a ROS 2 version of our OpenZEN ROS node. The node is not part of an official ROS2 release yet, but it works well on the latest release Foxy. For surther information and source code see the OpenZenROS2 repository.