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2017年11月12日

DSシールド 立ち上げ中

DSシールドが届いたので、立ち上げ中です。

DSShield_R1_PCB.jpg

DSShield_R1_PCB2.jpg

事業を終了したRailstarsのDCCエンジンを使った形のスケッチにして、立ち上げ中なのですがうまくいってません。TB6643KQの突入電流緩和PWM出力処理と、Railstarsの割り込み型パルス出力の処理がケンカしてしまうのが原因であるようです。割り込み禁止をして、動かさない等の対策をして、調整してますが、稀にうまくTB6643KQが動かないケースもあって、さすがにイライラしてきました。

DSShield_R1_PCB3.jpg

20171112094059.png

自分でDCCやメルクリンのパケット生成エンジンを作っていて、他人のエンジンをまともに見るのは初めてですが、いろいろと思うところは多いですね。ということで、DSoneをベースに、DSシールドを実装する方向に変更します。

DSoneの移植なので、30分で終わると思ったら、何故かパルスが全くでない症状(DSCore.Scanが何故か正常に動かない)になってしまい、困惑中です。動作確認完了までは、しばらく時間がかかりそうです。

■追記(11/13)

DSone移植が動かない原因判明です。ポート制御コードのポカミスでした。
とりあえず動き出したので、試験頒布を検討します。

DCC&S88の機能も動作確認OK。ただし、PCからUSB電源供給できる状況じゃないと、S88で消費する電源が足りないかもしれない。

■スケッチ

一応テスト版です。

・DSoneベースエンジン版 DSshield_r0.ZIP
・Railstarsエンジン版 DSCmdrArduino_r0.ZIP
posted by yaasan at 19:40 | Comment(2) | 鉄道模型

2017年11月11日

奥多摩ドライブ

息子が外泊なので、奥多摩にドライブに行ってきました。
本当は、山梨リニアにしたかったのですが、今日はちょうど休みの日でしたのでドライブ中心に変更しました。

羽村・福島屋

高級スーパーで有名ということで、わざわざ羽村経由で奥多摩を目指しました。今まで、ずっと行きたいと思ってたスーパーです。ようやく行けました。

ランチ用に立ち寄ったので、限定的にしか見てませんが、弁当は、600円以上が中心で、売っているペットボトルも見たことのないようなものばかりで、非常に面白いです。西友の真逆を突っ走るスーパーで、個人的には最高でした。

私は、お昼の弁当に、980円のすき焼き弁当を買いました。とても丁寧に作られていました。味も、冷たい状態で食べたので本当の美味しさは引き出せていませんが、シンプルな味付けで、美味しかったです。西友の弁当の残念感とはワケが違いました。

■へそまんじゅう

奥多摩(に行く途中 or から帰る途中)といえば、これです。ほかほかまんじゅう(単品売りの、その場で食べられるへそまんじゅう)を頼みました。

okutama_drive1111_1.jpg

■千島わさび園(東京都西多摩郡奥多摩町丹三郎8−2)

最近、本生ワサビをスリスリして、わさび丼を朝に社内で食べるのにハマっております。普通に売っているチューブタイプ(袋入りも同じ)の西洋わさび入りのやつを使うと死ぬほど辛い目に遭いますが、本生ワサビをその場でスリスリして食べると、適度な辛さに、ワサビの香りが強烈に感じられて、最高の気持ちになれます。

250円、500円、800円の本生ワサビが売ってます。あと、ワサビ漬けなどが商品であります。道の駅などいろいろ行ってますが、やっぱり、わさび園の店で買うのが安くて新鮮でいいものが手に入ると思います。

okutama_drive1111_2.jpg

■ダム

奥多摩ダムというか、小川内ダムに行きましたが、紅葉シーズンと言う事とイベント開催中で駐車場に止められず、近くの第二駐車場のベンチでご飯になりました。

息子は、以下の通り、病気の症状も無くなり、マスクをつけて感染にだけ気を付ければ外出も問題なくできるようになりました(電車、バス、人ごみの多いところはNG)。薬の影響で、風邪をひきやすいためです。風邪をひくと、入院期間が延びるので、注意をしながら、このようにドライブなどで楽しみを増やしています。

okutama_drive1111_3.jpg

■もみじ橋

小菅村に行く途中の、もみじ橋というのが有ったので寄りました。もみじが植えてあり、橋の下には渓流が流れており、良い景色でした。

著作権フリー画像1(著作権放棄):
okutama_drive1111_4.jpg

著作権フリー画像2(著作権放棄):
okutama_drive1111_5.jpg

要らなくなったEOS KISS x4を渡したところ、カメラ小僧になってしまいました。

okutama_drive1111_6.jpg

■小菅の道の駅

高速に乗って帰るため、休憩に寄りました。
何故かは知りませんが、ヤマメの塩焼き(このときは450円/本)をいつも炭火で焼いて売ってます。

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posted by yaasan at 18:48 | Comment(3) | 日記

