반응형

이제부터는 본격적으로 Firmata를 분석해보고 사용해보도록 하자.

나의 개인적인 취향 상 분석을 먼저 면밀하게 한 후 사용을 하는 것 보다는 실제 동작하는 모습을

보면서 연관된 코드를 뜯어보는 것이 수월하기에 이번 포스팅 역시 그러한 방식으로 진행을 하겠다.

 

Firmata의 전체적인 구성은 호스트 PC 쪽의 Firmata Client와 아두이노쪽의 Firmata 스케치로 구성되어

있다. 물론 아두이노쪽에서 범용 Firmata 스케치가 아닌 Firmata 라이브러리를 사용한다면 구성이 조금

달라지겠지만 이 시리즈에서는 범용 Firmata 스케치를 사용한다는 전제로 포스팅을 하고 있다.

 

이러한 전제 하에 지난 번 포스팅의 가장 마지막에 실행했던 digital_output.py 소스를 가지고 간단하게

Firmata의 흐름과 관련 소스를 살펴보도록 하겠다.

 

다만 모든 소스를 세세하게 분석하는데는 많은 시간과 지식이 필요하므로 이번 포스팅에서는 우선 프로토콜이

어떻게 구현되는 지에 초점을 맞춰 살펴보도록 하자.

 

Firmata Client - pymata4

 

이전 포스팅에서도 언급한 바와 같이 Firmata Client는 다양한 언어로 구현이 가능하다. 그리고 이 시리즈

에서는 Python으로 된 Client를 사용하고 있으며 그 중에서도 자료가 가장 잘 정리되어있는 pymata4를

대상으로 한다.

 

pymata4의 핵심 소스는 3개의 파일로 구성이 되어있다.

 

  • pin_data.py : 아두이노의 pin mode를 설정하기 위한 각종 속성이 정의되어 있다.

  • private_constants.py : Firmata 프로토콜을 정의하는 여러가지 상수가 정의되어 있다.

  • pymata4.py : 가장 핵심적인 소스로 사용자들인 호출하여 사용할 API들이 구현되어있다.

 

단순히 Firmata를 이용하기 위해서는 pymata4.py에 있는 API를 어떻게 호출하는 지만 알면 된다. 이제

예제 코드인 digital_output.py로부터 시작하여 차근차근 알아보자.

 

digital_output.py 코드는 매우 단순하다 (코드에 집중하기 위해 원래 있던 주석은 모두 삭제하였다).

사전 이해를 위해 간단하게 코드에 주석을 붙였다. 

import sys
import time

from pymata4 import pymata4

# 사용할 디지털 핀 번호 설정. 기본 예제 코드에서는 6번을 사용한다.
DIGITAL_PIN = 6  # arduino pin number

# blink라는 함수를 구현하였다. 실제로 Firmata를 구동시키는 함수이다.
def blink(my_board, pin):
    # 가장 먼저 PIN 모드를 설정한다. 파라미터로 전달받은 핀(6번 핀)을 출력 모드로 설정한다. 
    my_board.set_pin_mode_digital_output(pin)

    # 1초 간격으로 6번 핀에 HIGH(1), LOW(0) 신호를 4회 반복하여 보낸다.
    # 이 6번 핀에 LED를 연결하여 1초 간격으로 LED가 켜지고 꺼지는 것을 4회 반복한다.
    # 직전 포스팅의 마지막 영상 참조.
    for x in range(4):
        print('ON')
	# 아두이노 보드의 6번 핀에 HIGH(1) 신호를 보낸다. LED가 연결된 경우 LED가 켜진다.
        my_board.digital_write(pin, 1)
        time.sleep(1)
        print('OFF')
	# 아두이노 보드의 6번 핀에 LOW(0) 신호를 보낸다. LED가 연결된 경우 LED가 꺼진다.
        my_board.digital_write(pin, 0)
        time.sleep(1)
    # 아두이노와의 연결을 끊는다.
    my_board.shutdown()

# 아두이노 보드의 인스턴스를 생성한다.
board = pymata4.Pymata4()
try:
    # blink 함수를 호출한다. 위에서 생성된 아두이노 보드 인스턴스와 사용할 핀 번호를 
    # 파라미터로 전달한다.
    blink(board, DIGITAL_PIN)
except KeyboardInterrupt:
    board.shutdown()
    sys.exit(0)

 

이제 위의 코드를 차근차근 살펴보자.


보드(아두이노) 인스턴스 생성하기

pymata4의 편리한 점 중 하나는 아두이노를 자동으로 찾아준다는 것이다. 아두이노와 호스트 PC간에 

정상적으로 연결만 되어있으면 단지 생성자 함수인 Pymata4()를 호출하는 것만으로 자동으로 

아두이노 보드를 찾아준다.

 

보드를 찾는 과정은 다음과 같은 로그로 확인할 수 있다.

 


/Volumes/Storage2/Firmata/FirmataTest/venv/bin/python /Volumes/Storage2/Firmata/FirmataTest/digital_write.py

pymata4: Version 1.10

 

Copyright (c) 2020 Alan Yorinks All Rights Reserved.

 

Opening all potential serial ports...

/dev/cu.wchusbserial1a1230

 

Waiting 4 seconds(arduino_wait) for Arduino devices to reset...

 

Searching for an Arduino configured with an arduino_instance = 1

Arduino compatible device found and connected to /dev/cu.wchusbserial1a1230

 

Retrieving Arduino Firmware ID...

Arduino Firmware ID: 1.1 FirmataExpress.ino

 

Retrieving analog map...

Auto-discovery complete. Found 22 Digital Pins and 8 Analog Pins


 

물론 명시적으로 필요한 파라미터를 전달하여 보드의 인스턴스를 생성할 수도 있다. 전달 가능한 파라미터는

다음과 같다(= 기호의 좌측은 파라미터 이름, 우측은 파라미터의 기본 값이다. Python은 파라미터 이름을 

사용하면 파라미터 순서와 관계없이 파라미터를 전달할 수 있으며 파라미터를 전달하지 않으면 = 우측의

기본 값이 사용된다).

 

  • com_port=None : 아두이노와 연결된 호스트PC의 포트. 위의 예에서는 /dev/cu.wchusbserial1a1230이다(매킨토시 PC에서 연결한 경우임).

  • baud_rate=115200 : 시리얼 통신 전송 속도

  • arduino_instance_id=1 : 아두이노 보드의 인스턴스 ID

  • arduino_wait=4 : 아두이노 리셋까지의 대기 시간

  • sleep_tune=0.000001 : 튜닝을 위한 파라미터로 일반적으로 수정하지 않는 것이 좋다.

  • shutdown_on_exception=True : RuntimeError Exception이나 KeyboardInterrupt exception이 발생한 경우 shutdown 함수를 호출할지의 여부

  • ip_address=None : StandardFirmataWifi 스케치를 사용하는 경우 Wi-Fi 기기의 IP 주소

  • ip_port=None : StandardFirmataWifi 스케치를 사용하는 경우 Wi-Fi 기기의 포트 번호. 보통 3030 사용

 

이와 같은 많은 파라미터들이 있으나 아무런 파라미터를 전달하지 않더라도 pymata4가 자동으로 연결된 

보드를 찾아 주는 것이다.

 

이 생성자 함수는 pymata4에서 사용할 전역 변수들을 초기화 하고 실제로 보드가 연결된 시리얼 포트를

찾는 것까지 상당히 긴 코드로 구현이 되어있어 자세한 설명은 생략하도록 하겠다. 다만 특별한 경우가 

아니라면  board = pymata4.Pymata4() 코드 한 줄로 아두이노를 연결하여 사용할 수 있다는 것만

알아두도록 하자.


blink 함수 분석 - 핀 모드 설정

Firmata를 이용하여 호스트 PC에서 아두이노의 핀을 이용하기 위해서는 먼저 아두이노 핀 모드를 설정해

주어야 한다. 그래서 가장 먼저 호출되는 API가 my_board.set_pin_mode_digital_output(pin)

이다. API 함수 이름으로 짐작할 수 있듯이 파라미터로 전달되는 pin(여기서는 6번 핀)을 디지털 출력으로 

설정하겠다는 의미이다. 그 과정을 조금 더 자세하게 살펴보자.

 

pymata4.py에서 set_pin_mode_digital_output 함수는 매우 단순하게 구현되어있다. 단지 전달

받은 파라미터인 pin에 private_constants.py에 정의된 상수인 OUPUT을 파라미터로 추가하여 private

함수인 _set_pin_mode 함수를 호출하는 것이 다이다. 전체 코드는 아래와 같다(원래의 주석은 삭제

했다).

 

def set_pin_mode_digital_output(self, pin_number):
        self._set_pin_mode(pin_number, PrivateConstants.OUTPUT)

 

_set_pin_mode 함수는 공통 함수이기 때문에 좀 더 복잡하게 구현이 되어있다. 하지만 우리는 Digital 

핀을 OUTPUT으로 사용할 것이므로 관련 부분만 집중해서 보도록 하자.

 

우선 전체 코드는 다음과 같다. 원래의 주석은 삭제를 하고 간단게 관련된 부분에만 별도의 주석을 달았다.

 

# Python에서 class의 멤버 함수들은 반드시 첫 번째 파라미터가 self여야 한다.
# 하지만 함수를 호출할 때는 self는 생략한다. 따라서 앞서 set_pin_mode_digital_output
# 함수에서 전달한 파라미터는 pin_number와 pin_state 2개이다. 나머지 2개의 파라미터는
# 전달받지 않았으므로 기본 값이 사용된다. 즉, callback은 None, differential은 1이다.
    def _set_pin_mode(self, pin_number, pin_state, callback=None,
                      differential=1):
# callback 파라미터는 전달받지 않았고 따라서 기본 값인 None을 사용하므로 아래 if문은
# 실행되지 않는다(None은 다른 언어의 null로 생각하면 된다).
        if callback:
            if pin_state == PrivateConstants.INPUT:
                self.digital_pins[pin_number].cb = callback
            elif pin_state == PrivateConstants.PULLUP:
                self.digital_pins[pin_number].cb = callback
                self.digital_pins[pin_number].pull_up = True
            elif pin_state == PrivateConstants.ANALOG:
                self.analog_pins[pin_number].cb = callback
                self.analog_pins[pin_number].differential = differential
            else:
                print('{} {}'.format('set_pin_mode: callback ignored for '
                                     'pin state:', pin_state))
#################################################################

# pin_state는 PrivateConstants.OUTPUT 값을 전달받았으므로 Pin_mode 역시
# PrivateConstants.OUTPUT 이다.
        pin_mode = pin_state

# pin_mode가 PrivateConstants.OUTPUT 이므로 아래 if문도 실행되지 않는다.
        if pin_mode == PrivateConstants.ANALOG:
            pin_number = pin_number + self.first_analog_pin
#################################################################

# _send_command 함수를 호출하여 아두이노로 통신하기 전에 마지막으로 Firmata 
# 프로토콜을 구현한다.
        command = [PrivateConstants.SET_PIN_MODE, pin_number, pin_mode]
        self._send_command(command)

# pin_mode가 PrivateConstants.OUTPUT 이므로 아래 if에서는 else절로 들어가
# 아무것도 실행하지 않고 끝낸다.
        if pin_state == PrivateConstants.INPUT or pin_state == PrivateConstants.PULLUP:
            self.enable_digital_reporting(pin_number)
        else:
            pass

 

 

위 소스 코드를 보면 대부분의 코드들은 파라미터 조건에 의해 실행되지 않거나 별다른 실행 없이 넘어가고

가장 핵심적인 부분인 Firmata 프로토콜을 구성하여 아두이노로 보내는 2줄만이 실행된다.

 

command = [PrivateConstants.SET_PIN_MODE, pin_number, pin_mode]
self._send_command(command)

 

Firmata 프로토콜 정의 문서(protocol/protocol.md at master · firmata/protocol · GitHub)

에서 보면 Message Type에 set pin mode(I/O) 라는 항목이 있고 이 항목은 다음과 같이 구성된다.

 

command MIDI channel
first byte second byte
0xF4   pin # (0~127) pin mode

 

 

그럼 이제 private_constants.py 파일을 열어 이 과정에서 사용된 2개의 상수인 OUTPUT과  SET_PIN_MODE

어떻게 정의되어 있는지 살펴보자.

