Arduino-Row usa tinyML para mejorar tu técnica de remo
Equipo Arduino — 2 de julio de 2022
Las máquinas de remo son excelentes ejercicios aeróbicos porque implican empujar repetidamente las piernas contra la base y tirar del mango para lograr los tiempos más rápidos. Pero debido a la naturaleza del equipo, aprender a entrenar correctamente en uno requiere a menudo de un entrenador que pueda corregir la forma del usuario, razón por la cual Justin Lutz creó el Arduino-Row.
El Arduino-Row utiliza el acelerómetro y las capacidades de Bluetooth® Low Energy que se encuentran en el Tablero Nicla Sense ME que estaba montado como un escudo sobre un Arduino MKR Wi-Fi 1010. Para recopilar datos para su modelo de aprendizaje automático, Lutz aprovechó la herramienta de transferencia de datos Impulse de Edge para capturar los datos y enviarlos al Borde de estudio de impulso. A partir de ahí, etiquetó cada muestra como “fácil”, “alto spm” o “bajo spm” y entrenó un modelo de Keras que podía reconocer con éxito el movimiento actual aproximadamente el 98 % de las veces.
Lutz ha ampliado el proyecto aún más al incorporar el sensor de eCO2 a bordo de Nicla para trazar una estimación de la energía generada por el remero. Una vez implementado, el código permite a los usuarios ver una lista de comentarios proporcionados por el entrenador virtual y ver un gráfico de su CO2 gastado a través de la aplicación IoT Cloud Remote.
Puedes leer más sobre Arduino-Row en su página de documentación de Edge Impulse o ver el proyecto público aquí en el estudio Edge Impulse.
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