Arduino 101 - Intel Curie Pattern Matching Dress

Ferramentas e máquinas necessárias

	Pistola de cola quente (genérica)
	máquina de costura (genérica)
	Ferro de soldar (genérico)

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Arduino IDE

Sobre este projeto

Introdução

Instruções

Etapa 1

Etapa 2

Etapa 3

Passos aprimorados

Posicione os LEDs

Planeje os LEDs e os fios

Faça todas as peças prontas para costurar

Teste!

Faça o vestido

Código

• PME_4LED_new.ino
• PME_LED

PME_4LED_new.ino Arduino

 / * * Este exemplo demonstra o uso do mecanismo de correspondência de padrões (CuriePME) * para classificar fluxos de dados do acelerômetro do CurieIMU. * * Primeiro, o esboço solicitará que você desenhe algumas letras no ar (apenas * imagine que você está escrevendo em um quadro branco invisível, usando seu quadro como a * caneta), e os dados IMU desses movimentos são usados ​​como dados de treinamento para o * PME. Depois de concluído o treinamento, você pode continuar desenhando letras e o PME * tentará adivinhar qual letra você está desenhando. * * Este exemplo requer que um botão seja conectado ao pino digital 4 * https://www.arduino.cc/en/Tutorial/Button * * NOTA:Para obter melhores resultados, desenhe letras grandes, de pelo menos 1-2 pés de altura. * * Copyright (c) 2016 Intel Corporation. Todos os direitos reservados. * Veja o aviso de licença no final do arquivo. * / # include "CurieIMU.h" #include "CuriePME.h" #include  #include  #include  #define PINM 6 //// quais pinos são os NeoPixels conectado a? #define PINC 3 # define PINS 9 # define PINO 5 Adafruit_NeoPixel stripM =Adafruit_NeoPixel (10, PINM, NEO_GRB + NEO_KHZ800); /// a faixa tem 15 pixels de comprimento. Você pode alterar isso para o número de pixels em sua faixa individual.Adafruit_NeoPixel stripS =Adafruit_NeoPixel (10, PINS, NEO_GRB + NEO_KHZ800); Adafruit_NeoPixel stripC =Adafruit_NeoPixel (10, PINC, NEO_GRB + NEO_KHZ800); , NEO_GRB + NEO_KHZ800); int tr =0; // Algumas variáveis ​​para conter "cor-alvo" e "cor-atual" para suavização ... int tg =0; int tb =0; int r =0; int g =0; int b =0; int rawX =0; ///// para manter os valores do acelerômetro de Curieint rawY =0; // int rawZ =0; ângulo de flutuação =0,0; / * Isso controla quantas vezes uma letra deve ser desenhada durante o treinamento. * Qualquer valor superior a 4, e você pode não ter neurônios suficientes para todas as 26 letras * do alfabeto. Menos de 4 significa menos trabalho para você treinar uma carta, * mas o PME pode ter mais dificuldade em classificar essa carta. * / const unsigned int trainingReps =4; / * Aumente para 'AZ' se quiser - leva muito mais tempo para treinar * / const unsigned char trainingStart ='A'; const unsigned char trainingEnd ='D'; / * O pino de entrada usado para sinalizar quando uma letra está sendo desenhada - você * precisa se certificar de que um botão está anexado a este pino * / const unsigned int buttonPin =4; / * Taxa de amostragem para acelerômetro * / const unsigned int sampleRateHZ =200; / * Nº de bytes que um neurônio pode conter * / const unsigned int vectorNumBytes =128; / * Número de amostras processadas (1 amostra ==accel x, y, z) * que pode caber dentro de um neurônio * / const unsigned int samplesPerVector =(vectorNumBytes / 3); / * Este valor é usado para converter caracteres ASCII AZ * em valores decimais 1-26 e vice-versa. * / const unsigned int upperStart =0x40; const unsigned int sensorBufSize =2048; const int IMULow =-32768; const int IMUHigh =32767; const char * filename ="NeurDataDress.dat"; void setup () {Serial.begin (9600 ); // while (! Serial); pinMode (buttonPin, INPUT); / * Iniciar a IMU (Unidade de Medição