MACからでもデバイス登録可能だよ。IoTHub-Explorer紹介

テストや実証実験目的で、Azure IoT Hubにデバイスを追加したりセンサーデータをモニタリングしたりデバイスにコマンドを送ったりするのに、Device Explorerというツールが用意されています。このツールは、http://github.com/Azure/azure-iot-sdks/releases に記載のリンク、SetupDeviceExplorer.msi をクリックしてダウンロード&インストール可能です。このツール、超便利…なのですが、Windows PCにしかインストールできません。 私はMACなんだよね…って方。大丈夫です。コマンドラインUIなので、ちょっと使いにくいですが、Node.js上で動く、iothub-explorerというツールが別途公開されているので、それを使えば、MACだけでなく、LINUX等でも、IoT Hubへのデバイス登録や送信データのモニタリングができます。 まず、https://nodejs.org/en/download/current/ から、Node.jsの環境をダウンロードしてインストールしてください。インストールが終わったらNode.jsのシェルを立ち上げて、https://github.com/Azure/azure-iot-sdks/tree/master/tools/iothub-explorer に記載に従って、以下を実行します。 npm install -g iothub-explorer このコマンドでiothub-explorerに関する必要ファイルがインストールされます。インストールが終わったら、同じシェル上で iothub-explorer login [connection string] を実行します。”[connection string]”の部分は、http://portal.azure.comで作成したIoT Hubの共有アクセスポリシーのiothubownerの接続文字列に置き換えます。 HostName=IoTHubName.azure-devices.net;SharedAccessKeyName=iothubowner;SharedAccessKey=Base64EncodingString こんな感じの文字列です。管理ポータルのコピーボタン(紙が二枚重なっている感じのアイコン)でコピー可能です。 次に iothub-explorer create [deviceId] を実行すると、IoT Hubに指定したデバイスIDが登録され、接続に必要なセキュリティ文字列が表示されます。 複数登録されたデバイスの一覧を表示したい場合は、 iothub-explorer list を実行すると、既に登録されたデバイスIDの一覧と、それぞれのセキュリティ文字列が表示されます。この情報を使って、デバイス側のIoT Hubへの接続・送信アプリを完成することができます。 IoT Hubの作成等、基本的な手順は、http://aka.ms/IoTKitHoLV3On のStep2を参照してくださいね。

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IoT Hub Device Management Preview 2016/7/4現在

ちょっと時間たってしまいましたが、4月のBuildでIoT Hubの機能強化が発表されました。現在、PreviewとしてDevice Managementの機能がSDKも含め公開されだしています。SDKの成熟を待って、そろそろいいかなという状況になってきたみたいなので、いやぁ、まだまだ、幾つか問題あるなと、いう感じですが、2016年7月4日現在でhttp://azure.microsoft.comのドキュメント→モノのインターネット→IoT Hubから公開されている内容を元に、試す際の注意点を記載しておきます。 まずは、 https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/iot-hub-device-management-device-twin/ https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/iot-hub-device-management-get-started/ をじっくり読んでください。ここに書いてある通りにやると、動いた!というのが理想なのですが、幾つか嵌りポイントありました。それを以下に説明します。 まず、CMakeのインストールについて 私が試したときは、PATHの追加を選択したにもかかわらず、PATH設定されなかったので、PATHが追加されなかった場合(コマンドプロンプトでcmakeと入力したときにコマンドがないと表示される)、コントロールパネル→システム→システムの詳細設定でPATH設定を編集して追加しましょう。 コマンドプロンプト コマンドプロンプトは、Windowsデスクトップの左下のWindowアイコン→すべてのアプリで、”Visual Studio 2015”→”開発者コマンドプロンプト for VS20…”を使います。念のため、管理者権限で起動しておきましょう。 setup.batによるビルド実行 私の場合、見事に途中でビルドが失敗しました。理由は不明ですが、失敗したら、Visual Studioで、以下の二つのSLNファイルを開いて、ビルドしてください。どうも、Nugetから必要なSDKがダウンロードされていないようです。Visual Studioでビルドすると、きちんとNugetから必要ライブラリを持ってくるようです。 GetStartedWithIoTHubDM.sln iothub_charp_serviceclient.sln IoTHubのiothubownerの接続文字列を引数として指定することを忘れずに nodeのインストール Device ManagementのUIについては、nodeの6.1以上が必要ですが、どうも、Chakraのnodeが6.0の場合それが邪魔して上手くビルドできません。私のVisual StudioのWindows SDKが古い可能性がありますが。そんな場合は、nodeをhttp://nodejs.orgでダウンロード&インストールした後、c:\Program Files\nodejsのPATH設定を先頭に設定しなおしてください。設定後すぐには有効にはならないので、再起動等必要です。 この状態で、 npm install npm run build npm run start と実行すれば、無事、 起動。Node.jsで動いているので、例えば、IoT Hands-on V3のStep 3、Mobile Appsに組み込めば、動くはず。    

