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[入门] 【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安装库及添加测试样本
【在 Arduino 上使用机器学习】（二）Tensorflow上构建及训练模型
【在 Arduino 上使用机器学习】（三）在Arduino上使用自定义手势识别模型

机器学习可以让没有嵌入式研发背景的程序员也能使用微控制器

准备材料

一块Arduino Nano 33 BLE Sense 开发板；
一根连接 Arduino 开发板和您的台式电脑的 Micro USB 数据线；
Arduino 网页编辑器或 Arduino IDE。

Arduino Nano 33 BLE Sense 拥有各类板载传感器，可能带来一些酷炫的 Tiny ML 应用：

语音 - 数字麦克风
移动 - 9 轴 IMU（加速度计、陀螺仪、磁力计）
环境 - 温度、湿度和压力
光线 - 亮度、颜色和接近传感器

刚看到Tensor Flow微信公众号的推广时非常感兴趣，第一时间找了DF商城，发现还没有的卖。立马找万能的某宝，果不其然，真有。340大元一个，带header的，比官网33.4美刀的价格贵100，还算能接受。下单了一个，发货很快，没两天就收到了。做工一如既往的精良，非常小巧，就和宣传的一样，只有一片口香糖大小。

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图3

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图3

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图4

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图1

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图2

最近事情很多，板子放了几天，实在忍不住心痒痒，把手头的事先放一边，开始研究这个新物种。没想到还是非常好上手，前后一天时间就顺利的完成了整个过程。

以下是详细的体验过程。

设置 Arduino IDE

为了将推理模型配置到开发板中，并从开发板中下载后面所需的训练数据，请按照以下步骤设置 Arduino IDE 应用。因为我们将需要在 Arduino IDE 中下载并安装特定开发板和库，本方法采用的步骤比使用 Arduino Create 网页编辑器要多一些。

从 https://arduino.cc/downloads 下载并安装 Arduino IDE
- 打开安装的 Arduino 应用
在 Arduino IDE 菜单中，依次选择 Tools > Board > Boards Manager…
- 搜索“Nano BLE”，并点击“Install”

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图6

安装过程需要几分钟时间

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图5

依次点击库管理器：Tools > Manage Libraries…

搜索并安装 Arduino_TensorFlowLite 库

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【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图9

安装完成

接下来搜索并安装 Arduino_LSM9DS1 库：

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图10

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图7

安装完成

最后，用 Micro USB 数据线连接开发板和电脑
- 选择开发板：Tools > Board > Arduino Nano 33 BLE

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图13

选择端口：Tools > Port > COMXX (Arduino Nano 33 BLE)。我的端口是54.

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TensorFlow Lite for Microcontrollers 示例：语音识别micro_speech

打开示例文件：

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选择板子的型号和对应的端口

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打开串口监视器

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图15

在串口监视器观察识别结果：

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图12

体验结果：识别结果不尽如人意。说No的时候识别率比较高，说Yes的时候识别率比较低，需要把Yes拖的时间比较长，而且强调e。这也正如团队所说的“此模型仅使用 256KB RAM，并在本地微控制器上运行，因此不要期待与商业级别“语音助手”相同的准确性。模型没有连接到互联网连接，并且本地可用 RAM 相差了近 2000 倍。"

收集 Arduino 传感器的流数据

我们将使用预制例程 IMU_Capture.ino 执行以下操作：

监控开发板的加速度计和陀螺仪
在检测到开发板的显著线性加速时触发采样窗口
当达到 119Hz 时采样一秒，并通过 USB 输出 CSV 格式的数据
循环，继续监控下个手势

在 Arduino IDE 中使用此例程对开发板进行编程：

下载 IMU_Capture.ino并在 Arduino IDE 中将其打开
对其进行编译，并依次点击 “Sketch” > “Upload”，将其上传到开发板

实时显示 Arduino 开发板的传感器数据日志

完成上述步骤后，我们现在可以显示来自开发板的数据。

在 Arduino IDE 中，依次点击 Tools > Serial Plotter，以打开 Serial Plotter
如果返回错误，则表示开发板不可用，请重新选择端口：
- Tools > Port > 端口名称 (Arduino Nano 33 BLE)
拿起开发板，练习 “击拳” 和 “弯曲肘部” 的动作
了解采样窗口仅持续一秒，然后等待下一个手势
传感器数据采集的实时图表（参见下方 GIF）

【在 Arduino 上使用机器学习】（一）在 Arduino 开发板上安...图17

采集手势训练数据

如要将数据采集为 CSV 日志以上传到 TensorFlow，您可以依次点击 Arduino IDE > Tools > Serial Monitor，以查看数据并将其导出到您的台式电脑：

按顶部的白色小按钮，重置开发板
单手拿起开发板（之后再拿起会触发采样）
在 Arduino IDE 中，打开 Serial Monitor ：Tools > Serial Monitor
- 如果返回错误，则表示开发板不可用，重新选择端口：
- Tools > Port > 端口名称 (Arduino Nano 33 BLE)
将开发板拿在手中做一个“击打”手势
- 确保出拳手势要快，以便触发采集
- 缓慢恢复到自然姿势，以免再次触发采集
- 做手势时请务必小心！
重复之前的手势采集步骤 10 次以收集更多数据
从串口控制台 (Serial Console) 中将数据复制粘贴到名为 punch.csv 的新文本文件
清空控制台输出窗口，并重复上述所有步骤，这次做一个“弯曲肘部”手势，将数据粘贴到名为 flex.csv 的文件中
- 快速做出向内弯曲肘部手势，以便触发采集，每次恢复自然姿势时要缓慢