Intercalar) * / CurieIMU.begin (); / * Inicie o PME (Pattern Matching Engine) * / CuriePME.begin (); CurieIMU.setAccelerometerRate (sampleRateHZ); CurieIMU.setAccelerometerRange (2); /* Iniciar. Chip SPI Flash * / if (! SerialFlash.begin (ONBOARD_FLASH_SPI_PORT, ONBOARD_FLASH_CS_PIN)) {Serial.println ("Não foi possível acessar o chip SPI Flash"); } stripM.begin (); // inicializa a tira de neopixel stripS.begin (); stripC.begin (); stripO.begin (); stripM.show (); // Inicializa todos os pixels para 'desligar' stripS.show (); stripC.show (); stripO.show (); solidM (stripM.Color (255, 0, 0), 50); // Vermelho para pronto para entrada} / * Esta função lê o arquivo salvo pelo exemplo anterior * O arquivo contém todos os dados que foram aprendidos e salvos antes. * Assim que a rede for restaurada, ela será capaz de classificar os padrões novamente sem * precisar ser treinado novamente. * / Void restoreNetworkKnowledge (void) {Arquivo SerialFlashFile; int32_t fileNeuronCount =0; Intel_PMT ::neuronData neuronData; // Abra o arquivo e grave os dados de teste file =SerialFlash.open (nome do arquivo); CuriePME.beginRestoreMode (); if (arquivo) {// iterar na rede e salvar os dados. while (1) {Serial.print ("Reading Neuron:"); uint16_t neuronFields [4]; file.read ((void *) neuronFields, 8); file.read ((void *) neuronData.vector, 128); neuronData.context =neuronFields [0]; neuronData.influence =neuronFields [1]; neuronData.minInfluence =neuronFields [2]; neuronData.category =neuronFields [3]; if (neuronFields [0] ==0 || neuronFields [0]> 127) quebra; fileNeuronCount ++; // esta parte apenas imprime cada neurônio conforme ele é restaurado, // para que você possa ver o que está acontecendo. Serial.print (fileNeuronCount); Serial.print ("\ n"); Serial.print (neuronFields [0]); Serial.print ("\ t"); Serial.print (neuronFields [1]); Serial.print ("\ t"); Serial.print (neuronFields [2]); Serial.print ("\ t"); Serial.print (neuronFields [3]); Serial.print ("\ t"); Serial.print (neuronData.vector [0]); Serial.print ("\ t"); Serial.print (neuronData.vector [1]); Serial.print ("\ t"); Serial.print (neuronData.vector [2]); Serial.print ("\ n"); CuriePME.iterateNeuronsToRestore (neuronData); }} CuriePME.endRestoreMode (); Serial.print ("Conjunto de conhecimento restaurado. \ N");} boolean longPress =false; int startTime =0; int lastOrientation =- 1; // orientação anterior (para comparação) int lastReading =-1; booleano lastPress =false; void loop () {int orientação =- 1; // a orientação do tabuleiro StringidanceString; // string para imprimir a descrição da orientação // As orientações da placa:// 0:plano, processador voltado para cima // 1:plano, processador voltado para baixo // 2:paisagem, pinos analógicos para baixo // 3:paisagem, analógico pinos para cima // 4:retrato, conector USB para cima // 5:retrato, conector USB para baixo // ler acelerômetro:int x =CurieIMU.readAccelerometer (X_AXIS); int y =CurieIMU.readAccelerometer (Y_AXIS); int z =CurieIMU.readAccelerometer (Z_AXIS); // calcula os valores absolutos, para determinar o maior int absX =abs (x); absY int =abs (y); absZ int =abs (z); if ((absZ> absX) &&(absZ> absY)) {// orientação de base em Z if (z> 0) {idanceString ="up"; orientação =0; } else {idanceString ="down"; orientação =1; }} else if ((absY> absX) &&(absY> absZ)) {// orientação de base em Y if (y> 0) {idanceString ="digital pins up"; orientação =2; } else {idanceString ="pinos analógicos para cima"; orientação =3; }} else {// orientação de base em X if (x <0) {idanceString ="conector para cima"; orientação =4; } else {idanceString ="conector inativo"; orientação =5; }} // se a orientação mudou, imprima uma descrição:if (orientação! =lastOrientation) {Serial.println (idanceString); lastOrientation =orientação; } // se a orientação mudou, imprima uma descrição:if (orientação! =lastOrientation) {lastOrientation =idance; } leitura interna =digitalRead (buttonPin); if (lastReading! =reading) {Serial.print ("buttonPin ="); Serial.println (leitura); lastReading =leitura; } if (leitura ==HIGH) {if (startTime ==0) {startTime =millis (); } else if ((millis () - startTime)> 2000) {longPress =true; if (! lastPress) {Serial.println ("longPress"); // verde para pressionar longamente solidM (stripM.Color (0, 255, 0), 50); // Verde lastPress =true; }}} if (leitura ==LOW &&longPress) {blackout (5); Serial.print ("orientação ="); Serial.print (orientação); Serial.print ("SerialFlash.exists (nome do arquivo) ="); Serial.println (SerialFlash.exists (nome do arquivo)); if (orientação! =4 &&SerialFlash.exists (nome do arquivo)) {restoreNetworkKnowledge (); Serial.print ("Treinamento restaurado."); } else {trainLetters (); blecaute (5); Serial.print ("Treinamento concluído."); } Serial.println ("Agora, desenhe algumas letras (lembre-se de"); Serial.println ("segure o botão) e veja se a PME pode classificá-las."); solidM (stripM.Color (0, 0, 255), 500); // Azul para pronto para blecaute correspondente (5); // desativa a correspondência while (true) {match (); }}} void solidM (uint32_t c, uint8_t wait) {for (uint16_t i =0; i  (num * 3) - (etapa * 3)) {ret =amostras [pos]; } mais {ret =0; pos - =(etapa * 3); para (int sem sinal i =0; i  sensorBufSize) {break; }}} undersample (accel, samples, vector);} void trainLetter (letra char, unsigned int repeat) {unsigned int i =0; while (i  
PME_LEDArduino 
 This is using the Curie PME to control LEDs. It's basically a combination of the Draw in the Air PME code and the Adafruit NeoPixel example code. This code is not exactly what I used (which is a bit complex) as I doubt you'll make the exact same kind of constellation arrangement. Rather, here is a generic code which you can modify to personalize your need, e.g. you can change how to distribute the pins for different LED strips. I may update it with an improved code later.
/* * This example demonstrates using the pattern matching engine (CuriePME) * to classify streams of accelerometer data from CurieIMU.The code is a modification of the Draw in the Air example:* https://github.com/01org/Intel-Pattern-Matching-Technology * * First, the sketch will prompt you to draw patterns in the air (just * imagine you are writing on an invisible whiteboard, using your board as the * pen), and the IMU data from these motions is used as training data for the * PME. Once training is finished, you can keep drawing letters and the PME * will try to guess which letter you are drawing. * * This example requires a button to be connected to digital pin 4 * https://www.arduino.cc/en/Tutorial/Button * * NOTE:For best results, draw big letters, at least 1-2 feet tall. * * Copyright (c) 2016 Intel Corporation. Todos os direitos reservados. * See license notice at end of file. */#include "CurieIMU.h"#include "CuriePME.h"#include #define PIN 6 //// what pin are the NeoPixels connected to?Adafruit_NeoPixel strip =Adafruit_NeoPixel(54, PIN, NEO_GRB + NEO_KHZ800); /// the strip is 15 pixels long. You can change this for the number of pixels in your individual strip.int tr =0; //Some variables to hold "color-target" and "color-current" for smoothing...int tg =0;int tb =0;int r =0;int g =0;int b =0;int rawX =0; ///// to hold values from the Curie's accelerometerint rawY =0;//int rawZ =0;float angle =0.0;/* This controls how many times a letter must be drawn during training. * Any higher than 