實驗指南
概述
本實驗將為您介紹如何在e2 studio中使用Reality AI相關(guān)組件來進行AI開發(fā),主要涉及如何使用Reality AI Data shipper/collector,Reality AI Data Storage Tool等工具來采集,存儲數(shù)據(jù)文件,同時將數(shù)據(jù)文件上傳到Reality AI portal中進行模型訓(xùn)練與生成,代碼部署與調(diào)試。
本實驗基于3軸加速度傳感器的X,Y,Z,3軸加速度在不同動作下的變化,使用Reality AI tools訓(xùn)練并生成模型,來識別不同的動作。開發(fā)流程簡單,快捷易用。
實驗?zāi)繕?/strong>
掌握Reality AI Data shipper/collector的基本使用方法
掌握Reality AI Data Storage Tool的基本使用方法
實驗材料
Windows10/11 PC
FPB-RA6E2開發(fā)板及其配件
ICM-42670-P模塊
FSP 5.4.0
e2 studio 2024-04及以上
Reality AI Tools賬號
技能要求
熟悉Renesas e2 studio操作
一安裝和準備
本節(jié)要點
本節(jié)學(xué)習(xí)如何搭建實驗以及如何將套件連接至電腦端。
步驟
1.1首先確保已安裝所有實驗工具。
e2stduio 2024-04及以上版本
(此鏈接包含了FSP5.4.0)
https://github.com/renesas/fsp/releases/download/v5.4.0/setup_fsp_v5_4_0_e2s_v2024-04.exe
JLink RTT-Viewer V7.96g及以上版本
https://www.segger.com/downloads/jlink/
1.2本實驗將用到如下組件:
Micro USB數(shù)據(jù)線1根
FPB-RA6E21塊
ICM-42670-P模塊1塊
PMOD bridge板1塊
1.3請按以下步驟操作:
將ICM-42670-P模塊和PMOD bridge板,按照下圖安裝(注意安裝方向)。再與FPB-RA6E2的左下PMOD1端口連接。
用Micro USB線,一端接入FPB-RA6E2板Micro USB端口,另一端接入PC USB接口。
右上黃色Debug LED和右上綠色Power LED會常亮。如果是處于代碼調(diào)試過程中,黃色Debug LED會處于閃爍狀態(tài)。
1.4打開PC設(shè)備管理器,在端口(COM和LPT)中會顯示“Jlink CDC UART Port(COMxx)”,表示PC已經(jīng)識別到FPB-RA6E2板上的JLink CDC UART。在通用總線設(shè)備中會顯示“BULK interface”(這個不是必要的,有些版本的windows不會顯示這個信息)。
注意:中文版本的Windows顯示信息會略有不同,會顯示通信端口(COMxx)或者串行端口(COMxx)。
1.5使用已經(jīng)申請到的Reality AI Tools賬號登錄Reality AI Tools網(wǎng)站(您可復(fù)制下方鏈接至瀏覽器,或掃描二維碼查看)。賬號申請需要聯(lián)系Renesas代理商或者Renesas銷售。
Reality AI Tools網(wǎng)站
https://portal.reality.ai/login
保持瀏覽器頁面如上圖所示。
二數(shù)據(jù)采集
本節(jié)要點
本節(jié)學(xué)習(xí)e2 studio中Reality AI組件的使用。
工程代碼
https://gitee.com/recn-mcu-ae/fpbra6e2amrtraining
步驟
2.1運行e2 studio,點擊File->Import。
2.2選擇General->existing Projects into Workspace,運行“Next”。
2.3導(dǎo)入FPBRA6E2_AMR_training工程文件按照下圖所示,然后運行“Next”。
2.4返回到Reality AI Tools網(wǎng)頁界面,創(chuàng)建一個新的項目“Asset Tracking”。
Name填寫Asset Tracking。
Description主要是用來描述項目簡略情況的,可以不填,或者按照自己的需要填寫。
2.5單擊網(wǎng)頁右上角的用戶名,選擇“Api Key”。
2.6單擊下面的“Generate New API Key”后,再單擊右側(cè)的Copy按鈕復(fù)制顯示的“API Key”。
