「市販のEMGとIMUを使用し、エッジ端末で手の動きを分類した上でAWS IoTに結果を送信する」プログラム
学習 | 推論 |
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開発用PCやRaspberry piに以下のコマンドで、本リポジトリをダウンロードしておく
git clone https://github.com/airkei/quarantine_helper.git
- arduino nano ble 33 sense(以下、arduino)上で、
__COLLECT_RAW_DATA__
をtrue
にしたarduino/main
プログラムを実行し、データをPCに送信する - PC上で
pc/data_upload.py
プログラムを実行し、データをS3にアップロードする - S3に保存されたデータに対して、
cloud
ディレクトリの以下を実行するtouch_model_collect_data.ipynb
を実行し、データを整形するtouch_model_tuning.ipynb
を実行し、ハイパーパラメータのチューニングをかけるtouch_model_conv_tflite.ipynb
を実行し、TF Lite用の学習データを作成する
- 学習で作成したモデルを
arduino/main/model.c
にコピーし、arduino上でarduino/main
プログラムを実行する - Raspberry Pi 4上で、
rasp/gateway.py
プログラムを実行する
詳細は各ディレクトリ内のREADME.mdに記載
- arduino
arduinoのプログラム - cloud
AWSのプログラム - rasp
raspberry piのプログラム - pc
arduinoとシリアル接続したpcのプログラム