TRIRIGA を使用して屋内測位システムを統合する  

TRIRIGA、Kubernetes、Weather Company API を使用してカスタム認知アプリケーションを構築し、デプロイする

Description

注: このパターンは複合パターンの一部を構成するものです。 複合パターンに含まれる 2 つのパターンは、それぞれスタンドアロン・アプリケーションとして使用できます。また、もう一方のコード・パターンの続きとして取り組むこともできます。複合パターンの構成要素は次のとおりです。

このコード・パターンでは、TRIRIGA インスタンス内でカスタムの認知アプリケーションを作成してデプロイします。この認知アプリケーションを例に、TRIRIGA からインタラクティブなフロアー・プランをインポートしてレンダリング、更新する方法、そして Weather Company API からデータをプルする方法を説明します。さらに、屋内測位システムをデプロイして、フロアー・プラン上に各ユーザーの位置を示すマーカーをレンダリングする方法も説明します。この測位システムは、エリア内にあるすべての WiFi ルーターの信号強度を測定することによって機能します。

Overview

このコード・パターンをひと通り完了すると、以下の方法がわかるようになります。

  • カスタマイズした Polymer アプリケーションを設計し、TRIRIGA インスタンスに公開する
  • Weather Company API を使用してデータをプルする
  • TRIRIGA からビルディング・ブロアー・プランをインポートする
  • "FIND " indoor 屋内測位システムを Raspberry Pi のクラスター上にデプロイしてトレーニングする
  • 認知アプリ内でユーザーの位置を視覚化する

Flow

  1. ユーザーのモバイル・デバイスが、そのエリア内にあるすべての Wi-Fi エンドポインの信号強度を定期的に測定し、測定値を屋内測位システム (Raspberry Pi) に転送します。
  2. 屋内測位システムが測定値を処理し、モバイル・デバイスの位置を判断します。
  3. モバイル・デバイスの位置が Cloudant 内に保管され、更新されます。
  4. ユーザーが TRIRIGA 認知アプリをロードします。
  5. 認知アプリが Weather Company API に対してクエリーを実行し、TRIRIGA からビルディング・フロアー・プラン、Cloudant から位置データを取得します。フロンエンドのフロアー・プラン上で、デバイスの位置がマークされます。

Instructions

このパターンの詳細な手順については、README ファイルを参照してください。次の手順に沿って、クラウド上にデプロイする方法を説明します。

  1. 前提条件をインストールします。
  2. サービスをプロビジョニングします。
  3. 認知アプリケーションを生成します。
  4. Node.js アプリをデプロイします。
  5. 認知アプリを TRIRIGA にプッシュします。
  6. 測位システムをデプロイします。

Related Patterns

TRIRIGA 認知アプリに Building Insights API を統合する

TRIRIGA インスタンス内で Building Insights データを視覚化するカスタム・アプリケーションを作成します。


Related Blogs

Call for Code 2019 応募に向けて個別オンライン相談会の予約受付開始

皆さん、こんにちは。IBM デベロッパーアドボケイト戸倉彩です。 グローバルハッカソンは目標をもって仲間と一緒 […]

続けて読む Call for Code 2019 応募に向けて個別オンライン相談会の予約受付開始