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IoT ハンズオンコンテンツVer3のMachine Learning

未だに、Ver2を実践されている方もいらっしゃるようですが・・・ http://aka.ms/IoTKitHoL から公開しているIoTの要素を一通り学ぶ自学自習が可能なハンズオンコンテンツは、現在、Version 3です。IoTデバイス(PinKit/NETMF、Raspberry Pi2/Win10IoTCore)、または、Wpf EmulatorでIoT Hubに送ったセンサーデータを元に、デバイス識別子、計測時間、加速度からの温度状態予測をStep 7でMLを使っています。このコンテンツでは、IoT Hubで受信したセンサーデータをStream Analyticsで決めうちで温度の状態をHot、Coldに分類してストレージに格納したデータを使っています。 ハンズオンセミナーの時間の制約があり、こうしているのですが、実際には、デバイスごとの実測値を元に、温度のHot、Coldは決める必要があります。SASSensorテーブルには温度も含め蓄積されているので、R Scriptを使って、ML Studioの中で温度の高い低いを決めることが可能です。 Step10まで一通り終わった方は、是非、以下の方法を試してみて、よりリアルなMachine Learningにチャレンジしてください。 実は私は、データアナリストのプロフェッショナルでもなく、R Scriptのプロでもなく、未だ手探りの状態で、「あぁこれなら動くね」的な感じで作っています。もっといい書き方あるよーってかた、是非、フィードバックお願いします。 テーブルからのデータ読み込み まずは、ML StudioでExperimentsを一つ新たに作成します。そして、”Data Input and Output”の”Import Data”をドラッグ&ドロップし、 プロパティで Data Source → Azure Table Account Name、Account Keyは、SASSensorのストレージの情報を入力 Table name → SASSensor Rows to scan … →ScanAll とします。プロパティの入力が終わったらRUNで実行します。 データの分割 これがAzure MLのせいなのか、R Scriptがもともとそうなのか、ちょっとわからないのですが、時間がR Scriptを通すと、1970年1月1日からのTick数になってしまうので、分割します。 まず、Data Transformation→ManipulationのSelect Columns in Datasetを二つ追加してImport Dataに接続します。 左側は、timeを抽出します。後でマージする必要があるので、msgIdも一緒に抽出します。ちなみに、msgIdは計測時に、全ての計測レコードが一意に特定できるようにデバイスに付与している値です。左側のSelect…

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Windows 10 IoT Core for Raspberry Pi2 と周辺機器をシリアル通信(RS232c)でつなぐ

