概要

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第 5 ^章 ケーススタディ：複合現実環境による IoT

第

5

章 ケーススタディ：複合現実環境による

IoT

教育システム

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本システムは上記の段階的学習を実現するために，第一にソフトウェアの 複雑さを隠蔽し，プログラミング初心者がロボットの振る舞いの実装に集中 できるようにする．次に，IoTの環境適応のための技術としてコンテキスト 指向プログラミング（

COP

）をサポートする．最後に，

IoT

のサービス実現 を容易にするためのプロジェクションマッピング環境を提供する．

本章では，上記の教育システムを組込みソフトウェア開発への

COP

適用 のケーススタディとして紹介する．本章の前半部分でシステムの説明を行 い，後半でどのような応用事例を開発したか示す．

5.2 ^はじめに

近年，

Internet of Things (IoT)

についての教育の重要性が高まっている．

特に，筆者が目指す

IoT

システムは，本論文の冒頭で述べた通り，複数のも のが協調して動作し，それらを取り巻く状況

(コンテキスト)

に応じて振る 舞いを変えるようなシステムである．このようなシステムを開発し実験する ためには，多くのデバイスを用意することや，システムの振る舞いを変え得 る環境を再現することが求められる．そのため，

IoT

教育のための実験環境 を整えることは困難である．

また，

IoT

システムの開発のためには，現実のデバイスを用いた組込みシ ステムの開発から，環境適応を実現するための開発技術，

IoT

のサービス 実現のためのアイデア出しといったあらゆる能力が求められる．そのため，

学生が

IoT

システム開発に必要な能力を学ぶ際，その学習範囲は多岐にわ たる．

上記の問題を解決し，学生の

IoT

教育を助けるために，筆者は複合現実

(Mixed Reality)

環境⁴⁸⁾ による

IoT

教育システムを開発した．本システム は複合現実環境によって，

IoT

の実験環境の実現を容易にすることを目指し ている．複合現実とは，現実世界に仮想世界を重ね合わせて表示する技術で ある．似た言葉に拡張現実

(Augmented Reality)

があるが，現実世界の人や モノと連動して仮想世界の映像を変化させるところが拡張現実と異なる．

本システムでは，実際のロボットとプロジェクタに投影した映像を組み合 わせて，互いにやり取り可能な仕組みを提供することで，複合現実環境を実

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5

章 ケーススタディ：複合現実環境による

IoT

教育システム

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現している．これによって，システムに必要となるデバイスの数を減らした り，周囲の環境の変化を簡単に実現できるようにすることで，実験環境の構 築を容易にする．さらに，実際のロボットも用いることで，実践的な組込み 開発について学ぶことを可能とする．

また，IoTの広範な学習範囲を学ぶために，次の段階的な教育をサポート する．

(1)

物理的なものの制御について学習する

(2) IoT

の環境適応について学習する

(3) IoT

のサービスを実現する

本システムは，最初の段階のために，ソフトウェアの複雑さを隠し，プロ グラミングの初心者がロボットの振る舞いの実装に集中できるようにする．

次の段階では，

IoT

の環境適応のための技術としてコンテキスト指向プログ ラミング（COP）をサポートする．これによって，学生が

COP

を用いた開 発を体験できるようにし，環境適応を実現するための開発技術を学べるよう にする．三番目の段階では，プロジェクションマッピング環境を提供する．

これによって，ロボットと投影された映像を組み合わせることで，

IoT

サー ビスの実現とその実験を容易にする．

本研究において，上記の教育システムを組込みソフトウェア開発への

COP

適用のケーススタディとして取り上げる．本章の前半部分でシステムの説明 を行い，後半でどのような応用事例を開発したか示す．

以降，

5.3

節で，段階（

2

）（

3

）のための取り組みについて述べる．

5.4

節 で，段階

(1)

のために，どのように教育システムの実装を行ったかについて 述べる．

5.5

節で，どのような応用事例を開発したか示す．

第

5

章 ケーススタディ：複合現実環境による

IoT

教育システム

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ドキュメント内 九州大学学術情報リポジトリ (ページ 84-87)