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。
特征提取
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