このポストでは、Windows 10 IoT Coreで動くRaspberry Pi2を、大昔からの定番、RS232cシリアル通信で周辺機器と接続する方法を解説します。 ※本ポストは、http://ms-iot.github.io/content/en-US/win10/samples/SerialSample.htm を元に書いています。※本ポストは、2015/10/30現在の情報を元に記載しています。OSの機能サポートの状況など、適宜確認してくださいね。 昔からPCや制御用コンピュータと周辺機器をつないで装置を開発していた皆さんなら全員ご存じのはずのRS232Cによるシリアル通信で、かつ、評価ボード系の周辺デバイスをリード線等でつなぐケースを解説します。 まずはつなぎ方です。 図の様に、 GND ‐ Pin 6 TX – Pin 8 RX – Pin 10 でつなぎます。TXは送信、RXは送信なので、接続先の周辺機器はつなぎ方が逆になります。この接続で、Windows 10 IoT Coreは、URT0というポートでシリアル接続されたと認識します。 ※この投稿を実際に試すには、10/30現在、http://ms-iot.github.io/content/en-US/Downloads.htm から公開中のInsider Previewのほうをダウンロードして作成したOSイメージを使ってくださいね プログラムの大まかな流れは、 シリアルポートを探す シリアルポートを開く データ送信・受信を行う です。アプリケーションは、Windowsのユニバーサルアプリ形式で開発してください。※GPIOやI2Cを使ったアプリを組むのに必要だった、IoT Extensionの参照追加は必要ありません。 シリアルポートを利用するには、Package.appxmanifestファイルにシリアルポート利用の宣言が必要です。プロジェクトが格納されているフォルダーを開き(ソリューションエクスプローラーで、ソリューション、もしくは、プロジェクトを右クリックして、”エクスプローラーでフォルダーを開く”を選択すれば開けます)、あらかじめ起動しておいたメモ帳にファイルエクスプローラーでPackage.appxmanifestを選択しドラッグ&ドロップし、<Capability>…</Capability>を以下の様に修正します。   <Capabilities>    <Capability Name=”internetClient” />    <DeviceCapability Name=”serialcommunication”>      <Device Id=”any”>        <Function Type=”name:serialPort” />      </Device>    </DeviceCapability>  </Capabilities> ※赤字の部分を追加 修正したら保存を忘れずに。 さてプログラムです。まず、シリアルポートを探すロジックですが、         List<DeviceInformation>…

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IoTハンズオンコンテンツVer2公開中

9月から初めて先週土曜日(10/24)に終わった、IoTハンズオンセミナー、参加された皆さん、お疲れ様でした。 誤字脱字、わかりにくい部分を見直した資料をネット上で公開中です。 https://aka.ms/iotkitholv2on 構成を説明しておくので、参加された皆さんは復習を兼ねて、「え?そんなセミナーやってたの?」とか「時間が合わなくて参加できなかった…」という方は、是非チャレンジしてみてくださいね。 上のURLを開くと、ハンズオンコンテンツ全体を説明した資料が表示されます。このコンテンツは、GR-PEACH+センサーボードのPinKitという、.NET Micro FrameworkでC#でアプリをかけるボードを使っています。現在種々の事情で入手が困難な状況です。PinKitのほかに、Windows 10 IoT Core for Raspberry PI2や、ハードウェアを一切使わないPCだけで実習が可能なコンテンツも用意しています。 Windows 10 IoT Core for Raspberry PI2で実習したい方は、ハンズオンコンテンツ全体を説明した資料と、上のURLを開いたときに左側に表示されている「IoTKitHoLV2_Win10IoTCore for Raspberry PI2」というコンテンツを組み合わせて実習してくださいね。 PCしかない(Windows 7、Windows 8.1、Windows 10で実習可能)方は、ハンズオンコンテンツ全体を説明した資料と、「IoTKitHoLV2_WPFEmulator」というコンテンツを組み合わせて実習してください。まぁ、やっぱり、なんといっても、実際のセンサーで計った値のほうがリアルで面白いんですけどね。 どちらも、ハンズオンコンテンツ全体を説明した資料の、.NET Micro Frameworkの部分を抜き出して置き換えた文書になっています。他に「IoTハンズオン事前準備手順書」というドキュメントも用意したので、実習する場合には、このドキュメントを見て環境のセットアップなど行ってください。 なお、2015/9/30にプレビュー公開されたIoT Hubは、2015/10/26時点の内容では対応していません。Event Hubを使った内容になっております。もう少ししたら、IoT Hub対応を追加する予定です。ん…待てない!!という方は、現在公開中のコンテンツと、http://blogs.msdn.com/b/hirosho/archive/2015/10/22/iot-hub-windows-10-iot-core.aspx  のコンテンツを組み合わせると、とりあえずは、実践できるのでチャレンジしてみてくださいね。他にも、今後は、AllJoynによるローカルネット連携+クラウドや、クラウドからデバイスへのコマンド送信のシナリオも追加予定です。今後、https://aka.ms/IoTKitHoL 側にも反映していく予定です。 このコンテンツを解説する、動画付きのコンテンツも作成して公開予定なので、公開した暁にはよろしくお願いします。 それから、本コンテンツで取り上げているハードウェア、OS、ミドルウェア、言語以外のハードウェアをつなぐ試みも、大歓迎ですので、そんな拡張をされた方は是非ごれんらくくださいませ。