 

SET_PIN_MODE = 0xF4  # set a pin to INPUT/OUTPUT/PWM/etc
...
OUTPUT = 0x01  # pin set as output

 

프로토콜로 정의된 것과 동일하게 command에 해당하는 SET_PIN_MODE0xF4 라는 값이 설정되어

있다. 나머지 2개의 파라미터는 범위 내에서 유동적으로 지정할 수 있으며 second byte에 해당하는 

OUTPUT은 카테고리 성격으로 자주 사용되는 값이므로 별도로 상수로 지정해 놓은 것이다.

 

마지막 단계의 _send_command함수도 단순한데, 전달받은 파라미터(프로토콜 포맷)를 byte 배열로 

바꾸어 serial port에 write(전송)하는 것이 끝이다. 전체 코드는 다음과 같다.

 

def _send_command(self, command):
        # 전달받은 파라미터(Firmata의 프로토콜 규격에 맞춘 데이터)를 바이트 배열로 바꾼다.
        send_message = bytes(command)

	# ip_address 전역변수가 지정되지 않은 경우 if 절 내의 내용을 실행한다.
        # 앞서 pymata4의 생성자 파라미터 설명에서 보았듯이 ip_address는 
        # StandardFirmataWifi라는 스케치에서만 사용되므로 여기서는 지정되지 않아
        # if 절이 실행되는 것이다.
        if not self.ip_address:
            try:
		# serial port에 write한다.
                result = self.serial_port.write(send_message)
            except SerialException:
                if self.shutdown_on_exception:
                    self.shutdown()
                raise RuntimeError('write fail in _send_command')
            return result
        else:
            self.sock.sendall(send_message)

 

정리

 

코드와 함께 정리하다보니 포스팅이 너무 길어진데다가 blink 함수에서 호출되는 digital_write API는 조금

복잡한 내용을 담고 있어서 다음 포스팅으로 넘기는 것이 좋을 것 같다.

 

다시 한번 강조하지만 전체 소스를 세세하게 파헤치는 것이 목표가 아니라 Firmata라는 프로토콜과 관련

라이브러리들이 어떤 흐름을 가지고 작동하는지를 아는 것이 목적인 만큼 관련 부분만 주목해서 파악하면

될 것 같다. 하지만 소프트웨어라는 것이 어찌보면 상당히 유기적이기도 한 만큼 생략으로 인해 혼란 스러운

부분도 많을 것이다. 이러한 부분들은 추후 기회를 봐서 더 상세히 다뤄보도록 하겠다.

 

그럼 다음 포스팅에서 digital_write API에 대한 내용으로 이어가겠다.

 

반응형

 

Firmata는 2가지 방식으로 사용이 가능하다.

 

그 한 가지 방법은 아두이노의 스케치에서 Firmata 라이브러리를 include한 후 라이브러리의 API를

활용하는방법이고, 다른 한 가지는 아두이노에는 범용 스케치를 업로드하고 모든 코딩을 클라이언트

쪽에서 하는 방법이다.

 

우선 두 번째 방법인 범용 Firmata 스케치를 아두이노에 업로드한 후 클라이언트에서만 코딩을 하는 방법을

알아보도록 하겠다. 이 방법은 아두이노 스케치의 C 프로그래밍에 익숙하지 않은 개발자들이 클라이언트

(호스트 PC)에서 본인에게 익숙한 언어로 개발을 할 수 있다는 장점이 있다.

 

본격적으로 Firmata의 소스 코드를 알아보기 전에 우선 간단하게 개발 환경을 먼저 정리하고 진행하고자

한다. 다만 이 글에서는 매킨토시 환경 하에서 Python Client를 선택하여 진행하는 만큼 Windows 사용자나

Python이 아닌 다른 언어를 사용하시는 분들은 다른 곳을 참조하셔서 환경을 구성하는 것이 좋을 것 같다.

 

환경 구성하기1 - 아두이노에 FirmataExpress 설치하기

 

Firmata 기반의 개발을 하기 위해서는 클라이언트(호스트 PC)에서는 Firmata Client 라이브러리를 설치

하여야 하며 아두이노에는 범용 Firmata 스케치를 업로드하는 것으로 끝난다.

 

누누이 말하듯이 Firmata Client 라이브러리는 다양한 언어로 구현이 되어있다. 각자에게 익숙한 언어로 된

라이브러리를 선택하면 되지만 역시 가장 심플하게 구현되어있는 것은 Python으로 구현된 라이브러리이다.

나역시 Java와 iOS의 Obj-c가 주로 사용하는 개발 언어이지만 코드를 분석하고 구현하는데는 오히려

Python이 더 접근하기 쉬웠고 소스 파일 구성도 매우 단순하여 부담이 없었다.

 

일반적으로 Python 라이브러리 중에는 pyFirmata, 아두이노 범용 스케치로는 StandardFirmata를 많이 

이용하는데 나는 자료가 좀 더 상세하게 정리되어있는 pymata4와 여기에 더 적합하다는 FirmataExpress를

사용하였다.

 

아두이노에서 기본적으로 제공하는 범용 Firmat 스케치 예제들이다.

 

사용하게 될 FirmataExpress는 기본 예제에 포함되어있지 않으므로 아두이노 스케치 IDE의 라이브러리 

관리 메뉴로 들어가 검색한 후 설치해야 한다(나는 이미 설치한 후라서 Installed로 표시되고 있다).

 

1. 툴 > 라이브러리 관리... 메뉴를 선택한다.

 

 

2. 라이브러리 매니저 창에서 Firmata로 검색을 한 후 FirmataExpress를 찾아 설치를 진행한다.

 

 

3. 설치가 완료되면 파일 > 예제 > 사용자 지정 라이브러리의 예제 항목에서 FirmataExpress를 찾을 수 있다.

 

 

라이브러리가 설치된 후 파일 > 예제 > 사용자 지정 라이브러리의 예제 항목에서 FirmataExpress를 찾아

열고 아두이노에 업로드하면 아두이쪽의 준비는 끝이다.

 

환경 구성하기 2 - Python 개발환경 구성하기

 

다음은 클라이언트 쪽인데…일단 Python의 설치 및 환경설정에 대한 내용은 그 자체만으로 한 번의 포스팅으로

끝날 내용이 아니므로 여기서는 생략을 하겠다. 일단 PC에 Python이 설치되어 있다는 전제하에 진행을 하겠다.

이 부분이 어려운 경우 앞서 말한대로 각자에게 익숙한 언어로 구현된 라이브러리를 이용하면 된다.

 

일단 나는 PyCharm을 이용하여 학습을 진행하였다. PyCharm에서 Virtualenv로 프로젝트를 생성하여 코딩

하는 법에 대해서만 간략하게 설명하도록 하겠다 (현재 맥미니를 사용 중이라 매킨토시 기준으로 작성한다).

 

1. Pycharm의 File 메뉴를 선택한 후 New Project를 선택한다.

 

2. Create Project 창에서 제일 처음 Location은 그냥 두고 Project Interpriter… 항목에서 New environment using Virtualenv를 선택한다. Location 항목에 프로젝트를 생성할 경로를 입력하고 Base Interpreter는 시스템에 설치된 Python 중 하나를 선택한다.

 

3. 프로젝트를 생성할 시의 옵션으로 기존 프로젝트에 붙여넣을지, 새 창으로 열지, 현재 윈도우에서 열지를 물어보는 창. New Window로 선택하면 무난함.

 

4. 프로젝트가 생성되면 아래와 같이 창이 열린다.

 

5. Firmata를 사용하기 위해 필요한 라이브러리를 추가하기 위해 Preferences... 메뉴를 연다.

 

6. Project <프로젝트 이름> 항목을 선택한 후 Project Interpreter를 선택한다. 기본으로 설치된 pip와 setup tool 라이브러리가 보인다. 필요한 라이브러리를 추가하기 위해 하단 좌측의 + 버튼을 클릭한다.

 

7. + 버튼을 누르면 열리는 Available Packages 창에서 pymata4로 검색을 한다. 검색된 목록에서 pymata4를 선택하고 좌측 하단의 Install Package 버튼을 클릭하여 설치한다. 설치 시 의존성에 필요한 패키지를 모두 설치한다.

 

8. 설치를 하고 난 후 아래 화면과 같이 pymata4와 pyserial 2개의 패키지가 추가로 설치된 것을 확인할 수 있다. Firmata가 기본적으로 Serial 통신을 하기 때문에 의존 패키지로 pyserial이 함께 설치된다.

 

9. 이제 다시 프로젝트 화면으로 돌아가 프로젝트 이름에 마우스 우클릭을 하여 New > Python File을 선택하여 소스 코드를 입력할 Python 파일을 만든다.

 

10. 파일명을 입력하고 OK 버튼을 클릭하여 파일을 생성한다.

 

11. 일단 빠른 테스트를 위해 생성된 Python 파일에는 pymata4의 예제 중 digital_output.py 파일을 그대로 카피하여 붙여넣기 하였다.

 

12. 코딩된 Python 파일을 실행하기 위하여 Run 메뉴의 Run…항목을 클릭한다.

 

13. 코드가 실행되면서 아래의 영상과 같이 LED에 1초 간격으로 4번 불이 들어오고 프로그램이 종료된다. 하단의 Run 창에는 아래 화면과 같이 로그가 찍힌다. Auto-discovery complete. Found 22 Digital Pins and 8 Analog Pins까지는 pymata4 라이브러리에서 찍는 로그로 아두이노가 연결된 serial 포트를 찾고 아두이노 및 아두이노에 업로드된 Firmata에 대한 정보를 가져오는 내용이 출력된다.



 

 

정리

 

오늘은 간단하게 개발 환경 구성과 간단한 예제를 하나 돌려보았다.

 

본문에서 설명한 것과 같이 아두이노는 FirmataExpress 스케치를 업로드한 이후 더이상 할 것이 없다. 

이제부터 모든 아두이노 제어는 호스트 PC에서 Python(물론 지원하는 타 언어를 이용해도 됨) 언어로

코딩하여 진행하게 된다.

 

다음 포스팅부터 pymata4와 FirmataExpress를 하나하나 뜯어보면서 어떻게 동작하는지에 대해 

살펴보도록 하자.

 

반응형

 

 

지난 시간 Firmata에 대해 포스팅한 후 많은 분들이 관심을 가져주시고 또한 의문을 제기해주셨다.

그중에 가장 중요한 것이 바로 다음의 두 가지였다.

 

  1.  왜 Firmata를 사용하는가?

  2. 왜 라즈베리파이와 아두이노를 연동하여 사용하는가?

 

이런 질문을 받고 나니 확실히 어떤 목적으로, 어떤 이점이 있기에 Firmata를 사용하고 라즈베리파이와

아두이노를 연동하려고 했는지 다시 한번 고민해보게 되었다. 아무리 작고 개인적인 프로젝트라 하더라도

역시나 대충, 어물쩡, 설렁설렁 하면 안되겠다고 새삼 깨달았다. 오늘은 위 두 질문에 대한 답을 찾는

것으로 시작을 해보고자 한다.

 

왜 Firmata를 사용하는가?

 

어찌보면 이 질문의 답은 명확하다. 대략 세 가지 정도로 추려보자면

 

1. 검증받은 프로토콜의 사용

지난 시간에도 언급했듯이 디지털 기기간에 통신을 하기 위해서는 프로토콜이라는 규약을 만들고 지킬 

필요가 있다. 하지만 프로토콜을 설계하고 구현한다는 것이 그리 만만한 작업은 아니다. 때문에 이미

검증된 MIDI Message Format을 이용하여 안정적으로 구현된 프로토콜을 사용할 수 있다는 것은

큰 이점이 될 것이다.

 

2. 다양한 기기 및 언어 이용

프로토콜이 명확하게 정의되어있기 때문에 이 프로토콜 구현만 제대로 한다면 어떤 언어로든 아두이노를

제어할 수 있다. Firmata Protocol git 페이지에 가보면 다양한 언어로 구현된 Firmata 클라이언트

링크를 볼 수 있다. 또한 시리얼 통신만 가능하다면 PC 뿐만 아니라 모바일 기기에서도 아두이노를 제어할 수

있다.

 

3. 사용의 용이성

Firmata Client 프로그램들은 이 프로토콜을 손쉽게 이용할 수 있도록 API가 잘 구현되어있다. 따라서

적절한 API를 가져다 쓰기만 한다면 웬만한 아두이노 컨트롤은 손쉽게 수행할 수 있다. 게다가 아두이노에는

Firmata 라이브러리만 올려두면 추가적인 프로그래밍이나 스케치 업로드등을 할 필요도 없어 오직 호스트

PC(혹은 모바일 기기)에서만 개발자에게 익숙한 클라이언트로 프로그래밍하여 제어할 수 있다.

