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瑞薩e2 studio中Reality AI組件的使用方法

瑞薩MCU小百科 ? 來源:瑞薩MCU小百科 ? 2025-01-21 13:48 ? 次閱讀

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

了解RA MCU的外圍接口

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

03bb56ce-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

ICM-42670-P模塊1塊

03d0676c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

PMOD bridge板1塊

03ee0aec-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

040667c2-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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)。

0431bb98-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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

046b12b2-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

04753f9e-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

保持瀏覽器頁面如上圖所示。

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。

049a1b7a-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.2選擇General->existing Projects into Workspace,運行“Next”。

04b4b37c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.3導(dǎo)入FPBRA6E2_AMR_training工程文件按照下圖所示,然后運行“Next”。

04d434a4-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

04f25718-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.5單擊網(wǎng)頁右上角的用戶名,選擇“Api Key”。

05056a92-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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”。

05188ff0-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.7點擊e2 studio中的Renesas AI->Reality AI Authentication。

0525ee7a-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

粘貼上一步復(fù)制的API Key,并運行“Apply and Close”。

05385d30-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.8點擊“Test Connection…”,進行連接測試。

05503414-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

如果顯示下面界面,表示e2 Studio已經(jīng)成功連接到Reality AI Tools。

05630ab2-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.9點擊e2 studio中的Renesas AI->Show View->Reality AI Data Storage Tool。

057c5a30-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.10將項目切換到FPBRA6E2_AMR_training,再點擊“Data connection…”。

058cc190-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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”。

05a78296-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.11點擊圖標

05b2fe46-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

05c63a10-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.12點擊按鈕

05dda04c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

05f92a10-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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”。

061b7232-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.14點擊按鈕

062eed6c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

兩次。

此時,程序正常運行起來。

064262fc-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

06668aec-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

06785376-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

0686e850-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

06a2e3fc-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

06bce84c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

06db66be-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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。

06e936e0-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

070422d4-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.20點擊圖標

07105c5c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

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)

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