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IoT HubにWindows 10 IoT Coreでつなぐ

さてと… ※この投稿は、2015/10/22現在の公開情報を元に記載しています。最新の情報がないか確認してくださいね。 IoT Hubのプレビューが9/30に公開されました。タイミング的にちょっと遅い気もしますが、Raspberry Pi2で動作するWindows 10 IoT CoreデバイスをIoT Hubに接続する方法を説明します。とりあえず試す方法が、https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/iot-hub-csharp-csharp-getstarted/  に書かれています。この説明は、.NET Framework上でC#を使ったサンプルで、Windows 10 IoT Coreの場合はWindows RT上で動くUniversal Windows Applicationという違いがあって、そのままでは、動かすことができません。更に、プレビュー状態のため、説明通りにいかない部分もあるので、ここで解説しておきます。 ※IoT Hubにつなぐ部分、送受信する部分は、通常のWindows 10のUWAでも利用できます。 折角なので、加速度センサー(ADXL345)、温度センサー(BME280)を使ってIoT Hubに送ってみましょう。基本の部分は、https://doc.co/4dEWrJ を見てください。ハードウェアの構成は、このドキュメントに記載の これに加えて、LEDも追加します。   次に、センサーやLEDをI2CやGPIOで制御するために、IoT Extensionを参照に加えます。 そして、https://doc.co/4dEWrJ に記載に従って、MainPage.xaml.csのProgramクラスにdeviceId(Guid値)と、プロジェクトにSensorクラスを追加してください。 次は、IoT Hubへのアクセス用ライブラリの追加です。本来ならNuGetを使ってインストールできるのですが、本投稿を書いている時点でははうまくいかないので、 ※現在既にNuGetでの組込みが可能になっています。ソリューションエクスプローラーで、プロジェクトの参照を右クリックし、”Nuget”を選択して、Azure Devices Clientで検索を行い、Microsoft.Azure.Devices.Client.PCLを選択してインストールを行ってください。 ブラウザで、 https://github.com/Azure/azure-iot-sdks/ を開き、表示されたページの右横にある、”Download ZIP”をクリックし、どこかにZIPファイルを保存、ZIPファイルのプロパティでブロックを外し(必ずやってくだいね)、適当な場所に保存します。 csharp/Microsoft.Azure.Devices.Client.WinRTに入っているMicrosoft.Azure.Devices.Client.WinRT.csprojをプロジェクトに参照追加します。 ソリューションエクスプローラーで、ソリューションを右クリックし、”追加”→”既存のプロジェクト”を選択し、Microsoft.Azure.Devices.Client.WinRT.csproj を選択し、ソリューションに追加してください。 次に、追加したSDKのプロジェクトを、作成中のプロジェクト参照として追加します。これで、NuGetで組み込んだのと同じ状態になります。 これで、IoT Hubにアクセスする準備は完了です。 後は、Modelsという名前でフォルダーをプロジェクトに作成し、そのフォルダーにSensorReadingという名前でクラスを作成し、 と、コーディングしてください。このクラスを使ってセンサー計測値をJSONに変換します。 さて、MainPage.xaml.csのnamespaceの中身を以下の様に編集します。 コードの中で、deviceId、iotHubUri、deviceKeyという変数がありますが、まずはGuid生成ツールで新規にGuidを作成して設定し、 https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/iot-hub-csharp-csharp-getstarted/ に記載のCreateDeviceEntryアプリでDevice Keyを作成して、deviceKeyの値とし、作成したIoT HubのURLにあわせてiotHubUri変数を編集すれば動きます。チュートリアルと上のコードを見比べてみてください。IoT Hubとの送受信の部分は基本同一です。 1秒ごとにセンサー計測値を貯めて、2分ごとにIoT Hubに貯めたデータを一括送信します。チュートリアルのReadDeviceToCloudMessagesを起動しておくと送信したデータを確認できます。また、…