4, and you may not have enough neurons for all 26 letters * of the alphabet. Lower than 4 means less work for you to train a letter, * but the PME may have a harder time classifying that letter. */const unsigned int trainingReps =4;/* Increase this to 'A-Z' if you like-- it just takes a lot longer to train */const unsigned char trainingStart ='A';const unsigned char trainingEnd ='D';/* The input pin used to signal when a letter is being drawn- you'll * need to make sure a button is attached to this pin */const unsigned int buttonPin =4;/* Sample rate for accelerometer */const unsigned int sampleRateHZ =200;/* No. of bytes that one neuron can hold */const unsigned int vectorNumBytes =128;/* Number of processed samples (1 sample ==accel x, y, z) * that can fit inside a neuron */const unsigned int samplesPerVector =(vectorNumBytes / 3);/* This value is used to convert ASCII characters A-Z * into decimal values 1-26, and back again. */const unsigned int upperStart =0x40;const unsigned int sensorBufSize =2048;const int IMULow =-32768;const int IMUHigh =32767;void setup(){ Serial.begin(9600); // while(!Serial); pinMode(buttonPin, INPUT); /* Start the IMU (Intertial Measurement Unit) */ CurieIMU.begin(); /* Start the PME (Pattern Matching Engine) */ CuriePME.begin(); CurieIMU.setAccelerometerRate(sampleRateHZ); CurieIMU.setAccelerometerRange(2); trainLetters(); //Serial.println("Training complete. Now, draw some letters (remember to "); // Serial.println("hold the button) and see if the PME can classify them."); strip.begin(); // intialize neopixel strip strip.show(); // Initialize all pixels to 'off'}void loop (){ /// these functions are written out at the bottom of the sketch. Serial.println("Training complete. Now, draw some letters (remember to ");Serial.println("hold the button) and see if the PME can classify them."); byte vector[vectorNumBytes]; unsigned int category; char letter; char pattern; /* Record IMU data while button is being held, and * convert it to a suitable vector */ readVectorFromIMU(vector); /* Use the PME to classify the vector, i.e. return a category * from 1-26, representing a letter from A-Z */ category =CuriePME.classify(vector, vectorNumBytes); if (category ==CuriePME.noMatch) { Serial.println("Don't recognise that one-- try again."); //theaterChase(); theaterChase(strip.Color(127, 127, 127), 50); // White strip.show(); // delay(10); } else { letter =category + upperStart; pattern =letter; if ( pattern =='A' ) { //red colorWipe(strip.Color(0, 255, 0), 50); // Green theaterChase(strip.Color(127, 127, 127), 50); // White strip.show(); } else if ( pattern =='B') { colorWipe(strip.Color(255, 0, 0), 50); // Red theaterChase(strip.Color(127, 127, 127), 50); // White strip.show(); } else if ( pattern =='C') { colorWipe(strip.Color(0, 0, 255), 50); // Blue theaterChase(strip.Color(127, 127, 127), 50); // White strip.show(); } else if ( pattern =='D') { colorWipe(strip.Color(255, 0, 255), 50); // Blue theaterChase(strip.Color(127, 127, 127), 50); // White strip.show(); }Serial.println(letter); } }/* Simple "moving average" filter, removes low noise and other small * anomalies, with the effect of smoothing out the data stream. */byte getAverageSample(byte samples[], unsigned int num, unsigned int pos, unsigned int step){ unsigned int ret; unsigned int size =step * 2; if (pos <(step * 3) || pos> (num * 3) - (step * 3)) { ret =samples[pos]; } else { ret =0; pos -=(step * 3); for (unsigned int i =0; i  sensorBufSize) { break; } } } undersample(accel, samples, vector);}void trainLetter(char letter, unsigned int repeat){ unsigned int i =0; while (i  

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