 

이렇게 Firmata는 아두이노를 활용하는데 많은 이점을 주는 라이브러리라고 할 수 있다.

 

왜 라즈베리파이와 아두이노를 연동하여 사용하는가?

 

이 질문은 사실 많은 고민을 하게 만들었다. 라즈베리파이도 이미 충분한 수의 GPIO 핀이 있는데 굳이

아두이노를 연결해서 사용하는 이유는 무엇일까? 라즈베리파이와 아두이노 연동, 시리얼 통신 등으로

검색을 해보면 많은 자료들이 검색되지만 정작 왜 연동을 하는지 그 목적에 대해 설명한 자료는 거의

없다. 그저 기술적인 호기심 때문만은 아닐텐데…

 

하지만 내 개인 프로젝트에 국한했을 때는 이러한 구성에 의문을 가질 수 있지만 일반적인 상황에서, 또는

아두이노를 중심에 둔다면 이러한 구성이 충분히 합리적이라는 것을 알 수 있다.

 

1. 원격 센서 제어

호스트에서 원격으로 어떤 센서로 측정된 값을 가져와 연산을 하여 처리한다고 했을 때 당연히 원격 센서는

아두이노를 사용하는 것이 가격적인 측면에서 합리적일 것이다. 라즈베리파이는 호스트로서 수신된 데이터를

연산하기만 하면 된다.

 

2. 하드웨어적인 차이

원격이 아닌 같은 모듈 내에서 사용을 하더라도 라즈베리파이와 아두이노의 하드웨어적인 차이에 의해 함께

연동하여 사용할 수 있을 것이다. 가장 큰 차이라면 역시나 GPIO인데 아두이노에는 라즈베리파이에 없는

Analog PIN이 별도로 있으며, 작동 전압도 라즈베리파이가 3.3v 인 반면 아두이노의 경우 3.3v와 5v용을

선택하여 사용할 수 있고, 핀당 사용 가능한 전류도 라즈베리파이가 16mA인 반면 아두이노는 40mA까지

사용할 수 있다. 이러한 특성상 비록 라즈베리파이에 40여개의 GPIO가 있지만 아두이노를 연동해서 사용

하는 것이 더 나은 경우도 있을 것이다.

 

하드웨어에 대한 정보들은 간단하게 아래 내용을 참고하면 될 것이다.

 

The operating voltage of the GPIO pins is 3.3v with a maximum current draw of 16mA. This means that we can safely power one or two LEDs (Light Emitting Diodes) from a single GPIO pin, via a resistor. But for anything requiring more current, a DC motor for example, we will need to use external components to ensure that we do not damage the GPIO. 

-

출처 : https://www.tomshardware.com/reviews/raspberry-pi-gpio-pinout,6122.html

 

아두이노 우노의 사양

 

위의 내용을 감안해 본다면 분명히 라즈베리파이와 아두이노를 연동하여 사용해야 하는 것이 더 유용한 경우도 

있을 것이다. 

 

Firmata의 한계

 

하지만 100% 좋은 것이 어디 있으랴.

내 구미에 맞게 커스터마이징해야 하는 경우라면 Firmata는 결코 답이 아니다. 사실 모든 라이브러리나 

프레임워크가 다 동전의 양면이 아니던가? 쉽고 편하게 사용하기 위해 적용은 하지만 정작 중요하게 

커스터마이징해야 할 때 상당히 곤란한 상황에 직면하는 경우가 적지 않다.

 

지난 포스팅에서도 언급했듯이 나역시 PCA9685 PWM 서보모터 드라이버를 Firmata 상에서 사용하려고

했으나 이와 관련된 프로토콜은 정의되어있지 않기 때문에 대안을 찾기 위해 열심히 소스 코드를 뜯어보고 

있다…ㅠ.ㅠ 해결책에 한걸음 다가갔나 싶으면 비트 연산들이 줄줄이 나와 java 프로그래밍을 위주로 해온

나에게는 결코 쉽지 않은 작업이다…ㅠ.ㅠ

 

이 부분은 글을 이어 나가면서 극복해보도록 하겠다. 

 

정리

 

원래 이번 포스팅부터 코드 분석을 들어갈 예정이었으나 위의 질문들은 프로젝트를 수행하는데 있어서 분명

중요한 시사점이 있기 때문에 집고 넘어가는 것이 좋겠다고 생각했다. 그리고 이 글을 정리하기 위해 적잖이

검색을 하고 자료를 찾아보았지만 위와같은 근본적인 질문에 대한 명쾌한 답변은 찾기가 쉽지 않았다.

 

결국 몇몇 글들과 나름의 지식을 기반으로 글을 적기는 했지만 아직도 객관적인고 명확한 근거는 모자라지 

않나 하는 아쉬움이 있다. 이 부분은 앞으로의 숙제가 될 것 같다.

 

이제 예정한대로 다음 포스팅 부터는 Firmata Client와 라이브러리 그리고 예제 코드를 통해 Firmata에 

대해 조금 더 구체적으로 알아보도록 하겠다.

반응형

로봇을 제작하면서 전자부의 구성은 라즈베리파이 + 아두이노를 사용하기로 계획했다.

일단 사양과 활용도가 높은 라즈베리파이로 각종 데이터 분석과 추후 AI를 위한기능들을 구현하고

실제 구동부의 동작은 아두이노로 제어를 하는 구조다. 물론 요즘 새로 출시된 아두이노들은 웬만한

ML 처리는 가능하지만 아무래도 활용도라든지 관리 차원에서는 라즈베리파이가 조금 더 접근하기

쉬운 것은 사실이다.

 

게다가 일반적인 아두이노 호환 컨트롤러들은 워낙에 저가여서 모터나 센서 등을 조합해서 다양한

구동부를 만들고 이것을 라즈베리파이와 연동한다면 다양한 형태의 로봇이나 차량 혹은 드론을

만들 수 있을 것이라 생각했다. 그래서 프로젝트 이름도 MORS(MOdular Robot System)이라고

지었다.

 

계획은 세웠으니 이제 구현만 하면 되는데…라즈베리파이와 아두이노를 어떻게 연결하는 것이 좋을까?

아직 한번도 해본 적이 없는 구성이라 일단 열심히 검색을 해보았다.

 

일단 가장 기본적으로 알 수 있는 방법은 우리가 PC에서 아두이노 스케치를 개발하듯이 라즈베리파이를

호스트 PC로 만들고 거기서 스케치를 코딩하고 아두이노에 업로드하여 동작하도록 하는 것이다. 하지만

이 방식으로는 아두이노의 PIN에 대해 라즈베리파이가 직접 컨트롤 할 수 없다는 문제가 있다. 즉, 라즈베리

파이가 사용자의 신호를 받았을 때 그 신호를 실시간으로 아두이노에게 전달해야 하는데 이 방식으로는

그것이 불가능하다. 

 

사실상 라즈베리파이와 아두이노가 따로 노는 상황

 

그렇다면 라즈베리파이와 아두이노의 역할을 아예 분리하는 방식을 생각해볼 수도 있다. 라즈베리파이는

부하가 큰 데이터나 ML 처리의 연산만 담당하고 아두이노는 모터나 센서등의 동작을 담당하는 식이다.

하지만 이렇게 되면 사용자가 라즈베리파이와 아두이노를 이원화 하여 컨트롤해야 하고 또 다수의 아두이노

기반 구동부를 연결하는 경우 구조가 매우 복잡해진다(사실 첫 번째 경우와 동일한 케이스인데 다만

아두이노쪽에 사용자와 통신할 수 있는 모듈(ESP, 블루투스, nRF 등)을 추가하여 아두이노를 별도로

제어한다는 점이 다를 뿐이다).

 

쌍둥이를 키우는(?) 입장이랄까?

 

그러다 찾아낸 것이 바로 Firmata이다. 앞으로 얼마간 이 Firmata에 대해 알아보고자 한다.

 

바로 이거지~

 

이 글은 비록 개발자로 일하고 있지만 태생이 문돌이인 블로그 주인의 글이니 보다 정확한 자료를 원하시는

분들은 아래 링크로 이동하여 참고하시면 되겠다. 다만 영어의 압박은 감수하셔야…

 

Firmata 문서 Git : GitHub - firmata/protocol: Documentation of the Firmata protocol.

 

Firmata는 프로토콜이다.

 

프로토콜은 잘 아시다시피 하나의 규약이다. 통신을 할 때 지켜야 할 약속으로 우리가 가장 잘 알고있는

프로토콜은 바로 워키토키를 이용하여 통신을 할 때 자신이 할 말을 마쳤으니 상대방이 말하라고 하는

의미의 “오버”를 들 수 있겠다.

 

하지만 디지털 장치로 그 영역을 옮겨오면 그렇게 단순하지는 않다. 위의 예도 사람의 입장에서 적으니

단순하게 보일 뿐 실제 워키토키가 처리하는 것은 디지털화 된 음성 데이터를 두 대의 워키토키 사이에

전달하기 위해 채널을 확인해야 하고 데이터의 순서나 손실 여부를 체크해야 한다. 이 역시 중요한 부분만

언급했을 뿐 실제로는 더 많은 내용이 오고 갈 것이다.

 

아주 간단한 프로토콜

 

이렇게 디지털 기기에서 양자간에 데이터를 주고받기 위한 규칙을 프로토콜이라고 한다. 우리가 잘

아는 TCP/IP, SMTP, HTTP, FTP 등이 모두 프로토콜이며 각각의 목적에 따라 그 규칙이 모두 다르다.

지금 공부하고자 하는 Firmata 역시 이러한 프로토콜이며 Firmata의 목적은 호스트 컴퓨터와 마이크로

컨트롤러간에 직접 통신을 할 수 있도록 하기 위한 것이다.

 

Firmata는 midi message format을 기반으로 만들어졌다고 하는데 일단 midi message format이

무엇인지까지 파고드는 것은 범위가 너무 넓어지므로 관련 링크만 걸어두겠다.

 

Official MIDI Specifications : Specs

 

여기서 midi란 우리가 잘 알고 있는 디지털 악기가 맞다(Musical Instrument Digital Interface)

 

Firmata의 구성 - 소프트웨어 관점에서

 

Firmata는 호스트 PC쪽의 Firmata Client와 마이크로컨트롤러쪽의 Firmata 라이브러리로 구성

되어 있다. 

 

Firmata Client의 경우 웬만한 언어는 모두 사용 가능한데 대표적으로 Python, java, javascript로부터

iOS, Android까지 모두 사용 가능하다. 또한 각 언어로 구현된 클라이언트도 각각의 특성에 따라 여러

버전이 있어 필요에 따라 선택하여 사용 가능하다.

 

아두이노 라이브러리는 말 그대로 아두이노에서 사용 가능한 라이브러리 형태로 되어있으며 가장 기본적인

라이브러리는 아두이노 스케치의 예제에 포함이 되어있다. 파일 > 예제 > Firmata 항목으로 들어가면 

다양한 Firmata 목록을 볼 수 있는데 가장 기본적인 것은 StandardFirmata이다.

 

아두이노 스케치에서 Firmata 라이브러리 불러오기

 

아두이노에 Firmata 스케치를 업로드하고 클라이언트에서 API를 호출하면 Firmata 프로토콜을 통해

아두이노의 해당 API가 호출되는 식이다(자세한 것은 다음에 소스 분석을 통해 알아보겠다).

 

Firmata의 구성 - 프로토콜 관점에서

 

앞서도 이야기 했듯이 프로토콜이란 통신을 위해 지켜야 할 일종의 약속이다. 즉 FirmataClient에서

약속된 형태의 데이터를 전달해야 아두이노의 Firmara 라이브러리에서 데이터를 받아들이고 처리할 수

있다. 이러한 약속들은 아래 문서에 정의되어 있다.

 

Firmata protocol : protocol/protocol.md at master · firmata/protocol · GitHub

 

 

문돌이들의 경우 몇몇 개념이 헷갈릴 수 있으나 이 약속을 지키기 위한 대부분의 처리는 이미 API로 모두

구현이 되어있으며 다양한 샘플도 존재하니 그저 API를 호출해서 사용하면 된다. 조금 더 이해의 폭을

넓히자면 이 약속이라는 것이 그저 API 호출 시 넘겨주어야 할 파라미터를 정의하는 것이라 생각하면

조금 더 이해가 쉬울 것이다.