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Azure IoT Hub、IoTデベロッパーセンター始まりした

昨年来、AzureにIoTサービスを加えますよ!とアナウンスしておりましたが、ついに2015年9月30日にAzure IoT Suite、及び、IoT Hubのプレビューが公開されました。加えて、IoTデベロッパーセンターというページも出来上がっています。この投稿では、これらの概要を紹介します。 まず皆さん、ブラウザで、http://azure.microsoft.com  を開いてみてください。そして、ドキュメントタブをクリックしてみてください。 はい、”モノのインターネット”、という項目が追加されてます!ここからIoT関連はたどっていってくださいね。先ずは、一番下の”IoT Hub”を選択してみましょうか。https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/services/iot-hub/ というページが開きます。このページの”チュートリアルの開始”という緑色のボタンを押すと、Windows 7以上のPC、Visual Studio 2013以上で、直ぐにこのIoT Hubを試すプログラミング方法が解説されています。ちょっとね、まだプレビューなんで書かれている通りに動かなかったりする部分もあるのですが、まずは、お試しください。 IoT Hubの中では、既に正式版が公開されている、メッセージを高速に送受信可能なブローカーサービスである、Event Hubが使われています。Event Hubは、IoTと似たような細かいデータがばらばらと高速に飛んでくるようなシステムで利用可能で、Event Hubへの接続数、データ転送量、スループットなどで、性能や金額が管理されるのに対して、IoT Hubは接続する組込み機器を単位として、性能や課金が決められています。IoT Hubの機能紹介を兼ねて、ざっと一般的な利用シナリオを紹介すると、 組込み機器をIoT Hubに登録 組込み機器をIoT Hubに接続 組込み機器からIoT Hubにデータを送信 IoT Hubにサブスクライブしたサービス側でデータを受信 サービス側からIoT Hubを通じて組込み機器にデータを送信 組込み機器がIoT Hubを通じて、コマンドを受信 組込み機器がコマンドを受信したことを、サービス側でAckとして通知を受ける 登録された組込み機器情報の取得 ざっと、こんな感じです。Event Hubと同様、Stream Analyticsにも簡単につなげられるので、例えば、組込み機器に装備されたセンサーデータをIoT Hubで受信してStream Analyticsに連結することが簡単にできて、そのままPowerBIにつないでダッシュボード表示をしたり、定義済みのルールに従ってデータを変換したり、通知を上げたり、バックエンドのWebJobを起動したりといった構成が簡単に組めます。 接続の管理は、Event Hubと同じように、ロールベースのトークンです。あらかじめ管理用、デバイス用、サーバーバックエンド用、デバイス管理用といったロールが定義されていて、それぞれにセキュリティトークンが提供されています。 使えるプロトコルは、HTTPSとAMQPです。最近、MQTTの問い合わせが多いですが、MQTTは今後何らかの形でExtensionとして提供される見込みです。(※あくまでも著者見解ですがMQTTのセキュリティレベルだと、IoT HubやEvent Hubが想定しているセキュリティレベルを満たせないので、IoT HubそのものにMQTTが使えるようになるのはちょっと難しいのかなと感じます)今後、もっと微に入り細に入り、IoT Hubは解説していきますが、まずは、 https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/iot-hub-what-is-iot-hub/ や、https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/iot-hub-devguide/ をご覧くださいね。 IoT Hubに接続する組込み機器向けに、GitHubで、SDKが提供されています。現在提供されているのは、 C# – .NET Framework系…

