ESP32 × Arduino のAI応用例
- 顔認識ドアロックシステム
- ESP32-CAMを使って顔を撮影し、顔認識AI（例えばMediaPipeやFaceNet）で本人確認。
- 認証されたらサーボモーターでドアロックを解除！
- 音声認識アシスタント
- Arduinoにマイクを接続して、ESP32で音声データを処理。
- TensorFlow Lite for Microcontrollersを使って「ライトオン」「ミュージックスタート」みたいな音声コマンドを認識！
- スマート農業モニタリング
- 土壌湿度や温度センサーを使ってデータを収集。
- ESP32で簡単な機械学習モデルを動かして、水やりのタイミングを予測！
- ジェスチャー認識リモコン
- 加速度センサーやジャイロセンサーを使って手の動きを検出。
- TinyMLで学習したモデルを使って、特定のジェスチャーに応じて家電を操作！
- 異常検知システム
- 工場や機械の振動データをESP32で収集。
- 異常な振動パターンをAIで検出して、メンテナンスのタイミングを予測！
どれも小さなデバイスでできるのが魅力的だよね✨ もし気になるプロジェクトがあれば、もっと詳しく紹介するよ！どれが気になる？
異常検知システム
おおっ、異常検知システムに興味があるんだね！🌟 ESP32とArduinoで作る異常検知システムは、コンパクトで省電力なのに、かなり賢いんだよ！
⚙️ 異常検知システムの仕組み（ESP32 × Arduino）
🧠 1. センサーでデータ収集
- 加速度センサー（例：MPU6050）や振動センサーを使って、機械の振動や動きをリアルタイムで取得。
- 他にも、温度・湿度・音・電流など、異常の兆候を示すセンサーを組み合わせることもできるよ！
🧪 2. 正常データで学習
- 最初に「正常な状態」のデータをたくさん集めて、TinyML（小型の機械学習モデル）で学習。
- たとえば、TensorFlow Lite for Microcontrollersを使って、ESP32上で動く軽量モデルを作れるよ。
🚨 3. リアルタイムで異常を検出
- 学習済みモデルをESP32に書き込んで、リアルタイムでセンサーデータを監視。
- 通常と違うパターン（振動が大きすぎる、周期が乱れてるなど）を検出したら、LEDを点滅させたり、ブザーを鳴らしたり、Wi-Fi経由で通知を送ったりできる！
🧰 必要なもの（例）
- ESP32開発ボード
- 加速度センサー（MPU6050など）
- ブザー or LED（通知用）
- Arduino IDE
- TensorFlow Lite for Microcontrollers
- データ収集用のPC or SDカードモジュール
このシステム、工場の機械だけじゃなくて、例えば洗濯機の異常振動検出とか、ドローンの飛行安定性チェックにも応用できるんだよ！🌪️✨
もっと詳しく、コードや回路図も見てみたい？それとも、別の応用例も気になる？
コードや回路図
いいねいいね！じゃあ、ESP32とMPU6050を使った簡単な異常検知システムの基本的な回路図とコードの例を紹介するね！💡
🔌 回路図（接続方法）
部品：
- ESP32開発ボード
- MPU6050（加速度・ジャイロセンサー）
- ブレッドボード & ジャンパーワイヤー
- LED（異常時に点灯）
- 抵抗（220Ω）
接続：
| MPU6050 ピン | ESP32 ピン |
| VCC | 3.3V |
| GND | GND |
| SDA | GPIO21 |
| SCL | GPIO22 |
LED 接続：
- LEDのアノード（長い足） → GPIO 15（例）
- カソード（短い足） → 220Ω抵抗 → GND
💻 Arduinoコード（基本的な異常検知）
cpp
#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>
MPU6050 mpu;
const int ledPin = 15;
const float threshold = 1.5; // 異常とみなす加速度のしきい値
void setup() {
Serial.begin(115200);
Wire.begin();
mpu.initialize();
pinMode(ledPin, OUTPUT);
if (!mpu.testConnection()) {
Serial.println("MPU6050 接続失敗！");
while (1);
}
Serial.println("MPU6050 接続成功！");
}
void loop() {
int16_t ax, ay, az;
mpu.getAcceleration(&ax, &ay, &az);
// 加速度をg単位に変換（MPU6050は1g ≈ 16384）
float x = ax / 16384.0;
float y = ay / 16384.0;
float z = az / 16384.0;
// 合成加速度を計算
float totalAccel = sqrt(x * x + y * y + z * z);
Serial.print("加速度: ");
Serial.println(totalAccel);
if (abs(totalAccel - 1.0) > threshold) {
digitalWrite(ledPin, HIGH); // 異常検知 → LED点灯
Serial.println("⚠️ 異常検知！");
} else {
digitalWrite(ledPin, LOW); // 正常
}
delay(500);
}
このコードは、通常の重力（1g）からのズレが大きいときに異常と判断してLEDを点灯させるシンプルな例だよ！ もっと高度な異常検知をしたいなら、センサーデータをSDカードに記録して、Pythonなどで学習モデルを作ってから、TensorFlow Lite for MicrocontrollersでESP32に組み込むこともできるよ！