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使用Esp32和TinyML进行手势分类

2512910 2023-06-15 | zip | 0.00 MB | 次下载 | 2积分

资料介绍

描述

介绍

手势分类是机器学习可以做的一个简单但同时也是很好的例子。它使用大量“杂乱”的数据对事物进行分类。

在这个项目中，我们将制作一个有 4 个类的分类器，idle、up_down、left_right 和 circle。该项目将使用Esp32 板（8 美元）制作，因为与使用Arduino Nano 33 BLE Sense （35 美元）的“经典”示例相比，它非常便宜。

系统采用 Esp32、MPU6050 和 RGB LED。

数据采集

要将数据上传到 Edge Impulse，我们需要使用 Edge Impulse CLI，按照本教程了解如何安装它。

我们要使用的工具是Data Forwarder ，该工具将串行中可用的数据上传到 Edge Impulse。我们需要使用 Arduino Sketch 以一定的采样频率将数据上传到串行，并用“，”分隔数据，在这种情况下，我们将发送加速度数据。

#include 
#include 
#include 
#define FREQUENCY_HZ        60
#define INTERVAL_MS         (1000 / (FREQUENCY_HZ + 1))
// objeto da classe Adafruit_MPU6050
Adafruit_MPU6050 mpu;
static unsigned long last_interval_ms = 0;
void setup() {
Serial.begin(115200);
Serial.println("Classificador de gestos com TinyML");
// Try to initialize!
if (!mpu.begin()) {
Serial.println("Failed to find MPU6050 chip");
while (1) {
delay(10);
}
}
Serial.println("MPU6050 Found!");
mpu.setAccelerometerRange(MPU6050_RANGE_8_G);
Serial.print("Accelerometer range set to: ");
switch (mpu.getAccelerometerRange()) {
case MPU6050_RANGE_2_G:
Serial.println("+-2G");
break;
case MPU6050_RANGE_4_G:
Serial.println("+-4G");
break;
case MPU6050_RANGE_8_G:
Serial.println("+-8G");
break;
case MPU6050_RANGE_16_G:
Serial.println("+-16G");
break;
}
mpu.setGyroRange(MPU6050_RANGE_500_DEG);
Serial.print("Gyro range set to: ");
switch (mpu.getGyroRange()) {
case MPU6050_RANGE_250_DEG:
Serial.println("+- 250 deg/s");
break;
case MPU6050_RANGE_500_DEG:
Serial.println("+- 500 deg/s");
break;
case MPU6050_RANGE_1000_DEG:
Serial.println("+- 1000 deg/s");
break;
case MPU6050_RANGE_2000_DEG:
Serial.println("+- 2000 deg/s");
break;
}
mpu.setFilterBandwidth(MPU6050_BAND_21_HZ);
Serial.print("Filter bandwidth set to: ");
switch (mpu.getFilterBandwidth()) {
case MPU6050_BAND_260_HZ:
Serial.println("260 Hz");
break;
case MPU6050_BAND_184_HZ:
Serial.println("184 Hz");
break;
case MPU6050_BAND_94_HZ:
Serial.println("94 Hz");
break;
case MPU6050_BAND_44_HZ:
Serial.println("44 Hz");
break;
case MPU6050_BAND_21_HZ:
Serial.println("21 Hz");
break;
case MPU6050_BAND_10_HZ:
Serial.println("10 Hz");
break;
case MPU6050_BAND_5_HZ:
Serial.println("5 Hz");
break;
}
Serial.println("");
delay(100);
}
void loop() {
sensors_event_t a, g, temp;
if (millis() > last_interval_ms + INTERVAL_MS) {
last_interval_ms = millis();
mpu.getEvent(&a, &g, &temp);
Serial.print(a.acceleration.x);
Serial.print(",");
Serial.print(a.acceleration.y);
Serial.print(",");
Serial.println(a.acceleration.z);
}
}

在 Esp32 板准备好发送数据后，我们需要将 Edge Impulse 帐户与 CLI 连接起来，它应该是这样的：

图片来自：https://docs.edgeimpulse.com/docs/cli-data-forwarder

了解这种方法的局限性很重要，例如，我们不能用它来上传音频数据，因为采样频率应该至少是信号最大频率的两倍（奈奎斯特采样定理），我们可以不要使用串行以如此高的频率传输数据。

之后你可以开始收集一些数据，你可以做很多动作，只要确保它们不太相似（稍后你可以在特征浏览器中决定）。

圆周运动的数据

设计冲动

脉冲是一组采集、处理和推理数据。

频谱分析为 Keras 模型创建了要使用的特征，在这个阶段，信号被过滤并生成两个频谱，一个是频率（使用 FFT），另一个是能量（PSD ）

FFT 和 PSD

我们可以使用特征资源管理器看到我们的类是如何分离的：

它们看起来非常不同，所以我们应该用模型得到一个很好的结果。

这些数据进入神经网络，因为这是一项简单的任务，神经网络也应该很简单。

神经网络设计

在我们训练模型之后，我们可以在混淆矩阵中看到性能：

它看起来不错，但性能可能会随着测试数据而降低。

对模型感到满意后，您可以使用 de Arduino IDE 和 Edge Impulse 中生成的库将其嵌入。

就像 Arduino 中的另一个库一样，我们需要包含它并使用它们的函数进行推理。

#include 
#include 
#include 
#include 

#define FREQUENCY_HZ        60
#define INTERVAL_MS         (1000 / (FREQUENCY_HZ + 1))
#define RED 16
#define GREEN 17
#define BLUE 18