 

예를들어 위 링크된 문서의 Message Type 중 set digital pin value라는 항목을 살펴보자

테이블을 보면 우선 command 항목은 0xF5이다. 즉, 아두이노의 특정 디지털 핀에 값을 전달하기 

위해서는 0xF5라는 값으로 시작하는 데이터를 보내야 한다. 다음 열은 비어있고 세 번째 열에

1~127 사이의 핀 번호를 입력해야 하고 마지막으로 1 또는 0으로 해당 핀에 전달할 값을 지정해야

한다. 만일 9번 핀에 디지털 신호를 보내기 위해서는 0xF5, 9, 1 또는 0xF5, 9, 0으로 구성된 3개의

데이터를 보내면 되는데 command에 해당하는 값들은 상수로 지정하여 API에서 처리를 해주므로

실제 API를 호출할 때는 command를 제외한 9, 1 또는 9, 0만을 파라미터로 하여 다음과 같이

보내면 된다.

 

digital_pin_write(pin, 1) 
digital_pin_write(pin, 0)

 

이 중에서 특히 중요한 것이 Sysex Message Format인데 이 부분은 다음 포스팅에서 다뤄보기로 하겠다.

 

정리

 

사실 Firmata에 대해 굳이 이렇게까지 알지 않아도 대충 예제를 보면서 구현하는 것은 그리 어렵지 않다.

그런데 로봇을 만들면서 서보모터를 컨트롤하는데 I2C 기반으로 통신을 하는 PCA9685 PWM 서보모터

드라이버를 사용하려고 보니 아두이노에서 전용 라이브러리를 사용해야 하고 Firmata에서는 이러한 특정

라아브러리에 대한 message format까지 모두 지정해놓은 것은 아니라서 현재로서는 사용이 어렵다.

결국 어떻게 커스터마이징 좀 안될까 하고 조금 더 파고들어가 보기로 한 것이다.

 

물론 다른 방법으로는 I2C에 대한 message format은 정의가 되어있으므로 관련 API를 이용해서 제어하는

방법도 있을 것 같은데 그 또한 그리 만만하지는 않을 것 같아서 우선은 Firmata쪽을 보기로 하였다. 만일

이 시도가 실패한다면 아마도 I2C를 이용한 PCA9685 제어에 도전하게 될지도 모르겠다.

 

다음 포스팅에서는 Sysex Message Format에 대해 알아보고 본격적으로 API와 샘플코드에 대한 분석을

진행해보고자 한다. 

 

#블로그/로봇개발

반응형

 

2020/05/17 - [로봇] - 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #2 Restart

 

인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #2 Restart

인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #1 개요를 작성한 것이 19년 8월 5일이었다. 그리고 어언 9개월이 넘게 지나버렸다. 회사일과 가정사로 이래저래 바쁜 나날로 손을 대지는 못했지만 머릿속에서

mazdah.tistory.com

2020/05/30 - [로봇] - 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #3 Modeling

 

인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #3 Modeling

2019/08/05 - [로봇] - 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #1 개요 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #1 개요 내가 아두이노를 처음 접한 것이 2016년 5월 이었다. 그리고 내 인생에는 새로운 세상이 열

mazdah.tistory.com

https://mazdah.tistory.com/865

 

인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #4 다리 제작

2019/08/05 - [로봇] - 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #1 개요 2020/05/17 - [로봇] - 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #2 Restart 2020/05/30 - [로봇] - 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #3 Model..

mazdah.tistory.com

2020/08/16 - [로봇] - 인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #5 조립 완료… 그러나…

 

인생 프로젝트 시작 - MORS 프로젝트 #5 조립 완료… 그러나…

이 프로젝트를 RESTART한 것이 올해 5월 17일… 거의 3개월 전이다. 그동안 상당히 많은 부품을 모델링하고 출력하고…또 일부는 출력대행을 맡기고… 테스트를 위해 조립하고… 잘못된 설계를 바�

mazdah.tistory.com

 

내가 아두이노를 처음 접한 것이 2016년 5월 이었다. 그리고 내 인생에는 새로운 세상이 열렸고, 나의 학문적
정체성이 그 실체를 드러냈다. 나는 문돌이의 탈을 쓴 공돌이였음을 커밍아웃 할 수밖에 없었다.

 

처음 아두이노를 접한 후 지금까지 꽤나 굵직한 개인 프로젝트를 많이 시도하였다. 하지만 안타깝게도 그나마 성공
했다고 할만한 프로젝트는 2018년 2월달에 만들었던 온도/습도/먼지 측정기 정도이고 그 외에는 모두 끝을 보지
못했다. 대략 다음과 같은 시도들이 있었다.

 

  1. 2016년 6월 ~ 2017년 1월 : 4족 보행 로봇 만들기

  2. 2017년 7월 ~ 2017년 10월 : 싱글콥터 만들기

  3. 2019년 1월 ~ 현재 : 미니 드론 만들기

싱글콥터 만들기를 진행할 때까지는 3D 프린터도 없어서 온갖 잡동사니를 사다가 자르고 붙이고 하면서 참 고생도
많이 했다. 물론 3D 프린터를 마련한 후에도 모자라는 모델링 실력에 사실상 직접 출력해서 쓴 것보다 출력 대행을
맡긴 것이 더 많긴 하지만…ㅠ.ㅠ

 

아무튼 이렇게 진행한 프로젝트들이 비록 그 끝은 보지 못했지만 아마도 이제 시작할 인생 프로젝트의 밑거름이 
되려고 존재했던 것이 아닌 가 하는 생각이 든다. 바로 그런 실패를 통해 오늘부터 시작할 이 프로젝트의 
아이디어가 탄생한 것이나 다름 없으니 말이다(매우 강한 아전인수인가…-.-)

 

물론 이제 시작할 이 프로젝트의 컨셉이나 아이디어가 전혀 새로운 것은 아니다. 하지만 몇몇 측면에서는 분명 
조금은 새로운 시도라 할 수 있을 것 같다(진정한 판단은 이 글을 읽는 분들이 해주시길…^^).

 

프로젝트의 명칭 - MORS

이 프로젝트의 명칭은 MORS이다. MOdular Robot System의 약어이다. 뭔가 그럴듯한 명칭을 생각하고자
했지만 약어를 만들고 보니…Mors란 영어권에서는 “죽음”, “죽음의 신”, 라틴어로는 “죽음”, ”시체”, “끝”, “파멸”
등 굉장히 불길한 의미를 지니고 있었다. 그나마 독일어에서는 “신화”라는 의미가 있으며 라틴어 숙어인 Mors 
sola는 “죽음이 갈라놓을 때까지”라는 조금은 애절한 의미가 있었다. 이 중 쓸만한 것은 역시 독일어의 “신화”가
아닐까. “신화가 될 프로젝트”라…나름 괜찮네…

 

하지만 역시 중요한 것은 풀네임이 의미하는 바이다. 바로 “모듈형 로봇 시스템”이라는 개념 말이다.

 

Concept

핵심 컨셉은 바로 모듈의 “사용자화”와 “공유”이다. 즉, 사용자가 모듈을 직접 만들고 이 것을 오픈소스화 하는
것이다.

 

사실 “모듈형”이라는 개념은 하나도 새로울 것이 없다. 이미 많은 로봇들이 모듈형으로 제작되고 있다. 특히나 
교육용 로봇들의 다수가 모듈형으로 만들어지고 있다. 따라서 “모듈형”이란 개념은 어찌보면 오히려 상투적인 
개념에 더 가깝게 느껴지기까지 한다.

 

다양한 모듈형 로봇들

 

하지만 이런 로봇들은 대체로 모듈들이 ready-made로 이미 생산 당시 각 모듈에 부여된 기능을 활용하는
정도로 확장성은 그리 높지 않다는 아쉬움이 있다. MORS는 바로 이점에 착안하여 모듈들을 사용자가 직접
만들어 활용할 수 있도록하고 또 이렇게 만들어진 모듈을 오픈소스화 하는 것이 주 목적이다.

 

물론 이렇게 할 경우 사용자의 기술적 이해도나 숙련도가 더 높아지는 장애가 발생을 한다. 아두이노에 대한
지식 뿐만 아니라 BASE에서 모듈을 제어하기 위한 프로그래밍도 필요하기 때문에 어느 정도의 프로그래밍
지식도 필요로 하게 될 것이다.

 

디자인

MORS의 핵심은 라즈베리파이가 장착된 BASE이다. 아래의 그림들은 BASE의 구성도이며 다양한 모듈을
다양한 형태로 연결 가능하도록 하기 위해 8각형의 형태로 만들었다.

 

이 BASE는 2개의 레이어로 구성이 되어있으며(물론 추후 확장될 수도 있다), 각각의 레이어는 다음과 같이
구성되어있다.

 

레이어 1

우선 앞서 말한대로 BASE에는 라즈베리파이가 1대 장착되어있고 모듈을 USB로 연결하게 될 경우 기본
4개의 USB 포트를 확장하기 위해 USB 확장 Hat 2개를 배치하였고 모듈을 I2C 방식으로 연결하거나
혹은 모듈에 라즈베리파이를 통해 전원을 공급할 경우를 위해 소형 bread board를 올렸다.

 

 

레이어2

두번째 레이어에는 전원과 관련된 부품들이 배치가 되는데 기본적으로 배터리가 장착이 되고 또 모듈쪽
부품들이 다양한 전압을 사용할 수 있도록 2개의 step-down converter를 두어 2종류의 전압(기본은
6V와 12V)을 사용할 수 있게 하고 다수의 모듈에 전원을 공급하기 위해 2개의 배전반을 배치하였다.

 

 

Connector

마지막으로 BASE와 모듈간의 통신 및 전원 공급을 위한 커넥터 구성이다. 우선 데이터 통신을 위해서는
USB와 I2C 2가지의 방법을 선택 가능하도록 하여 USB 커넥터를 위한 홀과 I2C를 위한 일반 점퍼선용
홀을 두었다. I2C로 연결을 하는 경우에는 모듈쪽 보드에 별도의 전원 인가가 필요하므로 전원 공급용 점퍼
선도 함께 사용한다. 또 모터 등 직접 별도의 전원을 인가해야 할 경우를 위해 2개의 전원 포트용 홀을 두었다.

 

 

Modules

모듈은 전적으로 사용자가 직접 만들게 되므로 고정된 형태가 없다. BASE는 기본적으로 8개의 모듈을
연결할 수 있도록 만들어져 있으나 이 것은 표면적인 형태일 뿐이고 사용하기에 따라서는 작은 모듈 8개를
BASE에 연결하는 형태가 아닌 커다란 모듈에 BASE를 장착하는 형태로 운용할 수도 있다. 모듈은 
기본적으로 아두이노 프로 미니 보드를 베이스로 만들 수 있으며 라즈베리파이와 USB 연결이 가능한
보드라면 어떤 것이든 사용이 가능하다.

 

모듈 제어

라즈베리파이로 아두이노를 제어하는 방법은 일반적으로 2가지를 생각할 수 있다. 

 

첫 번째는 USB로 연결하여 Firmata 라이브러리를 이용하는 방법이다. 이 방법은 라즈베리파이에서 
아두이노의 포트를 직접 제어하는 방식으로 USB로 연결하므로 전원 문제가 자동으로 해결되고 또 모듈쪽에 
별도의 프로그래밍이 필요 없다는 장점이 있다. 다만 라즈베리파이에서 몇개까지의 아두이노를 USB로 
연결하여 제어할 수 있는지는 확인이 필요하다. 일단 8개까지 연결해보려고 계획 중이다. 

 

 

두 번째는 I2C 방식으로의 연결이다. 이 방식은 BASE의 라즈베리파이에서는 사용자의 원격 조종기 신호만
받아들여 이 신호를 모듈쪽으로 전달만 하고 실제 기능은 각 모듈의 프로그램들이 전달된 신호에 따라 수행
하게 되는 방식이다. 일단 상당히 많은 수의 모듈을 연결할 수 있기는 하지만 모듈쪽에 별도의 전원을 인가
해주어야 하고 또 각각의 모듈에 프로그래밍을 해야 한다는 단점이 있다.

 

 

우선은 연결의 편의성과 라즈베리파이에서만 프로그래밍을 하면 된다는 점에서 USB 연결을 우선으로 
생각하고 있다.

