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您的吸塵器是否足夠智能,可以真正清潔?

作者:Satoshi Owada 時間:2024-09-30 來源:瑞薩電子 收藏

近年來,各種類型和型號的真空吸塵器都實現(xiàn)了各種新功能。一個關(guān)鍵功能是地板類型檢測,它有助于在許多情況下保持一致操作,并且可以提供許多好處,包括:

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/202409/463383.htm

? 降低功耗

? 用戶操作簡單

降噪

功耗是所有電池供電型號的關(guān)鍵考慮因素,且在機器人清潔器中尤其重要。

檢測地板類型的方法

由于在頭上運行電刷的成本、維護和噪音的改善,無刷直流已經(jīng)占領了更多的市場。實施逆變器或MCU來驅(qū)動的成本越來越便宜。在這里,我們介紹了一個典型的案例,該案例采用具有無傳感器地板類型檢測功能的電機。

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圖1. 地板式檢測組件

獲取電機控制信息:與電機控制邏輯共享來自分流寄存器的反饋信息。

存儲固定長度數(shù)據(jù):獲取數(shù)據(jù)的決策窗口。

特征提取:系統(tǒng)從電機控制信息中提取特定特征。

分類:提取后,使用分類器對地板類型進行分類。

通過使用這種實現(xiàn)方式,由于不需要額外的傳感器,因此可以顯著降低BOM成本。

提供的應用示例

地板類型檢測解決方案專為速度和響應能力而設計,同時保持高精度。我們以最低的BOM成本利用RA和RX MCU平臺的硬件。在這個解決方案中,我們使用的是RA6T2 MCU。

在概念驗證(PoC)單元中,我們的模型將地板分為兩種類型:軟地板和硬地板。通過添加訓練數(shù)據(jù),您可以輕松增加要分類的樓層類型數(shù)量。

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圖2. 解決方案工作流程

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圖3. 概念驗證單元

此案例中的模型大?。?/p>

參數(shù):2678bytes

堆棧使用:2560bytes

預分配:12bytes

代碼:2008bytes

使用RA6T2 MCU的推理時間約為1毫秒至2毫秒。

我們是如何創(chuàng)建應用示例的?

正在推出各種類型的電機控制解決方案,并提供軟件示例。利用瑞薩電子e2 studio IDE和Motor Workbench開發(fā)支持工具,用戶可以優(yōu)化電機參數(shù)、收集數(shù)據(jù)、與真空吸塵器所需的其他功能集成,并最終集成使用Reality AI Tools?模塊生成的任何AI模型。

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圖4. Renesas Motor Workbench工具

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圖5. e2 studio–Reality AI Tools集成工作流程

我們通過使用電機控制示例代碼中的現(xiàn)有變量來收集真實的電機控制數(shù)據(jù),并記錄了地板類型的數(shù)據(jù)以進行分類。這些數(shù)據(jù)被輸送到Reality AI的特征提取和訓練引擎,以開發(fā)和輸出模型。我們實現(xiàn)了100%的訓練K-Fold準確率,這促使我們選擇該模型進行實時測試和基準測試。同時,Reality AI 的BOM優(yōu)化功能會從電機信息的數(shù)十個現(xiàn)有變量中建議最佳的信息組合使用,并最大限度地減少資源需求。

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圖6. Reality AI Tools訓練結(jié)果

在實際硬件上實施模型之前,可以使用另一個未用于訓練的記錄數(shù)據(jù)集對模型進行測試,以便在Reality AI上進行確認,以減少開發(fā)工作量。一旦達到預期的精度,該模型就會被重新集成到e2 studio項目中。然后,該模型在現(xiàn)場環(huán)境中進行了廣泛的測試。

要將機器學習模型產(chǎn)品化,有時需要了解機器學習模型的工作原理以及它如何確定結(jié)果以避免黑盒情況。Reality AI還為解決方案提供了此類情況,并可以使用決策顯著性圖顯示哪些特征重要,哪些特征不太重要。

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圖7. Reality AI Tools決策顯著性圖

在進一步或?qū)碓鰪姷那闆r下,瑞薩還提供了一種重新訓練模型的方法。只需更新機器學習模型參數(shù),即可輕松改進Reality AI Tools創(chuàng)建的模型。這些參數(shù)可以放置在flash的單獨區(qū)域,例如數(shù)據(jù)區(qū)域,并且可以通過無線(OTA)非常容易地更新。

結(jié)論

地板類型檢測示例展示了瑞薩Reality AI Tools在解決實際挑戰(zhàn)以改善用戶體驗和為真空吸塵器增強額外功能的能力。我們的AI模型占用空間小,并且可以通過利用廣泛的數(shù)據(jù)收集來進行靈活的擴展。



關(guān)鍵詞: BLDC 電機 瑞薩電子

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