Додайте до свого велосипеда інтелектуальне налаштування підвіски, кероване ML

Деякі сучасні автомобілі, вантажівки та позашляховики оснащені інтелектуальними системами активної підвіски, які можуть адаптуватися до різних умов місцевості. Вони налаштовуються в режимі реального часу для підтримки безпеки та продуктивності. Але вони, як правило, надходять лише на автомобілі високого класу, оскільки вони дорогі, складні та додають ваги. Ось чому так вражає те, що Джеллсон Сурьо зміг додати подібну інтелектуальну систему налаштування підвіски до свого велосипеда.

Ця система працюватиме лише на певних велосипедах, які мають амортизаційні вилки, які користувач може регулювати ручкою. Сервокерований механізм встановлюється на вилку та повертає ручку для регулювання жорсткості та відскоку передньої підвіски. Зазвичай водій зупиняється і повертає цю ручку вручну, якщо необхідно, але ця система може зробити це налаштування автоматично у відповідь на поточні умови. Він може розпізнавати та адаптуватися до п’яти різних умов: повільний, середній, нерівний, плавний та спринт.

Проект Suryo особливо цікавий, оскільки він розпізнає умови за допомогою моделі машинного навчання, яка контролює вбудований дев’ятиосьовий інерційний датчик плати Arduino Nano 33 BLE Sense. Suryo не потрібно було програмувати чіткі класифікації зчитування датчиків. Він навчив модель машинного навчання, створену за допомогою Edge Impulse Studio, на реальних даних, зібраних через додаток Arduino Science Journal. Він може, наприклад, проїхати нерівною трасою та повідомити моделі, що показання інерційного датчика, які він бачить, відповідають цьому режиму.

Arduino живиться від літієвої батареї через зарядний пристрій/підсилювальну плату SparkFun. Він використовує навчену та розгорнуту модель Edge Impulse ML. Коли він виявляє показання інерційного датчика, які вказують на певну місцевість або дію, він повертає сервопривід, щоб налаштувати ручку підвіски до ідеального значення.