 

운용

이미 앞에서 상당부분 언급을 하였지만 MORS는 BASE에 사용자가 직접 만든 모듈을 연결하여 동작을
시키는 방식이다. 모듈은 바퀴가 달린 형태일 수도 있고 로봇 다리의 형태일 수도 있고 드론의 프로펠러가
될 수도 있으며 방수 처리가 된 모듈로 수상용 모듈이 될 수도 있다. 아주 가볍게는 선풍기 모듈 하나 붙여
책상 위에 올릴 수도 있을 것이다^^.

 

더불어 사용자가 원한다면 본인이 개발한 모듈을 공유할 수 있도록 할 것이다. 3D 프린팅된 모듈용 프레임이
있다면 Thingiverse와 같은 플랫폼을 이용하여, BASE나 모듈의 프로그램들은 GitHub와 같은 플랫폼을
통하여 서로 공유할 수 있도록 하는 것이다.

 

공유 프로그램의 경우 라즈베리파이에 소형 모니터를 연결한 후 아래 이미지와 같은 사용자 인터페이스를 통해
온라인으로 직접 업데이트 할 수 있도록 개발할 계획이나 이 부분은 시간이 꽤 걸릴 것 같다. 아울러 여력이 
된다면 npm같은 플랫폼을 직접 만들어보고 싶기도 하다.

 

 

정리

앞서 말했듯이 이 프로젝트는 그동안 진행했던 개인 프로젝트들을 총 집대성한 프로젝트가 될 것이다.
규모 면에서는 상당히 부담이 되지만 그래도 앞서 했던 작업들의 연장선인 만큼 어느 정도 자신감은 있다.
하지만 어디 세상 일이란 것이 그렇게 단순하기만 하던가. 중간에 어떤 문제가 어떻게 닥쳐올 지는 아무도
모르는 일…-.-

 

당장에 BASE 프레임을 3D 출력해야 하는데 내가 가지고 있는 3D 프린터는 너무 사이즈가 작아 출력이 
어렵고(분할하기도 쉽지 않은 형태라) 결국 출력 대행을 해야 하는데 이것 또한 비용이 만만치 않다…ㅠ.ㅠ
그래도 결국은 돈을 쓰고 말겠지만…

 

우선은 BASE를 빨리 만들고 첫 번째 모듈은 4족 보행 로봇용으로 만들려고 한다. 사실 바퀴가 달린 형태가
구현이 훨씬 쉽겠지만 애초에 4족보행 로봇을 재시도 하려다가 탄생한 프로젝트이다보니 일단은 로봇
쪽으로 시작을 해보려고 한다.

 

어쟀든 BASE 프레임을 출력 대행 맡기더라도 다음 주 월요일에나 배송이 가능하다니 다음 포스팅은
다음주 주말이나 될 것 같다. 부디 계획대로 잘 진행되길…

반응형

 

OpenCV 학습을 위한 스테레오 카메라 테스트

다시금 4족 보행 로봇에 관심을 기울이게 되면서 기왕이면 OpenCV를 이용하여 Object Detection을 구현하고
낮은 수준의 자율주행 기능을 포함시키고 싶었다. 하지만 새로운 것을 공부해야 한다는 부담감 때문에 섣불리
손을 못대고 있다가 본능에 따라 한 번 들이대보기로 하였다.

 

아직은 정리할만큼도 학습을 못했기 때문에 실제 OpenCV에 대해서는 언급할 내용이 없고 오늘은 카메라에 대한
이야기나 조금 찌끄려보려고 한다.

 

USB Web CAM을 이용한 스테레오 카메라

사실 라즈베리파이에서 카메라 모듈을 2개 이상(4개까지) 연결하여 사용할 수 있는 모듈이 있다. 하지만 가격이
만만치 않다(6~7만원 선). 게다가 파이 카메라 모듈도 필요하고(그나마 V1.3 만 지원한다고 하니 파이 카메라
가격은 좀 저렴하게 구성할 수 있다), 어쨌든 대충 계산해도 한 10만원은 있어야 스테레오 카메라를 구성할 수
있을 것이다.

 

라즈베리파이에 4개까지 파이 카메라 V1.3을 연결할 수 있는 모듈

 

그래서 생각한 것이 저렴한 USB 웹캠 2개를 이용하면 되지 않을까 하는 생각이었다. 실제로 그렇게 구현한 예도
유튜브에 종종 보이고…그래서 일단 만원짜리 웹캠을 2개 샀다. 그리고 3D 프린터로 작은 홀더를 2개 만들어서
각각 등짝에 하나씩 붙여주고 8∅짜리 스테인레스 파이프로 연결하여 고정해주었다. 

 

 

그리고 라즈베리파이에 USB 웹캠을 연결을 하고 샘플 코드를 돌려보았다.
하지만…언제나 그렇듯이 유튜브에서 보여지는 것은 F1 레이싱카였지만 내가 돌리는 것은 애기들 태우는 전동차
수준…ㅠ.ㅠ 하드웨어 문제인지 뭔가 추가적인 코드가 더 필요한 것인지 영상이 엄청 끊기는데다가 2대의 카메라
영상이 거의 동기화가 되지 않았다…ㅠ.ㅠ

 

 

 

일단 바로 해볼 수 있는 해결 방법은 영상의 크기를 줄이는 방법! 그래서 코드에서 카메라 영상의 크기를 320X240
으로 줄이고 다시 시도해보았다. 역시나 사이즈가 작아지니 영상 끊김도 거의 없고 두 영상이 어느정도 동기화 되는
모습을 볼 수 있었다. 하지만 아직도 만족스러운 정도는 아니었다.

 

 

 

ELP Dual lense USB Camera module

계속해서 스테레오 카메라를 알아보고 있었는데 올 초부터 눈에 밟히는 녀석이 하나 있었다. 물론 전문적인 용도는
아니고 그냥 가볍게 사용해볼 수 있을만한 제품으로 보였다. 그럼에도 가격대는 역시 8만원대로 그리 만만한
녀석은 아니었다.

 

그리고…마침 로봇에 꽂혀 이것 저것 부품을 마련하는데 돈이 필요했던 나는 예전에 빅데이터와 클러스터링을
한번
 공부해보겠다고 어렵게 모은 맥미니 5대 중 3대를 팔아버리고 말았다…ㅠ.ㅠ 물론 가격은 구입 당시의 반토막
…ㅠ.ㅠ

 

그렇게 돈을 마련하고 제일 먼저 알리에서 이 제품을 구매했다. 그리고 생각보다 배송이 일찍되어 오늘 이렇게
라즈베리파이에 연결하여 확인을 해볼 수 있었다.

 

 

일단 하나의 모듈로 만들어진 제품이기 때문에 두 카메라로 입력된 영상이 하나의 영상의로 합쳐져 출력되었고
코드상에서도 하나의 VideoCapture 클래스만 사용하면 되었다. 영상의 동기화도 훌륭하고 기본으로 출력되는
320X240 정도의 크기(두 영상이 합쳐서 나오기 때문에 실제 가로는 640)에서는 영상 프레임도 상당히 좋은
수준을 보여줬다.

 

 

영상 사이즈를 640X480(전체 사이즈 1280X480)으로 출력했을 때도 영상이 끊기는 문제는 있었지만 적어도
프리징 되지는 않았고 동기화는 원활했다.

 

 

다만 사용하다보니 발열이 좀 있었고 하나의 영상의 입력되기 때문에 나중에 여러가지 처리를 하기 위해서는
영상을 둘로 나누는 코드가 필요할
것이다. 설마 이정도 코드 추가가 성능 저하를 일으키진 않겠지…-.-

 

정리

아직 이렇다할 작업 내용이 없어서 오늘은 2대의 웹캠을 이용한 것과 하나의 모듈로 구성된 2대의 카메라를 이용한
것의 영상 출력만을 비교해보았다. 앞으로 어느정도 학습이 진행이 되면 OpenCV에 대한 실습 내용을 위주로
블로그에 정리를 해보도록 하겠다.

  1. raspi 2020.05.06 13:41

    안녕하세요, 저희는 라즈베리파이에 웹캠 한개와 라즈베리파이모듈 한개씩을 각각 사용해서 스트리밍과 영상처리를 나누어서 할 계획을 가지고 있습니다. 혹시 이 작업이 가능할지 여쭤보고 싶네요. 감사합니다.

    • 마즈다 2020.05.06 15:17 신고

      우선 관심 가져주셔서 감사합니다.
      말씀하신 내용은 사실 저도 잘 아는 부분이 아니라서 정확한 답변을 드리긴 어렵지만 일단 OS에서 웹캠(USB)과 라즈베리파이 카메라 모듈(CSI 카메라 포트)는 서로 다른 주소로 인식할테니 각각의 카메라를 서로 다른 용도로 사용한다면 충분히 가능할 것으로 보입니다. 다만 저처럼 스테레오 카메라 구현이라면 두 개의 카메라가 동일한 스펙을 가진 것을 사용하는 것이 좋을 것 같구요.

      별 도움이 못되는 것 같아 죄송합니다^^;

반응형







Cluster : The Beginning - Raspberry pi에 MQTT (EMQ) 설치하기


클러스터의 입구 - MQTT


현재 근무하는 곳에서도 ActiveMQ를 쓰고 있고 RabbitMQ도 많이 들어보았지만 정작 MQTT라는 프로토콜에
대해서는 제대로 모르고 있었다. 그저 위에 언급한 시스템들이 message queue를 구현한 것이라고 막연히 알고
있었을 뿐 그 내부에 대해서는 무지했던 것이다(물론 무지한 것은 지금도 마찬가지다…-.-)


그러다가 이번에 IoT와 관련하여 아두이노로 만든 센서 기반의 작은 소품들로부터도 정보를 받아보겠다고 계획하면서
MQTT를 알게 되었다. 이렇게 해서 또 한 가지 배우게 된 것이다…^^


MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)란?


일단 간단하게 정의 내려 보면 “Message Queue 기반의 원격 전송 프로토콜” 정도로 말할 수 있겠다.
그럼 Message Queue란 무엇이냐?…라고 계속 묻고 들어가면 끝이 없으니 자세한 내용은 링크로 대신한다…-.-



네이버 지식 백과 : [http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3386832&cid=58369&categoryId=58369]

Wikipedia : [https://en.wikipedia.org/wiki/MQTT]


중요한 것은 이 프로토콜이 경량화(저전력, 낮은 대역폭 등) 된 프로토콜이며 주로 M2M(Machine-to-Machine)
통신에 특화되어 IoT와 밀접하게 관련되어 있다는 것이다.


브로커 선정


이 MQTT 프로토콜을 이용한 통신 구현체는 보통 Broker라 부른다.
이 Broker라는 이름은 Message Queue의 일반적인 통신 방식으로부터 비롯되었는데 양 끝단에 publisher와
subscriber가 있고, 이 publisher와 subscriber 사이에서 message를 ‘중개’해주는 역할을 한다고 하여 이런
이름이 붙게 되었다(아래 이미지는 네이버 지식 백과에서 가져왔다). 



이러한 MQTT broker는 앞서 언급한 ActiveMQ와 RabbitMQ외에도 mosquitto, moquette, mosca, HiveMQ 등
상당히 많다. 아래 링크는 이러한 브로커들을 비교해놓은 자료이다.


https://github.com/mqtt/mqtt.github.io/wiki/server-support


일단 라즈베리파이에 가장 흔히 쓰이는 것이 mosquitto인데 나는 2대로 클러스터를 만들어보기 위해 기왕이면 
클러스터링을 기본적으로 지원하는 브로커를 찾게 되었고 그 후보자로 HiveMQ와 EMQ가 선정되었다. 
하지만 HiveMQ가 상용이어서 오픈소스 기반인 EMQ로 정하게 되었다. 그리고 위 링크를 보아서도 알 수 있듯이 
EMQ는 체크 대상 전 항목이 구현되어 있어 도표상으로만 보자면 거의 상용 제품에 맞먹는 기능을 가지고 있다.


설치


아재의 잡설이겠지만 예전에는 오픈소스라는 것들이 웬만하면 소스로 내려받아 컴파일을 해야 사용이 가능했는데 
요즘은 대체로 바이너리로 받아도 별 무리 없이 실행이 된다. 그런데 나는 EMQ를 라즈베리파이에 설치할 계획이었고
EMQ 홈페이지에는 안타깝게도 라즈베리파이용 배포판은 없었다. 리눅스 계열의 배포판 중 하나를 받으면 되겠지만
어떤 것을 받아야 할지 대략 난감이었다.