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MVAのIoT植物栽培コンテンツ修正のお知らせ

今年の2015年6月に行ったキャンペーンの https://msdn.microsoft.com/ja-jp/dn859234 こちら、IoTの世界に植物栽培で踏み込もう、試された複数の皆様からの内容に誤りがあるとフィードバックをいただきました。かなり間違っていました。ごめんなさい。私の動作確認環境から、公開環境に編集する過程で、いろいろと間違ってしまっていたようです。昨日可能な限り修正いたしました。なにぶん、手作業でやっている関係上、もしかするとまだ誤りが残っているかもしれません。もし、不具合がありましたらお手数ですが、MVAのフォーラム(ページの下のほうにリンクがあります)に書き込みをお願いいたします。 フォーラムで、私の代わりに回答していただいていた、Tatsuo Sajiki様、ご迷惑をおかけしました。ご対応いただきありがとうございました。 ここで紹介されている学習キット、8月1日2日に開催されたMAKER FAIRE TOKYOのマイクロソフトブースで展示したところ、大好評をいただきました。今後、蓄積データの分析・活用に関するものや、Windows 10 IoT Core等他のプラットフォームでの実施方法など、コンテンツの追加を計画しておりますので、また、よろしくお願いいたします。

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Flash Air の画像ファイルをLuaでMicrosoft Azure Blobにアップロードする

Flash Airが新しくなって、Luaというスクリプト言語で色々できるようになりました。 じゃぁということで、例えばカメラで写真を撮ってFlash Airに格納し、格納したファイルをLuaで、Microsoft AzureのWebアプリでHTTP RESTで受けてBlobにアップする方法を紹介します。   手順は、 Microsoft Azureで画像蓄積用にBlobを作成 Visual Studioで画像アップロード用のWEB APIプロジェクトを作成 Microsoft AzureにWebサイトを作って、WEB APIプロジェクトを発行 Luaスクリプトで画像アップロードプログラムを作成 Microsoft Azure上のBlobの公開 です。 で、その前に、Azureを使うので、Azure Subscription契約が必要です。 http://azure.microsoft.com から契約をお願いします。手順の詳細は、https://msdn.microsoft.com/ja-jp/windowsazure/ee943806 に書いてあるので、参考にしてください。 ※一か月間205000円相当の無料枠があります。一か月の期限が近づくとメールが届きます。無料のサービスだけ使っている場合はお金は一切かからないので、メール、もしくは、ポータルから、ロックを外してください。手続きをしないと、アカウントはロックされて使えなくなりますので、ご注意。 それから、Visual Studio 2013が必要です。持っていない人は、http://www.visualstudio.com から、Community Ediitonをダウンロード&インストールしてください。 Visua Studio 2013のインストールが済んだら、Azure SDKをインストールします。http://azure.microsoft.com/ja-jp/downloads/ を開いて、.NETのVS 2013のインストール(http://go.microsoft.com/fwlink/p/?linkid=323510&clcid=0x411)をクリックしてインストールしてください。 さて、では、早速作業を始めましょう。 1. Microsoft Azureで画像蓄積用のBlobを作成 先ず、http://manage.windowsazure.com をブラウザで開いて、サブスクリプション登録したマイクロソフトアカウントでサインし、ポータルを開きます。 左の水色のペインの”ストレージ”を選択して、左下黒帯の”+新規”をクリックします。表示された黒いペインで、”簡易作成”を選択、”URL”には適当な名前(サービスのEndpointのURLとして使われるので使用済みの文字列は使えません:ここでは仮に”photostorage”としておきますね)を入力、”場所”は、”日本(西)”を選択して、右下の”✓”ボタンをクリックします。しばらくたつと、ポータルの左側のペインの”ストレージ”を選択した時に、右側のリストに作成したストレージが表示されます。表示された”photostorage”をダブルクリックして、後で使う、アクセスキーを確認しておきます。 下の黒帯の”アクセスキーの管理”をクリックし、表示されたダイアログの”プライマリーアクセスキー”の値の右のアイコン(赤で括ったやつ)をクリックすると、クリップボードにアクセスキーがコピーされるので、後で”ストレージのアクセスキー”と言われたらこの操作をして使ってください。 ストレージアカウント: ストレージを作成した時につけた名前 – ここでは、”photostorage” アクセスキー:直前で説明した方法で確認できる文字列 です。あとから出てくるので、念のため。 以上で、写真をクラウド上で格納するためのストレージが出来上がりました。Blobは、次のステップで作成するWeb APIアプリを実行すると自動的に出来上がります。 2. Visual Studioで画像アップロード用のWEB APIプロジェクトを作成 次に、写真をアップするためのサービスを作ります。…