// objeto da classe Adafruit_MPU6050
Adafruit_MPU6050 mpu;

float features[EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE];
size_t feature_ix = 0;

static unsigned long last_interval_ms = 0;


void setup() {
  Serial.begin(115200);

  ledcSetup(0, 5000, 8);
  /*
    ledcAttachPin(RED, 0);
    ledcAttachPin(GREEN, 1);
    ledcAttachPin(BLUE, 2);
  */

  pinMode(RED, OUTPUT);
  pinMode(GREEN, OUTPUT);
  pinMode(BLUE, OUTPUT);



  if (!mpu.begin()) {
    Serial.println("Failed to find MPU6050 chip");
    while (1) {
      delay(10);
    }
  }
  Serial.println("MPU6050 Found!");

  mpu.setAccelerometerRange(MPU6050_RANGE_8_G);
  Serial.print("Accelerometer range set to: ");
  switch (mpu.getAccelerometerRange()) {
    case MPU6050_RANGE_2_G:
      Serial.println("+-2G");
      break;
    case MPU6050_RANGE_4_G:
      Serial.println("+-4G");
      break;
    case MPU6050_RANGE_8_G:
      Serial.println("+-8G");
      break;
    case MPU6050_RANGE_16_G:
      Serial.println("+-16G");
      break;
  }
  mpu.setGyroRange(MPU6050_RANGE_500_DEG);
  Serial.print("Gyro range set to: ");
  switch (mpu.getGyroRange()) {
    case MPU6050_RANGE_250_DEG:
      Serial.println("+- 250 deg/s");
      break;
    case MPU6050_RANGE_500_DEG:
      Serial.println("+- 500 deg/s");
      break;
    case MPU6050_RANGE_1000_DEG:
      Serial.println("+- 1000 deg/s");
      break;
    case MPU6050_RANGE_2000_DEG:
      Serial.println("+- 2000 deg/s");
      break;
  }

  mpu.setFilterBandwidth(MPU6050_BAND_21_HZ);
  Serial.print("Filter bandwidth set to: ");
  switch (mpu.getFilterBandwidth()) {
    case MPU6050_BAND_260_HZ:
      Serial.println("260 Hz");
      break;
    case MPU6050_BAND_184_HZ:
      Serial.println("184 Hz");
      break;
    case MPU6050_BAND_94_HZ:
      Serial.println("94 Hz");
      break;
    case MPU6050_BAND_44_HZ:
      Serial.println("44 Hz");
      break;
    case MPU6050_BAND_21_HZ:
      Serial.println("21 Hz");
      break;
    case MPU6050_BAND_10_HZ:
      Serial.println("10 Hz");
      break;
    case MPU6050_BAND_5_HZ:
      Serial.println("5 Hz");
      break;
  }

  Serial.println("");
  delay(100);

  Serial.print("Features: ");
  Serial.println(EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE);
  Serial.print("Label count: ");
  Serial.println(EI_CLASSIFIER_LABEL_COUNT);

}

void loop() {
  sensors_event_t a, g, temp;

  if (millis() > last_interval_ms + INTERVAL_MS) {
    last_interval_ms = millis();

    mpu.getEvent(&a, &g, &temp);

    features[feature_ix++] = a.acceleration.x;
    features[feature_ix++] = a.acceleration.y;
    features[feature_ix++] = a.acceleration.z;

    if (feature_ix == EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE) {
      Serial.println("Running the inference...");
      signal_t signal;
      ei_impulse_result_t result;
      int err = numpy::signal_from_buffer(features, EI_CLASSIFIER_DSP_INPUT_FRAME_SIZE, &signal);
      if (err != 0) {
        ei_printf("Failed to create signal from buffer (%d)\n", err);
        return;
      }

      EI_IMPULSE_ERROR res = run_classifier(&signal, &result, true);

      if (res != 0) return;

      ei_printf("Predictions ");
      ei_printf("(DSP: %d ms., Classification: %d ms.)",
                result.timing.dsp, result.timing.classification);
      ei_printf(": \n");

      for (size_t ix = 0; ix < EI_CLASSIFIER_LABEL_COUNT; ix++) {
        ei_printf("    %s: %.5f\n", result.classification[ix].label, result.classification[ix].value);
        if (result.classification[ix].value > 0.6) {
          if (result.classification[ix].label == "up_down")
          {
            /*// color code #00C9CC (R = 0,   G = 201, B = 204)
              //analogWrite(RED, 0);
              ledcWrite(0, 0);
              //analogWrite(GREEN, 201);
              ledcWrite(1, 201);
              //analogWrite(BLUE, 204);
              ledcWrite(2, 204);
              Serial.println("up and down");*/
            digitalWrite(RED, HIGH);
            digitalWrite(GREEN, LOW);
            digitalWrite(BLUE, LOW);
          } else if (result.classification[ix].label == "left_right")
          {
            digitalWrite(RED, LOW);
            digitalWrite(GREEN, HIGH);
            digitalWrite(BLUE, LOW);
          } else if (result.classification[ix].label == "circle")
          {
            digitalWrite(RED, LOW);
            digitalWrite(GREEN, LOW);
            digitalWrite(BLUE, HIGH);
          } else
          {
            digitalWrite(RED, LOW);
            digitalWrite(GREEN, LOW);
            digitalWrite(BLUE, LOW);
          }
        }
      }
      feature_ix = 0;
    }

  }
}

void ei_printf(const char *format, ...) {
  static char print_buf[1024] = { 0 };

  va_list args;
  va_start(args, format);
  int r = vsnprintf(print_buf, sizeof(print_buf), format, args);
  va_end(args);

  if (r > 0) {
    Serial.write(print_buf);
  }
}