2.7點擊e2 studio中的Renesas AI->Reality AI Authentication。
粘貼上一步復(fù)制的API Key,并運行“Apply and Close”。
2.8點擊“Test Connection…”,進行連接測試。
如果顯示下面界面,表示e2 Studio已經(jīng)成功連接到Reality AI Tools。
2.9點擊e2 studio中的Renesas AI->Show View->Reality AI Data Storage Tool。
2.10將項目切換到FPBRA6E2_AMR_training,再點擊“Data connection…”。
COM port選擇1.4步驟中的Jlink CDC UART Port,波特率選擇115200,其他配置參考下圖顯示。
點擊“Connect”。然后再點擊“Close”。
2.11點擊圖標
來編譯工程。
本工程經(jīng)過編譯后,應(yīng)該沒有任何errors或者warnings。
2.12點擊按鈕
啟動調(diào)試并檢查控制臺中的
內(nèi)容是否成功建立了連接。
2.13如果你遇到下面所示彈出的窗口,勾選“Remember my decision”,并點擊“Switch”。
2.14點擊按鈕
兩次。
此時,程序正常運行起來。
2.15點擊Reality AI Data Storage Tool視圖中的Data file setting…。
這里可以設(shè)置
采集的數(shù)據(jù)文件的格式,支持csv,wav格式文件。
數(shù)據(jù)的采樣率。
采集數(shù)據(jù)文件的存儲地址。地址可以根據(jù)自己情況設(shè)置。
2.16點擊Reality AI Data Storage Tool視圖,可以看到三種實時運行的波形圖。
注意:如果波形沒有出現(xiàn)或者波形圖不動,點擊紅色框中的File review,再點擊Live view。如果還是沒有波形圖出現(xiàn),檢查上述步驟中的JLink CDC UART是否連接正常。
2.17在Class name中輸入當(dāng)前的數(shù)據(jù)標簽normal/shake/drop,生成的數(shù)據(jù)文件會以標簽名為前綴名,并加上采集的data collector的ID號和時間戳。
如:drop_id0_20240813222558879.csv,表示該數(shù)據(jù)文件是drop類別的數(shù)據(jù),它是由data collector0在2024年8月13日22點25分58秒879毫秒采集的。
本實驗一共需要采集3類數(shù)據(jù),normal(正常)、shake(搖晃)、drop(跌落)。每類數(shù)據(jù)采集1分鐘左右即可。
注意:盡量做到每類數(shù)據(jù)采集的時間相同,這樣可以確保接下來的訓(xùn)練數(shù)據(jù)處于平衡的狀態(tài)。
normal是板子處于靜止的狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)。
shake是拿著板子左右搖晃,前后搖晃或者移動板子的狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)。
drop是拿著板子離桌面10cm左右,自由落體跌落的狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)。(建議在泡沫或者軟材質(zhì)墊子上進行,避免板子損壞)。
點擊“Start new capture”,開始進行數(shù)據(jù)采集。點擊“Stop capture”停止采集。
2.18選擇已經(jīng)采集的數(shù)據(jù)文件,點擊右下角的upload…按鈕,上傳數(shù)據(jù)到Reality AI Tools中。
2.19在彈出的窗口中選擇“Asset Tracking”,并輸入采樣率1600。點擊OK,等待數(shù)據(jù)上傳。
數(shù)據(jù)上傳完成后,會有如下提示窗口彈出。同時,文件列表中的Status顯示為Uploaded。
2.20點擊圖標
來終止程序運行。
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原文標題:基于RA MCU + Reality AI識別動作姿態(tài)全流程開發(fā)(1)
文章出處:【微信號:瑞薩MCU小百科,微信公眾號:瑞薩MCU小百科】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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