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Grove - GSR センサー

note

この文書は AI によって翻訳されています。内容に不正確な点や改善すべき点がございましたら、文書下部のコメント欄または以下の Issue ページにてご報告ください。
https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

GSR(Galvanic Skin Response、皮膚電気反応)は、皮膚の電気伝導率を測定する方法です。強い感情は交感神経系に刺激を与え、汗腺からの発汗が増加します。Grove - GSR を使用すると、2つの電極を片手の2本の指に取り付けるだけで、このような強い感情を検出することができます。睡眠の質をモニタリングするなど、感情に関連したプロジェクトを作成するのに適しています。

caution

Grove-GSR センサーは人の抵抗を測定します。伝導率ではありません!

バージョン

製品バージョン変更点リリース日
Grove - GSR_Sensor V1.0初版2013年6月19日
Grove - GSR_Sensor V1.2M324PW-TSSOP14 と GND の間に C3 100nf を追加2014年7月31日

仕様

パラメータ値/範囲
動作電圧3.3V/5V
感度ポテンショメータで調整可能
入力信号抵抗、伝導率ではありません
出力信号電圧、アナログ読み取り
指接触素材ニッケル
tip

Grove モジュールの詳細については、Grove System を参照してください。

対応プラットフォーム

ArduinoRaspberry Pi
caution

上記で対応プラットフォームとして記載されているものは、モジュールのソフトウェアまたは理論的な互換性を示しています。ほとんどの場合、Arduino プラットフォーム向けのソフトウェアライブラリやコード例のみを提供しています。すべての可能な MCU プラットフォーム向けにソフトウェアライブラリやデモコードを提供することはできません。そのため、ユーザー自身でソフトウェアライブラリを作成する必要があります。

はじめに

Arduinoで遊ぶ

ハードウェア

  • ステップ1. 以下のものを準備します:
Seeeduino V4.2Base ShieldGrove - GSR
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  • ステップ2. Grove-GSRをBase ShieldのA0に接続します。
  • ステップ3. Base ShieldをSeeeduino-V4.2に差し込みます。
  • ステップ4. USBケーブルを使用してSeeeduino-V4.2をPCに接続します。
note

Base Shieldがない場合でも心配しないでください。センサーはArduinoに直接接続することができます。以下の表に従ってArduinoに接続してください。

SeeeduinoGrove-GSR Sensor
GND
5V
NC
A0黄色

ソフトウェア

  • ステップ1. 以下のコードをArduino IDEにコピーしてアップロードします。
const int GSR=A0;
int sensorValue=0;
int gsr_average=0;

void setup(){
Serial.begin(9600);
}

void loop(){
long sum=0;
for(int i=0;i<10;i++) // 10回の測定を平均化してグリッチを除去
{
sensorValue=analogRead(GSR);
sum += sensorValue;
delay(5);
}
gsr_average = sum/10;
Serial.println(gsr_average);
}
  • ステップ2. GSRセンサーを装着しないでください。
  • ステップ3. Arduino IDEの「ツール」->「シリアルプロッタ」をクリックします。
  • ステップ4. ドライバーを使用して抵抗を調整し、シリアル出力が最小化されるまで調整します。この時点でのシリアルポートデータを「Serial_calibration」として記録します。
  • ステップ5. GSRセンサーを装着します。
  • ステップ6. 以下のグラフが表示されます。深呼吸をしてトレンドを確認してください。

人間の抵抗値 = ((1024 + 2 x Serial_Port_Reading) x 10000)/(Serial_calibration - Serial_Port_Reading)

  • 単位はオームです。
  • Serial_Port_Readingはシリアルポートに表示される値(0〜1023の間)。
  • Serial_calibrationはステップ4で記録した値(抵抗を調整してシリアル出力を最小化した時点のシリアルポートデータ)。

Raspberry Piで遊ぶ (Grove Base Hat for Raspberry Piを使用)

ハードウェア

  • ステップ1. このプロジェクトで使用するもの:
Raspberry PiGrove Base Hat for RasPiGrove - GSR Sensor
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  • ステップ2. Grove Base HatをRaspberry Piに差し込みます。
  • ステップ3. Grove - GSR SensorをBase HatのA0ポートに接続します。
  • ステップ4. USBケーブルを使用してRaspberry PiをPCに接続します。
note

ステップ3では、Grove - GSRセンサーを任意のアナログポートに接続できますが、対応するポート番号に合わせてコマンドを変更する必要があります。

ソフトウェア

  • ステップ1. ソフトウェア設定に従って開発環境を構築します。
  • ステップ2. grove.pyライブラリをクローンしてソースファイルをダウンロードします。
cd ~
git clone https://github.com/Seeed-Studio/grove.py
  • ステップ3. 以下のコマンドを実行してコードを実行します。
cd grove.py/grove
nano grove_gsr_sensor.py

次に、以下のコードをこのファイルにコピーし、++ctrl+x++を押して終了し保存します。

import math
import sys
import time
from grove.adc import ADC


class GroveGSRSensor:

def __init__(self, channel):
self.channel = channel
self.adc = ADC()

@property
def GSR(self):
value = self.adc.read(self.channel)
return value

Grove = GroveGSRSensor


def main():
if len(sys.argv) < 2:
print('Usage: {} adc_channel'.format(sys.argv[0]))
sys.exit(1)

sensor = GroveGSRSensor(int(sys.argv[1]))

print('Detecting...')
while True:
print('GSR value: {0}'.format(sensor.GSR))
time.sleep(.3)

if __name__ == '__main__':
main()
  • ステップ4. 以下のコマンドを実行してコードを実行します。
python grove_gsr_sensor.py 0
success

すべてが正常に動作すれば、以下の結果が表示されます。

pi@raspberrypi:~/grove.py/grove $ python grove_gsr_sensor.py 0
Detecting...
GSR value: 503
GSR value: 503
GSR value: 503
GSR value: 503
GSR value: 503
GSR value: 383
GSR value: 256
GSR value: 314
GSR value: 348
GSR value: 361
GSR value: 368
GSR value: 371
^CTraceback (most recent call last):
File "grove_gsr_sensor.py", line 69, in <module>
main()
File "grove_gsr_sensor.py", line 66, in main
time.sleep(.3)
KeyboardInterrupt

このプログラムを終了するには、ctrl+cを押してください。

note

アナログポートの場合、シルクスクリーンのピン番号はA1, A0のようになっていますが、コマンドでは01というパラメータを使用します。デジタルポートと同じです。そのため、モジュールを正しいポートに接続してください。そうしないとピンの競合が発生する可能性があります。

FAQ

Q1: 出力の単位は何ですか?

A1: 信号は電圧で測定され、COMポートに(0~1023)として出力されます。

Grove - GSR v1.0

Grove - GSR v1.2

リソース

プロジェクト

eMotion - より良い未来へ: バイオメトリックセンサー、Heliumプラットフォームのセキュリティ、そしてGoogle Cloudの力を活用して、潜在的な不安状態を明らかにすることができると信じています。

技術サポートと製品ディスカッション

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