결국 Github에 있는 소스를 내려받아 컴파일을 하게 되었다.


그러나 나에게는 남들에게 없는 오묘한 재주가 있었으니…
바로 너무 쉽게 설명된 것을 너무 어렵게 진행한다는 것이다…-.-


우선 소스의 다운로드와 컴파일은 다음의 과정을 거쳐 진행하면 된다.

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install wget
$sudo apt-get install libssl-dev
$sudo apt-get install ncurses-dev
 
#ERLang 설치
$wget http://www.erlang.org/download/otp_src_19.2.tar.gz

$tar -xzvf otp_src_19.2.tar.gz
$cd otp_src_19.2/
$./configure
$make -j 4 
$sudo make install
$cd ..
$rm otp_src_19.2.tar.gz
$sudo rm -R otp_src_19.2/

#EMQ 설치 및 실행
$git clone https://github.com/emqtt/emq-relx.git
$cd emq-relx && make
$cd _rel/emqttd && ./bin/emqttd console


일단 모든 설치는 문제 없이 잘 끝났다.
그런데 정작 emq를 make하는 과정에서 아래와 같은 오류가 발생을 하였다.



원인은 erlang 설치에 있었으며 라즈베리 파이에 설치하기 위해서는 보다 상위 버전이 필요했었던 듯하다.
일단 erlang의 configure 실행 후 아래 화면과 같이 APPLICATIONS DISABLED에 많은 항목이 보이면
문제가 있는 것이라 보면 된다.



이 문제는 erlang의 버전을 20.1 이상으로 설치하면 해결된다.
이렇게 우여곡절 끝에 emq를 설치하였다. 나는 클러스터링을 원했으므로 2대의 라즈베리파이에 각각 설치를 하였다.


설정


이제 설치를 마쳤으니 설정을 해야 한다.
내가 설치한 버전의 emq는 빌드를 하고 나면 git으로부터 복제(위 설치 명령어 참조)한 경로 아래에 _rel이라는
디렉토리가 생기고 그 아래 빌드된 emq가 설치된다. 즉, git clone을 통해 만들어진 디렉토리가 emq-relx라면
emq-relx/_rel/emqttd 아래에 바이너리가 설치된다. 그리고 설정파일은 emq-relx/_rel/emqttd/etc
아래에 있는 emq.conf 파일이다.



설정파일이 상당히 긴데 사실상 변경할 부분은 그리 많지 않다. 내가 수정한 부분만 적는다.

...

#클러스터를 명시적으로 표시하겠다는 의미다.
cluster.discovery = static

...

#클러스터를 명시적으로 표시하겠다고 했으니 명시적으로 표시한다…-.-
cluster.static.seeds = rpi4@172.30.1.25,rpi5@172.30.1.9

...

#현재 노드를 적는다. 물론 172.30.1.25 라즈베리파이에는 rpi4@172.30.1.25라고 적는다.
node.name = rpi5@172.30.1.9

#쿠키 이름을 적는데 이 쿠키 이름을 적지 않거나 쿠키 이름이 일치하지 않으면 제대로 실행이 되지 않는다.
node.cookie = RPI

...

#웹 모니터링 콘솔을 접속하기 위한 포트 설정. 기본 값을 수정하지는 않았지만 중요한 내용이므로 적음
#아래 설정은 EMQ에서 지원하는 REST API 접속을 위해 필요한 포트이다. 모니터링 콘솔 접속 포트는 18083이다!!
listener.api.mgmt = 0.0.0.0:8080

...

node.name을 제외하고는 모두 동일하게 해서 다른 한 서버도 마저 설정을 한다.


실행


이제 실행을 하면 된다. 서비스로 실행을 하는 경우 아래 링크의 맨 마지막 부분을 보면 설명이 나와있다.

http://emqtt.io/docs/v2/install.html


나는 클러스터를 구성하기로 했으니 아래 링크를 따라 진행을 했으나 오류가 발생을 하였다.

http://emqtt.io/docs/v2/cluster.html


그런데 그냥 양쪽에서 아래와 같이 콘솔 모드로 실행을 했더니 자동으로 클러스터링이 이루어졌다.

$cd _rel/emqttd && ./bin/emqttd console


클러스터링이 된 것은 다음과 같이 확인하면 된다.

$sudo ./bin/emqttd_ctl cluster status
Cluster status: [{running_nodes,['rpi4@172.30.1.25','rpi5@172.30.1.9']}]

이렇게 실행까지 완료 되었다.


모니터링


이제 모든 과정이 끝났다. 브로커가 정상적으로 실행 되었다면 이제 확인을 해보자. 브라우저를 실행하고 아래와 같이
주소를 입력해보자.


http://localhost:8080


그러면 아래와 같은 화면이 나타날 것이다.



화면의 Nodes(2)라고 표시된 부분을 보면 내가 2대의 라즈베리파이로 클러스터를 구성했기 때문에 2개의 노드가
표시된 것이 보인다. 또한 우측 상단의 셀렉트 박스의 선택을 통해 각각의 노드 상황(클라이언트나 세션 등)을 볼 수도 
있다. 아래 2개의 이미지는 각각의 노드에 접속되어있는 클라이언트 정보를 보여주는 화면이다. 현재 Kafka까지 설치를
하여 Kafka에서 연결하고 있는 상태이며 이와 관련해서는 다음 포스팅에서 상세하게 다루겠다.



좌측 메뉴 중 Websocket을 이용하여 웹 화면에서 바로 클라이언트를 생성하여 메시지를 보내 테스트 해볼 수도 있다.


테스트


앞서 말했듯이 Websocket 메뉴를 통해서도 간단하게 테스트가 가능하지만 기왕이면 원격에서 클라이언트 접속 
테스트를 진행해보고 싶었다. 다행히도 구글 플레이스토어나 애플 앱스토어에서 MQTT로 검색을 해보면 MQTT
클라이언트가 많이 등록되어있다. 서버 주소와 포트 및 부가적인 몇가지 정보를 입력하면 바로 테스트 가능하다.


여기서는 아이폰용 MQTT 클라이언트 앱인 MQTT Tool을 이용한 테스트 방법을 간단하게 설명한다.

  1. 연결 화면으로 중요 정보인 브로커의 주소와 포트(기본 포트는 1883) 그리고 클라이언트 ID를 임의로 입력한다. ID와 Password역시 임의로 입력하면 된다. 내가 입력한 클라이언트 ID는 mazdah-iphone이다.


  2. 4개의 입력 폼을 가진 화면이 나온다. 가장 위에서부터 subscribe할 토픽 이름 입력, 전송된 토픽의 메시지 표시, publish할 토픽 입력, publish할 메시지 입력 순이다.


  3. 테스트를 위해 우선 subscribe할 토픽을 입력한다. 나는 /mqtt로 정했다. 토픽 입력 후 입력 폼 우측 아래 있는 Subscribe 버튼을 클릭하면 우측의 이미지처럼 Subscribe 버튼이 Unsubscribe로 바뀌고 메시지 표시 창 우측에는 토픽 이름이 적힌 원형 태그가 표시된다.





  4. 그리고 publish할 토픽 이름을 입력한다. subscribe할 토픽 이름이 /mqtt였으니 전송되는 것을 확인하기 위해 여기도 동일하게 /mqtt를 입력한다.


  5. 메시지 입력창을 선택하여 아무 문장이나 메시지를 입력한다. 여기서는 그냥 MQTT TEST라고 입력하였다.


  6. 그리고 마지막으로 메시지 입력창의 우측 하단에 있는 Publish 버튼을 클릭하면 메시지가 전송되고 위에 있는 Subscribe 메시지 창에 전송된 메시지가 출력되는 것을 볼 수 있다.



모니터링 콘솔을 보게되면 Client 메뉴에 내가 클라이언트에서 입력한 mazdah-iphone이라는 ID를 볼 수 있다.


그리고 Sessions 메뉴로 가면 역시 접속된 클라이언트들의 목록이 보이고 오른쪽 끝에쯤에 DeliverMsg 항목에
보면 28이라는 숫자가 보인다. 28건의 메시지가 전송된 것이다. 참고로 mqtt-kafka-1이라는 클라이언트는 다른
3대의 라즈베리파이에 설치된 kafka에서 연결된 subscriber이다. 


왼쪽 이미지는 172.30.1.25 서버의 상태인데 오른쪽의 172.30.1.9 서버의 콘솔에서도 mqtt-kafka-2와 
mqtt-kafka-3 두 개의 subscriber가 동일한 메시지를 전송받은 것을 알 수 있다. 이를 통해 2대의 서버가 
정상적으로 클러스터링 되었다는 것을 확인하였다.



정리


이렇게 라즈베리파이에 MQTT 브로커 중 EMQ라는 브로커를 설치/설정/실행/테스트까지 진행해보았다.
사실 당장에는 어떤 데이터를 어떻게 모을지도 결정된 것이 없기에 전체 클러스터 구성이 완료될 때까지는 이렇게
단순하게 설치와 실행 방법을 기술하게 될 것이다.


전체 클러스터 구성이 완료되면 본격적으로 아두이노를 이용하여 어떤 식으로 센서 데이터를 수집하게 되는지
좀 더 심도 있게 다루어보고자 한다.


우선 다음 단계로는 2개의 노드로 구성된 EMQ 클러스터의 로드 밸런싱을 위한 HAProxy 설치와 실행에 대해
살펴보고 다음으로는 Big Data 프레임워크로의 데이터 수집을 위한 관문으로써 Kafka에 대한 이야기를 정리해보도록
하겠다. 그리고 그 사이에 맥미니에 Haddop 2.0과 HBase 또는 Spark를 설치하는 작업을 진행하게 될 것이다.


이렇게 적어놓고 보니 아직도 할 일이 많다…ㅠ.ㅠ
부지런히 가자!

반응형




MagigMirror2 사용해보기


시간은 대체로 망설임을 잡아먹고 산다. 할까? 말까?, 이렇게 할까? 저렇게 할까?, 언제 할까? 물음표가 붙은 매 순간을
시간은 낼름낼름 받아먹으면서 점점 더 기운을 내서 빨리 가버린다.


아두이노를 이용하여 스마트 미러를 만들어보고자 시작한 것이 벌써 2달여가 지나가고 있다. 그 사이 많은 망설임과
다른 선택지에 밀려 별다른 진전도 없이 시간은 흘러갔다. 물론 그 사이 라즈베리파이로 방향 전환을 하여 Alexa도
한 번 테스트를 해보고 Android Things도 한 번 설치해보고 하긴 했으나 실질적인 도움이 되는 건 없었다.


이런 저런 상황을 보니 아무래도 직접 모든 것을 해결하기에는 역부족이다 싶어 그 유명하다는 스마트 미러용 오픈소스
Magic Mirror2를 설치해보기로 했다(2는 원래 윗첨자인데 안타깝게도 Ulyssess 편집기에는 첨자 기능이 없다…ㅠ.ㅠ)


설치와 실행이 너무도 간단하여 굳이 글로 정리하기도 민망하지만 간단한 특징들만 좀 정리해보도록 하겠다.


소스 위치


소스는 다음의 GitHub 경로에서 다운로드 받을 수 있으며 README에 필요한 내용들이 정리되어있다.

https://github.com/MichMich/MagicMirror#configuration


소스 구조


소스는 Node.js 기반의 javascript 코드로 작성이 되어있다. 많은 디렉토리와 파일들이 있으나 가장 중요한 것들은
다음과 같다.


js 디렉토리 : 가장 기본적인 앱 실행에 필요한 파일들이 들어있으며 defaults.js에는 기본 설정이 들어있다.



config 디렉토리 : 말 그대로 설정파일이 들어있다. 자동설치를 하면 달리 작업할 것이 없으나 수동 설치를 할 경우
config.js.sample 파일을 config.js 파일로 복사한 후 필요한 설정을 하면 된다. 앞서 말한대로 이 설정의 기본값들은
js/defaults.js에 코딩되어있다.


modules 디렉토리 : 각각의 기능을 담당하는 모듈들이 들어있다. 기본적으로 화면에 보여지는 모듈은 다음과 같다.
1. calendar : 날짜 및 기념일 과 휴일 표시. calendarlabs.com 서비스 이용
2. clock : 시간 표시
3. currentweather : 현재 날씨 표시. openweathermap.org 서비스 이용
4. weatherforecast : 1주일간의 일기 예보 표시. openweathermap.org 서비스 이용
5. newsfeed : 뉴욕 타임즈의 뉴스 피드 표시. nytimes.com 서비스 이용
6. compliments : ‘Hey there sexy!’ 등 뻘소리 뱉는 모듈…-.-


그밖에 다른 모듈로부터의 경고를 표시해주는 alert, 정적인 텍스트를 표시해주는 hello world, MagicMirror
자체의 버전 업데이트를 알려주는 updatenotification 등의 기본 모듈이 있다.


translations 디렉토리 : 다국어 지원을 위한 언어 파일들이 모여있는 곳. 하지만 사용되는 타이틀이 몇개 없어
다국어 지원의 의미가 별로 없다. 예를들어 한국어 파일인 kr.json의 내용은 전체 코드가 다음과 같다.


