【训练营】鸿蒙+TinyML四足平台控制器 - 嘉立创EDA开源硬件平台

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1、简单易用,可快速上手

2、流畅支持300个器件或1000个焊盘以下的设计规模

3、支持简单的电路仿真

4、面向学生、老师、创客

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1、全新的交互和界面

2、流畅支持超过3w器件或10w焊盘的设计规模,支持面板和外壳设计

3、更严谨的设计约束,更规范的流程

4、面向企业、更专业的用户

专业版 【训练营】鸿蒙+TinyML四足平台控制器

简介:基于HI3861模组的8自由度四足平台,板载了陀螺仪、加速度计以及一枚成本仅5元可运行TinyML的芯片RP2040

开源协议: GPL 3.0

(未经作者授权,禁止转载)

创建时间: 2022-06-20 19:44:02
更新时间: 2022-11-19 00:00:08
描述

特性

- 搭配XL4005开关电源模块(6元左右)可支持2S-3S锂电池供电
- 16路PWM舵机控制
- 加速度传感器(MPU6050,可选贴片焊接或直插模块)
- 使用一颗额外的双核ARM Cortex M0+单片机RP2040来运行TinyML机器学习程序,支持接入麦克风来实现语音识别。相比类似价位STM32F103,内存资源更丰富,更适合运行机器学习。Edge Impulse官方已经支持RP2040,网上也很容易找到用RP2040运行TensorFlow Lite的资料
- HI3861模块的所有接口引出方便将来拓展更多功能

已进行实物验证。


代码简介

步态部分

已实现TROT步态前进后退和左右转(串联腿),未来将补充陀螺仪稳定功能和WALK步态

RP2040语音识别部分

附件中的rp2040固件有已经编译完成的代码,可以识别中文的”握手“关键词,因为开发时间有限没法收集太多数据(训练集只有五分多钟)和进行调优,并且因为大部分训练集都是我自己录制的,所以对其他人的声音识别效果一般(测试集识别效果可以看下图)。目前阶段没什么实用性,主要是因为模型的缘故,但RP2040的性能是足够的(每1秒的16000Hz音频数据需要400毫秒左右推理,可以做到实时运行),对于训练好的模型可以准确识别到关键词。
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特征提取
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神经网络分类


代码与编译好的固件在附件中

感谢

3D打印文件与四足步态算法来源于灯哥的MicroPython开源项目,部分I2C驱动代码来源于传智的GenkiPi教程

实物图片

IMG_6014.JPG
IMG_6010.JPG
_DSF2231.JPG
IMG_6015.JPG

设计图
原理图
1 /
PCB
1 /
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10
2

IMG_6013.mp4

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3

语音识别.uf2

6
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