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瑞萨e2 studio中Reality AI组件的使用方法

瑞萨MCU小百科 来源:瑞萨MCU小百科 2025-01-21 13:48 次阅读

实验指南

概述

本实验将为您介绍如何在e2 studio中使用Reality AI相关组件来进行AI开发,主要涉及如何使用Reality AI Data shipper/collector,Reality AI Data Storage Tool等工具来采集,存储数据文件,同时将数据文件上传到Reality AI portal中进行模型训练与生成,代码部署与调试。

本实验基于3轴加速度传感器的X,Y,Z,3轴加速度在不同动作下的变化,使用Reality AI tools训练并生成模型,来识别不同的动作。开发流程简单,快捷易用。

实验目标

掌握Reality AI Data shipper/collector的基本使用方法

掌握Reality AI Data Storage Tool的基本使用方法

实验材料

Windows10/11 PC

FPB-RA6E2开发板及其配件

ICM-42670-P模块

FSP 5.4.0

e2 studio 2024-04及以上

Reality AI Tools账号

技能要求

熟悉Renesas e2 studio操作

了解RA MCU的外围接口

安装和准备

本节要点

本节学习如何搭建实验以及如何将套件连接至电脑端。

步骤

1.1首先确保已安装所有实验工具。

e2stduio 2024-04及以上版本

(此链接包含了FSP5.4.0)

https://github.com/renesas/fsp/releases/download/v5.4.0/setup_fsp_v5_4_0_e2s_v2024-04.exe

JLink RTT-Viewer V7.96g及以上版本

https://www.segger.com/downloads/jlink/

1.2本实验将用到如下组件:

Micro USB数据线1根

FPB-RA6E21块

03bb56ce-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

ICM-42670-P模块1块

03d0676c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

PMOD bridge板1块

03ee0aec-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

1.3请按以下步骤操作:

将ICM-42670-P模块和PMOD bridge板,按照下图安装(注意安装方向)。再与FPB-RA6E2的左下PMOD1端口连接。

040667c2-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

用Micro USB线,一端接入FPB-RA6E2板Micro USB端口,另一端接入PC USB接口。

右上黄色Debug LED和右上绿色Power LED会常亮。如果是处于代码调试过程中,黄色Debug LED会处于闪烁状态。

1.4打开PC设备管理器,在端口(COM和LPT)中会显示“Jlink CDC UART Port(COMxx)”,表示PC已经识别到FPB-RA6E2板上的JLink CDC UART。在通用总线设备中会显示“BULK interface”(这个不是必要的,有些版本的windows不会显示这个信息)。

注意:中文版本的Windows显示信息会略有不同,会显示通信端口(COMxx)或者串行端口(COMxx)。

0431bb98-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

1.5使用已经申请到的Reality AI Tools账号登录Reality AI Tools网站(您可复制下方链接至浏览器,或扫描二维码查看)。账号申请需要联系Renesas代理商或者Renesas销售。

Reality AI Tools网站

https://portal.reality.ai/login

046b12b2-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

04753f9e-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

保持浏览器页面如上图所示。

数据采集

本节要点

本节学习e2 studio中Reality AI组件的使用。

工程代码

https://gitee.com/recn-mcu-ae/fpbra6e2amrtraining

步骤

2.1运行e2 studio,点击File->Import。

049a1b7a-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.2选择General->existing Projects into Workspace,运行“Next”。

04b4b37c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.3导入FPBRA6E2_AMR_training工程文件按照下图所示,然后运行“Next”。

04d434a4-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.4返回到Reality AI Tools网页界面,创建一个新的项目“Asset Tracking”。

Name填写Asset Tracking。

Description主要是用来描述项目简略情况的,可以不填,或者按照自己的需要填写。

04f25718-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.5单击网页右上角的用户名,选择“Api Key”。

05056a92-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.6单击下面的“Generate New API Key”后,再单击右侧的Copy按钮复制显示的“API Key”。

05188ff0-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.7点击e2 studio中的Renesas AI->Reality AI Authentication。

0525ee7a-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

粘贴上一步复制的API Key,并运行“Apply and Close”。

05385d30-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.8点击“Test Connection…”,进行连接测试。

05503414-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

如果显示下面界面,表示e2 Studio已经成功连接到Reality AI Tools。

05630ab2-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.9点击e2 studio中的Renesas AI->Show View->Reality AI Data Storage Tool。

057c5a30-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.10将项目切换到FPBRA6E2_AMR_training,再点击“Data connection…”。

058cc190-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

COM port选择1.4步骤中的Jlink CDC UART Port,波特率选择115200,其他配置参考下图显示。

点击“Connect”。然后再点击“Close”。

05a78296-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.11点击图标

05b2fe46-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

来编译工程。

本工程经过编译后,应该没有任何errors或者warnings。

05c63a10-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.12点击按钮

05dda04c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

启动调试并检查控制台中的

内容是否成功建立了连接。

05f92a10-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.13如果你遇到下面所示弹出的窗口,勾选“Remember my decision”,并点击“Switch”。

061b7232-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.14点击按钮

062eed6c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

两次。

此时,程序正常运行起来。

064262fc-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.15点击Reality AI Data Storage Tool视图中的Data file setting…。

这里可以设置

采集的数据文件的格式,支持csv,wav格式文件。

数据的采样率。

采集数据文件的存储地址。地址可以根据自己情况设置。

06668aec-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.16点击Reality AI Data Storage Tool视图,可以看到三种实时运行的波形图。

06785376-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

注意:如果波形没有出现或者波形图不动,点击红色框中的File review,再点击Live view。如果还是没有波形图出现,检查上述步骤中的JLink CDC UART是否连接正常。

2.17在Class name中输入当前的数据标签normal/shake/drop,生成的数据文件会以标签名为前缀名,并加上采集的data collector的ID号和时间戳。

如:drop_id0_20240813222558879.csv,表示该数据文件是drop类别的数据,它是由data collector0在2024年8月13日22点25分58秒879毫秒采集的。

0686e850-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

本实验一共需要采集3类数据,normal(正常)、shake(摇晃)、drop(跌落)。每类数据采集1分钟左右即可。

注意:尽量做到每类数据采集的时间相同,这样可以确保接下来的训练数据处于平衡的状态。

normal是板子处于静止的状态下采集的数据。

shake是拿着板子左右摇晃,前后摇晃或者移动板子的状态下采集的数据。

drop是拿着板子离桌面10cm左右,自由落体跌落的状态下采集的数据。(建议在泡沫或者软材质垫子上进行,避免板子损坏)。

点击“Start new capture”,开始进行数据采集。点击“Stop capture”停止采集。

06a2e3fc-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.18选择已经采集的数据文件,点击右下角的upload…按钮,上传数据到Reality AI Tools中。

06bce84c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.19在弹出的窗口中选择“Asset Tracking”,并输入采样率1600。点击OK,等待数据上传。

06db66be-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

数据上传完成后,会有如下提示窗口弹出。同时,文件列表中的Status显示为Uploaded。

06e936e0-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

070422d4-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.20点击图标

07105c5c-d7ad-11ef-9310-92fbcf53809c.png

来终止程序运行。

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原文标题:基于RA MCU + Reality AI识别动作姿态全流程开发(1)

文章出处:【微信号:瑞萨MCU小百科,微信公众号:瑞萨MCU小百科】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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