{
"LOADING": "로드 중 &hellip;",
"TODAY": "오늘",
"TOMORROW": "내일",
"DAYAFTERTOMORROW": "모레",
"RUNNING": "종료 일",
"EMPTY": "예정된 이벤트가 없습니다.",

"N": "북풍",
"NNE": "북북동풍",
"NE": "북동풍",
"ENE": "동북동풍",
"E": "동풍",
"ESE": "동남동풍",
"SE": "남동풍",
"SSE": "남남동풍",
"S": "남풍",
"SSW": "남남서풍",
"SW": "남서풍",
"WSW": "서남서풍",
"W": "서풍",
"WNW": "서북서풍",
"NW": "북서풍",
"NNW": "북북서풍",

"UPDATE_NOTIFICATION": "새로운 MagicMirror² 업데이트가 있습니다.",
"UPDATE_NOTIFICATION_MODULE": "MODULE_NAME 모듈에서 사용 가능한 업데이트 입니다.",
"UPDATE_INFO": "설치할 COMMIT_COUNT 는 BRANCH_NAME 분기에 해당됩니다."
}


그밖의 디렉토리들과 파일들은 자동을로 설치했다면 당장에 수정이 필요한 부분은 없다.


설치


나는 그냥 자동으로 설치 했다. 설치 방법은 GitHub 페이지의 README를 보는 것이 더 정확하고 빠를 것이다.
자동 설치는 콘솔 창에서 다음과 같이 입력한 후 엔터를 치면 된다.


bash -c "$(curl -sL https://raw.githubusercontent.com/MichMich/MagicMirror/master/installers/raspberry.sh)"


모든 설치가 자동으로 이루어지나 중간에 설치 확인하면서 ‘Y’를 한 번 입력해줘야 하고 마지막에 자동 실행 여부를
묻는 부분에서 ‘y/n’을 입력해 주어야 한다. 자동 실행 여부를 ‘y’로 입력해주면 설치 종료 후 바로 MagicMirror가
실행된다. MagicMirror가 실행되면 다음과 같은 화면이 표시된다.



실행과 종료


처음 자동실행을 했더니 바로 MagicMirror가 실행되면서 아무런 메뉴도 없고 키도 특별히 먹는 것이 없다보니
종료시키는 방법을 몰라 한참을 헤맸다.


일단 cmd+tab(나는 Mac을 쓰므로 이 조합이지만 다은 OS는 Ctrl-tab)을 누르면 설치를 진행했던 콘솔 창이
화면 앞으로 나타난다. 콘솔 화면은 아래 그림과 같은 내용이 떠있을 것이다.



MagicMirror는 PM2라는 툴로 시작과 종료를 한다. 각각 다음과 같은 명령어를 사용한다.


$> pm2 start MagicMirror
$> pm2 stop MagicMirror


이 명령어도 README에는 ‘pm2 start mm’이라고 적혀있어 좀 헤맸는데 나중에 위 이미지의 화면을 보니
name에 MagicMirror라고 되어있어서 이 이름으로 입력했더니 되었다…-.-


설정


설정 파일은 MagicMirror가 설치된 경로 아래에 config라는 디렉토리 바로 밑에 있다. 앞서 소스 구조에서 설명한
바와 같이 수동으로 설치할 경우 config.js.sample을 config.js로 복사하여 사용하면 되나 자동 설치할 경우에는
이 과정까지 모두 진행되어 바로 config.js 파일이 보일 것이다. 최초 코드는 다음과 같다.


/* Magic Mirror Config Sample
 *
 * By Michael Teeuw http://michaelteeuw.nl
 * MIT Licensed.
 */

var config = {
	port: 8080,
	ipWhitelist: ["127.0.0.1", "::ffff:127.0.0.1", "::1"], // Set [] to allow all IP addresses.

	language: "en",
	timeFormat: 24,
	units: "metric",

	modules: [
		{
			module: "alert",
		},
		{
			module: "updatenotification",
			position: "top_bar"
		},
		{
			module: "clock",
			position: "top_left"
		},
		{
			module: "calendar",
			header: "US Holidays",
			position: "top_left",
			config: {
				calendars: [
					{
						symbol: "calendar-check-o ",
						url: "webcal://www.calendarlabs.com/templates/ical/US-Holidays.ics"
					}
				]
			}
		},
		{
			module: "compliments",
			position: "lower_third"
		},
		{
			module: "currentweather",
			position: "top_right",
			config: {
				location: "New York",
				locationID: "",  //ID from http://www.openweathermap.org/help/city_list.txt
				appid: "YOUR_OPENWEATHER_API_KEY"
			}
		},
		{
			module: "weatherforecast",
			position: "top_right",
			header: "Weather Forecast",
			config: {
				location: "New York",
				locationID: "5128581",  //ID from http://www.openweathermap.org/help/city_list.txt
				appid: "YOUR_OPENWEATHER_API_KEY"
			}
		},
		{
			module: "newsfeed",
			position: "bottom_bar",
			config: {
				feeds: [
					{
						title: "New York Times",
						url: "http://www.nytimes.com/services/xml/rss/nyt/HomePage.xml"
					}
				],
				showSourceTitle: true,
				showPublishDate: true
			}
		},
	]

};

/*************** DO NOT EDIT THE LINE BELOW ***************/
if (typeof module !== "undefined") {module.exports = config;}


이 기본 설정에 필요한 내용을 추가하거나 수정하여 사용하면 된다. 몇가지 팁을 정리하자면 다음과 같다.


  1. calendarlabs.com의 한국 휴일 데이터 URL은 다음과 같다. 하지만 모두 영어로 표시된다…ㅠ.ㅠ
    webcal://www.calendarlabs.com/templates/ical/SouthKorea-Holidays.ics
  2. openweathermap.org의 경우 서비스를 이용하기 위해서는 가입 후 appid를 발급받아야 한다.
    정상적인 appid를 입력해야 데이터가 화면에 표시된다.
  3. newsfeed의 경우 개발자 문서에 언급된 사용 가능 뉴스는 뉴욕타임즈와 bbc밖에 없다.
  4. 컨텐츠의 크기를 조절하는 zoom이라는 옵션이 있는데 왠지 적용되지 않는 것 같다.
  5. language 옵션을 kr로 하면 한글 표시가 나오나 앞서 말한 바와 같이 설정된 텍스트가 거의 없어 ‘로딩중…’이나 바람 방향을 표시하는 ‘남서풍’ 정도만 한글을 볼 수 있다.

요약


아직 설치하고 실행만 해본터라 이정도에서 정리를 마치고자 한다. 진짜 중요한 부분은 모듈을 만드는 부분일
것이다. 개발자 문서에도 모듈은 만드는 부분에 대해 별도의 페이지를 할애하여 안내하고 있다. 새로운 모듈이
없이는 스마트 미러라고 하기에는 많이 부족하다(그래서 이름이 그냥 MagicMirror인 것 같다). 적어도 음성 명령
정도는 포함시켜주어야…^^;;;


또 언제가 될지는 모르겠지만 일단 만들고 싶은 모듈은 소니에서 제공하는 안드로이드용 건강 앱인 ‘LifeLog’
API를 이용하여 LifeLog 정보를 MagicMirror에 표시해 보는 것이다. 그러려면 일단 소스 분석부터 제대로 좀
해봐야 할 것 같지만…-.-


그리고 현재 5인치 LCD를 사용하는데 아무래도 LCD 사이즈를 좀 더 키워야 할 것 같다.


그럼 기약 없는 다음 어느 날에 후속 이야기를 적어보도록 하겠다…^^;;;






  1. 2017.11.10 00:24

    비밀댓글입니다

    • 마즈다 2017.11.10 12:23 신고

      관심 가져주셔서 감사합니다.
      일단 라즈비안 자체가 리눅스 운영체제이기 때문에 콘솔 창 열고 cp 명령어로 처리해주시면 됩니다. 그렇게 한 후 말씀하신대로 config.js 열어서 필요한 부분 설정하시면 됩니다^^

  2. 하하하 2017.11.12 23:31

    그냥 라즈베리 터미널에 자동설치를 입력하고 y만 눌렀는데 안되네요 왜그러나요 ㅠㅠ 에러가 나요

    • 마즈다 2017.11.13 09:28 신고

      혹시 콘솔 상에 다른 메시지는 출력이 안되던가요? 어느 정도 정보가 있어야 답변을 드릴 수 있을 것 같습니다.

반응형


Android Things SDK 개요


이 글은 Android things의 공식 홈페이지에 있는 Overview를 번역한 것이다. 크게 보자면 Android Things가
embedded 기기에 대한 core Android의 확장이며 그에 따른 Android Things의 이점과 제약을 설명하고 있다.


개인적으로는 다른 어떤 이점보다도 단일 app 기반이라는 점과 UI의 부재라는 제약이 더 크게 보인다.
사실 라즈베리파이는 아두이노나 다른 embedded 기기에 비한다면 상당히 고사양의 기기이다. multi tasking이
가능한 CPU와 HDMI라는 고사양의 display 인터페이스를 가지고 있음에도 불구하고 그 것을 활용하지 못한다는
것은 하드웨어 리소스의 낭비로 보여진다. 


이런 측면으로 보자면 아두이노를 지원해야 할 것 같지만 그 또한 여의치 않은 것이 아두이노같은 저수준의 디바이스는
작은 크기의 소프트웨어와 빠른 속도, 저사양의 기기이므로 메모리 관리가 효율적으로 이루어져야 한다는 점에서 
VM 기반의 Android 플랫폼이 썩 어울려 보이지는 않는다.


이렇게 쓰고보니 Android Things가 마치 쓸모없는 것 처럼 표현이 되었는데…아직 개발자 프리뷰이니 조금 더
지켜보아야 할 것 같다.



Android Things는 동일한 Android 개발 툴, 동급 최고의 Android 프레임워크, 모바일에서 개발자들의 성공을 
보장하는 Google API를 제공함으로써 embedded 기기와 관련된 개발을 쉽게 할 수 있도록 한다.



embedded 기기를 위한 app들은 개발자로 하여금 폰이나 태블릿보다 하드웨어 주변 장치나 드라이버에 더 익숙하게
한다. 또한 일반적으로 embedded 기기는 사용자들에게 단일 app 환경을 제공한다. 이 문서는 core Android 
개발과 Android Things 사이에 추가된 것, 빠진 것 등 중요한 차이점을 설명한다.


Android Things는 Things Support Library를 통해 추가적인 API를 제공하는 Core Android 프레임워크의
확장이다. 이런 추가된 API들은 기존의 모바일 기기에서는 찾아볼 수 없었던 새로운 유형의 하드웨어를 통합시킬 수 
있는 app을 개발할 수 있도록 해준다.


또한 Android Things 플랫폼은 단일 애플리케이션 사용을 위해 간소화 되어있다. 시스템 app이 존재하지 않고
기기의 시작과 동시에 개발자가 개발한 app이 자동으로 실행됨으로써 사용자가 app 환경에 집중할 수 있도록 해준다.


Things Support Library


주변장치 I/O API

주변장치(Peripheral) I/O APIs는 개발한 app이 산업 표준의 프로토콜과 인터페이스를 통해 센서들이나 액츄에이터
들과 통신할 수 있도록 해준다. 다음의 인터페이스들을 지원한다 : GPIO, PWM, I2C, SPI, UART.

APIs의 사용 방법에 대한 추가적인 정보는 다음 링크에서 확인하라. Peripheral I/O API Guides


User Driver API

사용자 Drivers는 기존 Android 프레임워크 서비스를 확장하고 다른 app들이 표준 Android APIs를 통해 접근
가능한 프레임워크에 하드웨어 이벤트를 주입할 수 있도록 해준다.

