最寄りのバス停にバスがあと何分で着くかだけを表示するミニサイネージを作りました

公共交通オープンデータ最前線2022の登壇資料です
https://youtu.be/sAMgPqm86iA

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1. 2022/03/05 公共交通オープンデータ最前線2022 最寄りのバス停にバスが あと何分で着くかだけを表示する ミニサイネージを作りました
2. 自己紹介 藤本賢志（ふじもとさとし） ニックネーム：がちもとさん Co-founder KumaMCN 株式会社ナレッジコミュニケーション R&D戦略チームマネージャー 高専で制御を、大学でセンシングを学び、次は脳みそ。 ARナビゲーションや電動車いすの自動運転に関する研究 開発をしています。 専門は、コンピュータビジョン、画像処理、ロボティクス、 制御工学、電気電子回路。 Twitterフォローお願いします！ @sotongshi
3. 最寄りのバス停にバスがあと何分で着くかだけを表示するものを作りました
4. きっかけ • 熊本の渋滞はワースト１位（箇所数・平均速度） • 5分おきにバスが来るような都会ではない（逆に2台同時に来ることがよくあるｗ） • だいたいバス停に近づくと目の前をバスが通り過ぎてしまう！ • 自宅やオフィスにサイネージが欲しかった • 時刻や〇停前ではなく「あと何分」だけが知りたい • 去年11月ごろにGTFSリアルタイムに対応した（スクレイピングしていたものを変更） • 熊本のMaaSミライセミナーで太田さんと伊藤先生にお会いし、再度投稿したところバズ！
5. システムの構成 GTFS リアルタイム Lambda S3 API Gateway EventBridge M5Stack GTFS（静的） Lambda バスきたがちもとさんAPI （AWS Cloud） バスきたがちもとさんミニ https://km.bus-vision.jp/kumamoto/view/opendataKuma.html
6. システムの流れ 1. 運行前にGTFS（静的）からデータを更新 2. M5StackのSDカードにWiFi設定、乗車停留所と降車停留所を書き込んでおく 3. M5Stackを起動すると1分おきにAPIを叩き、「あと何分」の情報を取得 GTFS リアルタイム Lambda S3 API Gateway EventBridge M5Stack GTFS（静的） Lambda
7. 運行前にGTFS（静的）からデータを更新 • EventBridgeを用いて毎朝4:15~5:30の間に15分おきにLambda関数（update）を実行 • Lambda関数（update） 1. GTFS（静的）データを取得 2. 提供情報（feed_info.txt）のfeed_versionが更新されていたらS3に保存 • 停留所情報（stops.csv）→ バス停一覧（stop_names.csv）を作成 • 経路情報（routes.csv） • 便情報（trips.csv） • 通過時刻情報（stop_times.csv） • 運行区分情報（calendar.csv） • 運行日情報（calendar_dates.csv） 3. 更新したか/最新かを返す S3 EventBridge GTFS（静的） Lambda
8. 「あと何分」の情報を返すAPI • Lambda関数（minutes） 1. 乗車停留所→降車停留所の時刻表を作成 • 停留所情報（stops）から一致するバス停名のstop_idを取得 • stop_idに対応する通過時刻情報（stop_times）を取得 • trip_idに対応する便情報（trips）を取得 2. service_idと一致する運行区分（calendar）と運行日情報（calendar_dates）から運行状況を確認 3. GTFSリアルタイムのTrip_Updateからtrip_idとstop_idが一致する通過時刻を取得 4. 通過時刻から現在時刻を引いて「あと何分」のリストを返す GTFS リアルタイム Lambda S3 API Gateway
9. M5Stackを起動すると1分おきにAPIを叩き、「あと何分」の情報を取得 https://qiita.com/SatoshiGachiFujimoto/items/f529cb9fb513bd5eab0c M5StackのSDカードにWiFi設定、乗車停留所と降車停留所を書き込んでおく 1分おきに実行 https://qiita.com/SatoshiGachiFujimoto/items/1723685ba1beb51ca3c3
10. M5Stackを起動すると1分おきにAPIを叩き、「あと何分」の情報を取得 https://qiita.com/SatoshiGachiFujimoto/items/1723685ba1beb51ca3c3
11. どんな反応をもらえた？ • Twitter（約7000いいね、約1600リツイート） • togetter（約14万PV） • ねとらぼ • Yahooニュース （コメント22件） • exciteニュース • はてなブックマーク（コメント145件） https://twitter.com/sotongshi/status/1471274080100040705 https://togetter.com/li/1817346 https://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/2112/19/news034.html https://news.yahoo.co.jp/articles/5b90c08c2b5269a2358cbe4de0d66e5396a72a74 https://www.excite.co.jp/news/article/OtonaLife_otona_life97388/ https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/1817346
13. バスきたがちもとさんの販売（APIの提供やスマホ版サイネージ） https://buskitagachimotosan.azurewebsites.net/ Webアプリ版 iOS/Android版 ※やっぱりM5Stackで作ってほしい！という方はDMください
14. バスきたがちもとさんAR（Pretia × withARハッカソン） • 熊本駅周辺を3Dスキャンし、仮想空間にナビゲーションを設置 • 初期位置推定（リアルとバーチャルの位置合わせ）し、ARナビに沿って移動 • バス停にはあと何分ARサイネージを表示 https://twitter.com/sotongshi/status/1492760083503398915
15. オープンデータに関する勉強会やゆるハッカソンを開催 KumaMCN Discord
16. ご清聴ありがとうございました