Ameba Arduino: [RTL8722CSM] [RTL8722DM] [RTL8722DM MINI] TensorFlow Lite - Magic Wand

材料準備

• AmebaD [RTL8722DM / RTL8722CSM / RTL8722DM MINI] x 1
• Adafruit LSM9DS1 加速感測器
• LED x 2

範例

流程

如下圖,將加速感測器和LED連接到 RTL8722DM / RTL8722CSM 開發板上。

RTL8722DM MINI 接線圖:
直接使用 RTL8722DM MINI板上的LED

從以下網址下載TensorFlow Lite for Microcontrollers的Ameba版本 https://github.com/ambiot/ambd_arduino/tree/master/Arduino_zip_libraries
請按照以下說明進行安裝操作 https://www.arduino.cc/en/guide/libraries
確保在以下位置找到patch文件並安裝 https://github.com/ambiot/ambd_arduino/tree/master/Ameba_misc/
在Arduino IDE當中,安裝Arduino_LSM9DS1庫。 此範例已經在LSM9DS1庫的1.1.0版進行了測試。
打開範例, “Files” -> “Examples” -> “TensorFlowLite_Ameba” -> “magic_wand”.

上傳代碼並在上傳完成後按Ameba上的重置按鈕。
保持加速感測器穩定,使x軸的正極指向右側,z軸的正極指向上方,按照所示形狀移動加速感測器,使其平穩運動1至2秒鐘,避免劇烈運動。

如果Tensorflow Lite模型可以識別移動,則應該看到相同形狀的輸出到Arduino串行監視器。 對應於不同的識別手勢,不同的LED將亮起。
請注意,機翼形狀易於實現,而坡度和環形形狀則更難於正確定位。

程式碼說明

有關TensorFlow Lite for Microcontrollers的更多信息,請參考以下網址: https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers

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