يستخدم Arduin-Row برنامج tinyML لتحسين أسلوب التجديف

يستخدم Arduin-Row برنامج tinyML لتحسين أسلوب التجديف

فريق Arduino - 2 يوليو 2022

يقوم المجدفون بتمارين هوائية رائعة لأنها تتضمن دفع الأرجل بشكل متكرر مقابل القاعدة وسحب المقبض لتحقيق أسرع الأوقات. ولكن نظرًا لطبيعة المعدات ، غالبًا ما يتطلب تعلم التدريب بشكل صحيح على شخص ما مدربًا يمكنه تصحيح شكل المستخدم ، ولهذا السبب ابتكر جاستن لوتز Arduin-Row.

>

يستخدم Arduino-Row مقياس التسارع وقدرات Bluetooth® منخفضة الطاقة الموجودة على لوحة Nicla Sense ME والتي تم تركيبها كدرع على Arduino MKR WiFi 1010. لجمع البيانات من أجل نموذج التدريب التلقائي ، أخذ Lutz الاستفادة من أداة نقل البيانات في Edge Impulse لالتقاط البيانات وإرسالها إلى استوديو Edge Impulse. من هناك ، صنفت كل عينة على أنها "سهلة" ، أو "spm عالية" ، أو "spm منخفضة" ودربت نموذج Keras الذي كان قادرًا على التعرف على الحركة الحالية بنجاح في حوالي 98٪ من الوقت.

وسعت Lutz المشروع إلى أبعد من ذلك من خلال دمج مستشعر eCO2 الموجود على متن Nicla لرسم تقدير لكمية الطاقة التي يولدها المجدف. بمجرد النشر ، يسمح الرمز للمستخدمين بمشاهدة قائمة التعليقات التي قدمها المدرب الافتراضي وعرض مخطط لثاني أكسيد الكربون الذي تم إنفاقه من خلال تطبيق IoT Cloud Remote.

يمكنك قراءة المزيد حول Arduino-Row على صفحة توثيق Edge Impulse أو عرض المشروع العام هنا في Edge Impulse Studio.