赛博魔杖_STM32卷积神经网络

项目简介

此项目是Cyberry Potter Electromagic wand赛博魔杖，通过卷积神经网络进行动作识别，采用模块化设计，具有极高的可扩展性,你可以使用这个项目中的文件，制作一个赛博魔杖。如果你有足够的能力，你也可以对魔杖的的法术（功能）进行修改，魔杖采用了模块化的设计，不同的模块对应了不同的执行功能,你可以根据自己的需要制作新的模块，添加新的功能。也可以对激活法术的动作进行修改，只需要重新收集数据并训练模型就可以了。

实物展示

组装完成状态

拆解状态

模块插入方向为正面朝下

Type-c口可以充电和用作串口调试，充电时红灯亮，满电绿灯亮

从左到右以此为，状态指示灯，交互按钮，电源开关

项目功能简介

主板在上电以后会进入模式0，长按按键0.5秒后松开，就可以进入模式1。
任何模式下短按按键并松开：对IMU进行1.5s的采样，将数据输入模型得到动作识别输出，不同的模块在得到动作识别结果后会执行不同的功能。

在红外模块插入时，可以进行任意协议的红外信号复制，例如空调和NEC

模式0：在得到动作识别输出后，模块会根据识别到的动作发送已经录制的红外信号

模式1：在得到动作识别输出后，模块会根据识别到的动作等待并录制红外信号

模式0和模式1下执行的操作可以根据插入模块的不同而执行不同操作（需要编写代码）

Type-c口的作用：可以用于串口调试和电池充电，在有Type-c连接时，设备会使用Type-c而非电池供电

电源开关：电源开关负责开启或关闭3.3V的供电，在1没有开启电源开关时，电池充电是可以正常进行的，但是Stm32和陀螺仪等不会上电工作

按钮：按钮有长按松开（大于0.5秒后松开）、短按松开（0.5s内松开）两种控制方法。

按钮前的LED：系统状态指示灯，分为10Hz闪烁，5Hz闪烁，2Hz闪烁，常亮，熄灭五种状态

原理解析（硬件说明）

本设计采用STM32F103CBT6作为主控芯片，神经网络推理以及主要功能都在STM32上运行，目前可以识别12种动作
- 可以在电脑上收集数据并重新训练模型，以添加新动作或适应自己的挥动习惯
- 神经网络模型占用的内存不到8kb，节约了大量资源
- 推理时间在百毫秒左右，在完成采样后立即推理，完全不会感觉有延迟
本设计采用MPU6050作为动作信息采集芯片
目前已经设计了红外模块和射频模块，具有录制和收发功能
- 红外与射频模块的录制不需要解码，也就是可以录制任意信号（带加密的不可以）
红外射频信号通过外部存储器W25Q16进行存储，掉电不丢失
模块检测使用了ADC对模块上分压电阻的电压值进行采样，以辨别模块
- ADC使用了方差校验，可以辨别是否有模块插入