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IoT Kit ハンズオントレーニングをエミュレータで行う

https://aka.ms/IoTKitHoL から公開中のハンズオントレーニング、現在はGHI Electronics社製FEZ Spiderを使った内容になっています。もうすぐGR PEACH+センサーボードを使った場合の内容も追加する予定ですが、ハードウェアが無くてもとりあえずやりたい、という方もいるかなと思うので、Emulatorによる実習方法を解説します。 Emulatorでの開発環境は、Visual Studio 2013 (有償版、Community版どちらでも可)に以下の二つのSDKをインストールします。 .NET Micro Framework SDK(http://netmf.codeplex.com/のdownloadからZIPファイルをダウンロードし、MSIとVSIXファイルを実行) .NET Gadgeteer Core SDK(http://gadgeteer.codeplex.comのdownloadからGadgeteer Core SDKをダウンロードし、MSIファイルを実行) 次に、https://aka.ms/IoTKitHoL の”事前準備”ページから公開されているIoT Kit Emulatorのエミュレーターインストーラーをダウンロード&MSIファイルを実行してEmulator本体をインストールします。同じページの”エミュレーター用ライブラリ一式”をダウンロードしてファイルのプロパティでブロックを解除し、解凍しておきます。 これで準備は完了。 次に、IoT Kitハンズオントレーニングを実施するためのプロジェクト作成方法を説明します。 Visual Studio 2013を起動し、メニューの”ファイル”→”新規作成”→”プロジェクト”を選択し、”Visual C#”の”Micro Framework”カテゴリの”Console Application”で、新規にプロジェクトを作成します。 プロジェクト作成時にできた、ソリューションの場所をファイルエクスプローラーで開きます。(ソリューションビューで、ソリューションを右クリックして”エクスプローラーでフォルダーを開く”を選択)その場所に”Library”という名前でフォルダーを作成し、エミュレータ用ライブラリ一式でダウンロードしたZIPファイルの中身を丸ごとコピーします。 ソリューションビューで、”参照設定”を右クリックし、”参照の追加”を選択します。表示されたダイアログの”.NET”タブで、”Gadgeteer”を先ず追加します。次にもう一度参照設定のダイアログを表示させ、”参照”タブを選択して、”Library”フォルダーにコピーした、”EGIoTKit.dll”と”EGIoTKitEmulator.Modules.dll”を選択して、追加します。これで、Emulatorに実装されている温度センサーや加速度センサーを使えるようになります。 さて、プロジェクトに、”EmulatorInitializer.cs”という名前で、C#ソースファイルを追加します。そして、その中身を、 using System;using Microsoft.SPOT; namespace ProjectName{    public partial class Program : Gadgeteer.Program    {        public static void Main()        {            Program.Mainboard = new…

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