【源码】基于TensorFlow Lite和MPU9250的Teensy手势识别系统

项目简介

本项目利用Teensy 4.0开发板和MPU9250惯性测量单元（IMU），借助TensorFlow Lite框架达成手势识别功能。此项目模拟了Arduino Nano 33 IoT的机器学习功能，能够区分用户的“出拳”和“弯曲”动作。

项目的主要特性和功能

• 硬件支持：采用Teensy 4.0开发板和MPU9250 IMU开展数据采集工作。
• 数据采集：通过SPI接口与MPU9250通信，采集加速度计和陀螺仪数据。
• 机器学习：运用TensorFlow Lite框架训练模型，实现用户手势的识别。
• 数据处理：借助Python脚本把采集的数据转换为CSV格式，并生成模型权重文件。
• 手势识别：将生成的模型权重文件集成到Teensy代码中，实现实时手势识别。

安装使用步骤

1. 硬件连接

把MPU9250与Teensy 4.0按以下引脚连接： | MPU - 9250 Pin | Teensy Pin | | ------------ | ------------ | | VDD | 3 Volts | | GND | GND | | SCL | Pin 13 | | SDA | Pin 11 | | ADO | Pin 12 | | INT和FSYNC | GND | | NCS/CS | Pin 10 |

2. 软件设置

• Arduino IDE：
• 打开Main.cpp文件，确保包含<Arduino.h>头文件。
• 设置CPU速度为150 MHz。
• VS Code + PlatformIO：
• 打开platformio.ini文件，确保包含以下配置： ini monitor_speed = 115200 board_build.f_cpu = 60000000L

3. 数据采集

• 把Record_IMU代码上传到Teensy板，开始采集IMU数据。
• 利用PuTTY或其他终端工具，将采集的数据保存为CSV文件。

4. 数据处理与模型训练

• 运用Google Colab脚本（Teensy_ML_Script.ipynb）把CSV文件转换为模型权重文件（model.h）。
• 将生成的model.h文件放置在与IMU_Classifier代码相同的目录下。

5. 手势识别

• 把包含生成的model.h文件的IMU_Classifier代码上传到Teensy板。
• 打开串口监视器，查看Teensy对手势的识别结果。

下载地址

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