APIs의 사용 방법에 대한 추가적인 정보는 다음 링크에서 확인하라. User Driver API Guides


동작의 변화


Core application packages


Android Things 는 시스템 apps와 content providers등 표준 API 모음은 포함하지 않는다. 앱을 개발할 때
common intents와 아래 목록의 content provider APIs는 사용을 하면 안된다.

  • CalendarContract
  • ContactsContract
  • DocumentsContract
  • DownloadManager
  • MediaStore
  • Settings
  • Telephony
  • UserDictionary
  • VoicemailContract


화면 출력은 선택 사항

Android Things는 전통적인 Android 애플리케이션과 마찬가지로 UI toolkit을 이용하여 그래픽 사용자 
인터페이스를 제공할 수 있다. 그래픽 모드에서는 애플리케이션의 Window가 전체 화면을 모두 차지하게 된다.
Android Things는 시각적인 사용자 환경을 완벽하게 제어할 수 있는 시스템 상태바라든지 네비게이션 버튼이
포함되어있지 않다. 


따라서 Android Things는 디스플레이가 필요하지 않다. 그래픽 디스플레이가 제공되지 않는 기기상에서도
여전히 Activity들은 Android Things app의 중요한 컴포넌트이다. 그렇기 때문에 프레임워크는 모든 입력 
이벤트를 포커스가 주어진 foreground Activity로 전달한다. 이렇게 개발된 앱은 service와 같은 다른 애플리케이션 
컴포넌트로부터 키 이벤트나 모션 이벤트 등을 수신받지 못한다.


Home activity 지원

Android Things는 부팅 시 자동으로 실행될 수 있도록 애플리케이션의 manifest에 주요 진입점으로 home
activity
를 노출하도록 하고 있다. 이 activity는 CATEGORY_DEFAULT와 IOT_LAUNCHER 두 개의 intent
filter를 반드시 포함시켜야 한다.


개발의 편의를 위해 이 activity는 CATEGORY_LAUNCHER 또한 포함시켜야 하므로 Android Studio를 통한
배포 또는 디버깅시에 이 activity를 기본 activity로 실행시킬 수 있다.

<application
    android:label="@string/app_name">
    <activity android:name=".HomeActivity">
        <!-- Launch activity as default from Android Studio -->
        <intent-filter>
            <action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
            <category android:name="android.intent.category.LAUNCHER"/>
        </intent-filter>

        <!-- Launch activity automatically on boot -->
        <intent-filter>
            <action android:name="android.intent.action.MAIN"/>
            <category android:name="android.intent.category.IOT_LAUNCHER"/>
            <category android:name="android.intent.category.DEFAULT"/>
        </intent-filter>
    </activity>
</application>


Google service들의 지원

Android Things는 Google APIs for Android의 일부를 지원한다. 아래의 목록은 Android Things에서의 
API 지원 여부를 보여준다.


Supported APIs


Unavailable APIs

주의 : 일반적으로 사용자의 입력이나 인증 절차가 필요한 APIs는 app에서 사용할 수가 없다.


Android Things의 각 배포버전은 Google Play Services의 최신 안정화 버전을 번들로 제공하며 적어도 
클라이언트 SDK 10.0.0 이상의 버전이 필요하다. Android Things는 기기의 Play 서비스를 자동으로 업데이트
해주는 Google Play Store를 포함하고 있지 않다. 기기의 Play 서비스 버전은 정적으로 고정되어있기 때문에
app은 대상 배포판에 번들로 제공되는 것 보다 큰 버전의 클라이언트 SDK를 대상으로 할 수 없다.


주의 : 개발자 프리뷰 상태인 동안 각 배포판의 번들 버전은 release notes에 그 목록이 표시되어 있다.


Permissions

embedded 기기에서는 app 실행 시에 대화상자에 접근할 수 있는 UI를 제공하지 않기 때문에 app 실행 시의 권한 
요청
은 지원되지 않는다. 필요하다면 app의 manifest 파일에 권한을 선언해야 한다. app의 manifest에 선언된 
정상적이고 워험한 권한들은 설치 시에 부여된다.


Notifications

Android Things에는 시스템 전반적으로 상태표시줄이나 창이 없으므로 notification은 지원되지 않는다.
따라서 NotificationManager APIs의 호출은 피해야 한다.






반응형


Android Things 이미지 설치하기


지난 시간에 간단하게 Android Things의 개요를 살펴보았다. 뭐니뭐니해도 가장 중요한 내용은 바로 광범위한
안드로이드의 생태계를 거의 그대로 사용 가능하다는 것이었다. 편리한 배포와 업데이트, 안드로이드 수준의 보안, 
수많은 리소스들의 활용, 거기에 상용제품에 준하는 하드웨어를 이용한 신속한 개발 등 상당히 매력적인 플랫폼인
것은 분명하다.


공식 홈페이지에는 하드웨어에 대한 기본적인 설명을 먼저 하고 있지만 나는 라즈베리파이에 대해서만 알면 되기에
바로 라즈베리파이에 이미지를 설치하는 내용으로 건너 뛰었다. 


라즈베리파이에 Android Things 이미지 설치하기


공식적으로 Android Things가 지원하는 기종은 라즈베리파이 3다. 2도 설치는 되는 것 같으나 검색을 해보니
오동작하는 경우가 종종 있다고 한다. 그리고 최근 접한 소식에 아직 국내에서는 구하기 어렵지만 라즈베리파이
제로 W도 지원을 하지 않는다고 한다(미지원 사유는 CPU 문제라고 한다).


공식 홈에는 간단하게 라즈베리파이 3의 사양에 대한 설명이 나오고 Android Things의 이미지를 굽는 방법이
나온다. 기존 다른 라즈베리파이용 OS와 유사하게 SD카드에 이미지를 굽고 그 SD카드를 라즈베리파이에 꽂아
기동하게 된다.


준비할 것들 목록이 다음과 같이 정리되어있다.

  • HDMI 케이블
  • HDMI로 연결할 수 있는 디스플레이
  • 마이크로 USB 케이블
  • 이더넷 케이블
  • 마이크로 SD카드 리더기


그리고 목록에는 나와있지 않지만 당연히 마이크로 SD카드가 필요하다. 8Gb 이상이어야 한다.


당연히 준비해야 할 것들이고 이미지를 굽는 방법도 매우 단순하다. 나는 현재 MAC mini를 사용하고 있기에
MAC에서의 설치 방법을 따랐다.


먼저 Eacher라는 앱을 설치한 후 실행하여 다운로드 받은 Android Things 이미지를 선택한다. 그리고 이 이미지를
구울 마이크로 SD 카드의 경로를 선택을 한 후 Flash! 버튼을 클릭하면 이미지가 SD카드에 설치된다. 앱의
UI와 설치 과정이 매우 단순하여 쉽게 이미지를 구울 수 있다.



그리고 이렇게 구워진 마이크로 SD카드를 라즈베리파이에 끼우고 부팅을 하면 끝이다.
나는 간단하게 아래와 같이 준비를 하였다.



안드로이드 개발 환경 구성하기


이미 여러 번 말했거니와 이름 자체가 Android Things이기 때문에 당연히 안드로이드 개발 환경이 갖추어져
있어야 한다. 기본적으로 Android Studio를 설치해야 하므로 아래 링크로 가서 찬찬히 살펴보면서 설치해보자
다행히도 한글화가 잘 되어있다^^


https://developer.android.com/studio/index.html


그리고 Android Things가 실행된 라즈베리파이와 통신하기 위해서는 adb tool이 필요한데 이에 대한 설명
역시 링크로 대신한다.


https://developer.android.com/studio/command-line/adb.html


사실 adb tool은 안드로이드 SDK가 설치되면서 함께 설치되기 때문에 파일 위치만 확인하면 된다. MAC OSX의
경우 다음 위치에 실행 파일이 존재한다.


/Users/[사용자 ID]/Library/Android/sdk/platform-tools



라즈베리파이와 통신하기


이제 공식 홈페이지에서 설명하는 것과 같이 Android Things가 구동되고 있는 라즈베리파이와 통신을 해보자.
Android Things로 부팅이되면 아래와 같은 화면이 보여진다. 다른 라즈베리파이용 OS와 달리 사용자와 인터페이스
할 수 있는 UI는 없고 단지 로고와 몇가지 정보만 보여준다. 그 정보 중 하나가 이더넷 주소이다. 아래 이미지에는
Wi-Fi 주소가 함께 보여지는데 이 것은 내가 Wi-Fi를 연결한 이후 나타난 것이고 Wi-Fi를 설정하여 연결하기 전에는
이더넷 주소만 보인다.



이 이더넷 주소를 이용하여 다음과 같이 연결을 시도한다.

$ adb connect 172.30.1.57
connected to 172.30.1.57:5555


MDNS를 지원하는 기기에서는 IP 주소와 port 대신 Android.local로도 접속이 가능하다고 한다.


늘 이더넷 케이블을 연결시켜놓기는 불편하니 이제 Wi-Fi 연결을 시도해보자. 아래와 같이 adb 명령을 실행하면 된다.

$ adb shell am startservice \
    -n com.google.wifisetup/.WifiSetupService \
    -a WifiSetupService.Connect \
    -e ssid <Network_SSID> \
    -e passphrase <Network_Passcode>


SSID와 비밀번호만 정상적으로 잘 입력하면 잘 연결이 되…어야 하겠지만…돌발 변수가 발생했다.
눈을 부릅뜨고 봐도 내가 잘못 입력한 내용이 없는 것 같은데 요상하게 연결이 안된다. 이 작은 기기들은 왜이리
나를 괴롭히는 것을 좋아하는지…ㅠ.ㅠ


열심히 구글링을 하여 드디어 밝혀낸 원인은…라즈베리파이의 Wi-Fi는 5Ghz 대역을 지원하지 않는다는 것이다.
집에 ‘얼레! 기가찬’ Wi-Fi를 쓰고 있다보니 연결이 되지 않는 것이었다…ㅠ.ㅠ 다행히 기가찬 Wi-Fi에는 기존의
2.4Ghz Wi-Fi 대역도 제공하고 있기에 그쪽으로 연결하니 정상적으로 연결이 되었다. 성공적으로 연결이 되면
다음과 같은 로그 내용을 확인할 수 있다.

$ adb logcat -d | grep Wifi
...
V WifiWatcher: Network state changed to CONNECTED
V WifiWatcher: SSID changed: ...
I WifiConfigurator: Successfully connected to ...


그리고 Android Studio를 켠 상태에서 연결을 하였다면 Android Monitor 창을 통해 다음과 같은 방법으로도 확인 가능하다.


이렇게 Wi-Fi가 연결되고 난 후 이더넷 케이블을 제거하고 라즈베리파이를 부팅하면 다음과 같이 부팅이 되고
화면 하단에는 이더넷 정보는 사라지고 Wi-Fi 정보만 보여진다.



마지막으로 모든 네트워크 설정을 지우고 싶다면 다음과 같이 adb 명령을 사용하면 된다.

$ adb shell am startservice \
    -n com.google.wifisetup/.WifiSetupService \
    -a WifiSetupService.Reset

정리


이후에 원활한 디버깅을 위한 Serial debug console에 대한 이야기가 나오는데 이 부분은 참고로 봐두면 될 것이다.
앞서 말했지만 Android Things는 사용자와 인터페이스 하는 UI가 없기에 샘플 프로젝트를 돌려보기 전까지는 
그야말로 아무것도 할 것이 없다.


그래도 일단 개발할 준비가 되었다는 것만도 뭔가 뿌듯함이 느껴진다. 앞으로 예제를 하나 하나 실행해가면서
Android Things의 API에 익숙해지도록 해야겠다. 이전 포스팅에서도 말했지만 사실 지금 당장 하고 싶은 것은
TensorFlow를 이용하여 사진을 인식하는 예제이다. 어쩌면 바로 이 예제에 도전해볼지도…^^;;;


암튼 빨리 진행은 해보고 싶지만 워낙 잡다하게 공부하는 것이 많다보니 언제쯤 해보게 될런지…ㅠ.ㅠ






  1. js 2017.11.26 08:29

    adb shell -d | grep wifi 해보면 grep가 없는 명령이라고 나옵니다???

    • 마즈다 2017.11.26 20:52 신고

      음...grep이 아니라 shell이 없는 명령어라고 나온 것이 아닐까요? grep이 없을 수가 없습니다만... 한 번만 더 확인해보세요^^

+ Recent posts