OmniXRI TinyML 小學堂 (2025) 【第 9 講】運動感測器應用─手勢辨識

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課程直播日期： 2025/05/07
課程直播連結：https://youtu.be/TSUBkupIEQE
課程簡報名稱： 20250507_TInyML_Course_Ch09_OmniXRI_Jack.pdf

課程內容

9.1. 運動資料集建置

• 何謂運動感測器
• 運動感測常見應用
• Edge Impulse 運動感測相關案例
• Seeed Xiao nRF52840 Sense
• Xiao nRF52840 Sense 模組 ─ 參考電路
• 穿戴式智慧人工智慧裝置 ─ 參考外形
• Arduino 新增開發板設定
  https://files.seeedstudio.com/arduino/package_seeeduino_boards_index.json
• 安裝Seeed nRF52840函式庫
• 指定工作開發板及埠號
• 安裝運動感測器（IMU）函式庫
• 運動感測器（IMU）取值範例
• IMU 連續取值輸出至 Edge Impulse
• 監看運動感測器（IMU）輸出值
• 設計自定義操作手勢

9.2. Edge Impulse 開發環境建置

• TinyML 開發流程選項
• Edge Impulse 資料集建置方式
• 快速操作指令表
• 下載及安裝必要工具
  1. Python 3.x
  2. Node.js
  3. Arduino CLI
• 安裝 Edge Impulse windows 工作環境
  npm install -g edge-impulse-cli –force
• 建立 Edge Impulse 新專案
• 啟動edge-impulse-data-forwarder
  edge-impulse-data-forwarder –clean
• 檢查裝置是否已連線
• 從外部裝置取得資料
• 大量收集樣本並分割成獨立可訓練樣本
• 原始資料與自動分割
• 反複收集分割，建立完整資料集

9.3. 模型選用與訓練

• 選擇模型及設定必要參數
• 提取資料特徵
• 提取特徵結果
• 設定分類訓練相關參數
• 開始進行模型訓練及結果顯示
• 線上測試（從外部裝置取樣）

9.4. 模型部署與測試

• 選擇部署種類及設定參數
• 導入 Arduino 函式庫並進行推論測試
• 手勢辨識結果（Arduino部份）
• Arduino 2.0 快速(增量)編譯

參考文獻

[1] 許哲豪，臺灣科技大學資訊工程系「人工智慧與邊緣運算實務」（2021~2023）
https://omnixri.blogspot.com/p/ntust-edge-ai.html

[2] 許哲豪，OmniXRI's Edge AI & TinyML 小學堂 Youtube 直播課程總結
https://omnixri.blogspot.com/2024/06/omnixris-edge-ai-tinyml-youtube.html

[3] 許哲豪，歐尼克斯實境互動工作室系列發文─TinyML(MCU AI)系列
https://hackmd.io/1PK1URhIQ7GutcWgpgsWbg#TinyMLMCU-AI系列

[4] 許哲豪，【課程簡報】20240509_慈濟醫資_穿戴式人工智慧工作坊_利用TinyML技術快速搭建微型智慧應用
https://omnixri.blogspot.com/2024/05/20240509tinyml12.html

[5] 許哲豪， OmniXRI's Edge AI & TinyML 小學堂 【第13講】實作案例 ─運動辨識（快速指令表）
https://github.com/OmniXRI/Edge_AI_TinyML_Course_2024/blob/main/Ch13_Motion_Recognition/IMU_Quick_Guide.md

延伸閱讀

• 許哲豪，如何讓 Arduino 2.0 快速編譯（增量編譯）
  https://omnixri.blogspot.com/2024/10/arduino-20.html

• Seeed, Xiao nRF52840 Sense – Embedded ML – Motion Recognition based on Edge Impulse
  https://wiki.seeedstudio.com/XIAOEI/

• Github, Seeed-Studio / Seeed_Arduino_LSM6DS3
  https://github.com/Seeed-Studio/Seeed_Arduino_LSM6DS3

• Seeed, Xiao nRF52840 Sense – Embedded ML – Getting Started with TensorFlow Lite on Seeed Studio XIAO nRF52840 Sense
  https://wiki.seeedstudio.com/XIAO-BLE-Sense-TFLite-Getting-Started/

教學資源

OmniXRI 系列文章：
https://omnixri.blogspot.com/p/blog-page_19.html

OmniXRI Youtube 教學影片頻道：
https://www.youtube.com/@omnixri1784/videos

OmniXRI Github 課程簡報及相關範例：
https://github.com/OmniXRI/TinyML_Course_2025

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註：本課程非學校正式課程，現僅有老師一人，沒有教學助理可幫忙，如操作上有相關問題，請於Youtube, FB Group, Blogger, Medium, Hackmd, Github 各討論區中留言，老師會儘量協助，如有服務不週之處尚請見諒。