オーストリアのZIMOが倒産

RocoなどにDCCデコーダを供給していたりする、DCCメーカーのZIMOが倒産したようです。

ZIMO_insolvency.png

Insolvency = 倒産。ホームページに書いてありますが、社会保険料の支払いができずに飛んだとのことです。今まで支払い忘れてたのが、ドカンと来たのかどうかは分かりませんが、社会保険料は、儲かっていようがどうだろうが払わないといけないので、企業にとっては重たい出費だと思います。

2018年1月以降に、再建し直すとのことです。どちらにしろ、鉄道模型のDCCビジネスは、厳しい冬の時代、ということなのだと思います。まあ、DCCというか、鉄道模型市場全体もそうな気がしますが。
posted by yaasan at 05:16 | Comment(0) | 鉄道模型

2017年11月10日

明日は11/11!!!

明日は、11月11日です!!!(そんなの知ってるって言わないでください)

Aliexpressで、何故かよくわかりませんが1年に1度の大セールの日です。店にも依りますが、だいたい、普段より10%以上お得です。

年に一度の電子部品の買いだめの日です。
要チェックです!
posted by yaasan at 20:16 | Comment(0) | 工作

新制御システム AUTOMATICAのプロジェクトを開始します

カメラS88と、DesktopStationSoftwareの自動運転のエッセンスを融合させた、新鉄道模型制御システム AUTOMATICAの設計を開始します。

■開発背景

TNOSを見て、どこが鉄道模型の新制御なのか、サッパリ理解できずにいました。今までのただの延長と言うか、過去に戻ってる状況ですね。

ちゃんと新制御とはこういうものだ、というのを身をもって教えてあげないといけないかなと思ってます。自動運転の唯一の解は、DCCであるというのを証明できるチャンスでもあると考えております。

私は、電機屋でもありますが同時に、ソフト屋でもあるので、自動運転をソフトウェアで実現させます。

■コンセプト

ATM_Concept1.png

在線検出器は、すべてレイアウト上空に置いたWebカメラによる画像処理で実現します。なので、わけのわからない配線は要らないのです。DCCで2本の配線を引き回せばいいだけ。面倒ならレールからフィーダで引き出せばOKです。

ビジュアルプログラミング、簡単ティーチングで、自動運転を簡単に行えるソフトウェアソリューションを目指します。

■仕様

・車両認識は、予め線路上の車両番号をティーチングさせる
・マーカーを置いて、カメラのズレを吸収させる
・レール形状の分析は、最終的には自動化を目指す。当初はマニュアル指定になる。
・カメラは広角を指定
・範囲は高さとカメラの視野次第だが、2mx1mくらいを想定(テーブル1〜2個)
・アイコンをレール上に配置して、イベントを設定
・運転シナリオは、サンプルを用意するが、基本はユーザーが作る
・続行運転、手動介入は自由とする
・カメラ認識中の猫が来た対策は検討中。
・太陽光・影の影響は、ダイナミック辞書生成などの技術を使って画像処理側で対策する。

■対応機種

DSmainR5シリーズに限定します。単に、お金をたくさんいただいているので、その方々だけに限定したいと思ってます。

ただし、変なロックなどは一切掛けませんので、自己責任で「動かねーぞ!」と文句を言わないことを条件に、使っていただくことは構いません。

■商用利用の禁止

AUTOMATICAは、個人・クラブ向けへの無償ツールにするつもりです。

ジオラマ業者などへの技術提供、ソフト販売・提供はしません。ソフトウェアライセンスで、商業施設での稼働、商用・業務への一切の利用は禁止させます。許諾依頼が来ても全てお断りします。

業務向けは一切、手を出さない・関わり合いを持たないという宣言です。

■目標リリース時期

目標は、今度の模型市でデモすること、ですが、まあ、速くなるか遅くなるかは私のモチベーション次第です。

■技術課題

技術的な課題は、ほぼ分かっていて、あとは試行錯誤しながら調整して実装する形になると思います。
古典的な技術の組み合わせで実現します。ディープラーニングとかAIは、ものすごく計算コストがかかるので、使いません。昔からある、古典的な画像処理や、抽出データの多変量解析技術を使う方が計算コストは低いです。

posted by yaasan at 08:35 | Comment(3) | 鉄道模型