home.social

#mpu6050 — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #mpu6050, aggregated by home.social.

  1. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891314/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  2. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891314/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  3. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891314/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  4. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891314/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  5. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891310/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  6. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891310/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  7. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891310/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  8. Machine learning на ESP32

    Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм. В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение). Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32. В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

    habr.com/ru/articles/891310/

    #ESP32 #tensorflowlite #ml #mpu6050 #распознавание_жестов

  9. I did it!!!

    Now it can easily simulate 1000 particles (on the ESP32, thanks to floating point math) and it knows about gravity 🫠 via the MPU-6050 gyro/accelerometer

    #electronics #esp32 #arduino #simulation #mpu6050 #ssd1306 #physics

  10. I did it!!!

    Now it can easily simulate 1000 particles (on the ESP32, thanks to floating point math) and it knows about gravity 🫠 via the MPU-6050 gyro/accelerometer

    #electronics #esp32 #arduino #simulation #mpu6050 #ssd1306 #physics

  11. I did it!!!

    Now it can easily simulate 1000 particles (on the ESP32, thanks to floating point math) and it knows about gravity 🫠 via the MPU-6050 gyro/accelerometer

    #electronics #esp32 #arduino #simulation #mpu6050 #ssd1306 #physics

  12. I did it!!!

    Now it can easily simulate 1000 particles (on the ESP32, thanks to floating point math) and it knows about gravity 🫠 via the MPU-6050 gyro/accelerometer

    #electronics #esp32 #arduino #simulation #mpu6050 #ssd1306 #physics

  13. I did it!!!

    Now it can easily simulate 1000 particles (on the ESP32, thanks to floating point math) and it knows about gravity 🫠 via the MPU-6050 gyro/accelerometer

    #electronics #esp32 #arduino #simulation #mpu6050 #ssd1306 #physics

  14. Interactive LED Matrix Is A Great Way To Learn About Motion Controls - It’s simple enough to wire up an LED matrix and have it display some pre-programme... - hackaday.com/2025/01/21/intera #ledhacks #mpu6050 #ws2812b #led

  15. Interactive LED Matrix Is A Great Way To Learn About Motion Controls - It’s simple enough to wire up an LED matrix and have it display some pre-programme... - hackaday.com/2025/01/21/intera #ledhacks #mpu6050 #ws2812b #led

  16. Interactive LED Matrix Is A Great Way To Learn About Motion Controls - It’s simple enough to wire up an LED matrix and have it display some pre-programme... - hackaday.com/2025/01/21/intera #ledhacks #mpu6050 #ws2812b #led

  17. Interactive LED Matrix Is A Great Way To Learn About Motion Controls - It’s simple enough to wire up an LED matrix and have it display some pre-programme... - hackaday.com/2025/01/21/intera #ledhacks #mpu6050 #ws2812b #led

  18. Interactive LED Matrix Is A Great Way To Learn About Motion Controls - It’s simple enough to wire up an LED matrix and have it display some pre-programme... - hackaday.com/2025/01/21/intera #ledhacks #mpu6050 #ws2812b #led

  19. [Перевод] Бюджетный квадрокоптер на базе ESP32 своими руками

    За последние годы дроны стремительно переросли из нишевых хобби-девайсов в гибкие инструменты, применяемые для множества всевозможных задач — от фотографии до сельского хозяйства и даже военной сферы. В зависимости от назначения, характеристик и способности нести полезную нагрузку подобные устройства могут стоить от нескольких тысяч до миллионов. И хотя основной принцип, лежащий в их основе, может казаться простым, для правильного функционирования дронов и реализации ими нужных задач применяются сложные технологии и вычислительные системы. Например, для сохранения стабильности в полёте необходимы прецизионные датчики вроде гироскопа, а также эффективная обработка считываемых ими данных. Нашим же проектом станет сборка небольшого дрона, управляемого с помощью смартфона.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #ruvds_перевод #дроны #квадрокоптеры #diy #esp32 #MPU6050 #электроника

  20. [Перевод] Бюджетный квадрокоптер на базе ESP32 своими руками

    За последние годы дроны стремительно переросли из нишевых хобби-девайсов в гибкие инструменты, применяемые для множества всевозможных задач — от фотографии до сельского хозяйства и даже военной сферы. В зависимости от назначения, характеристик и способности нести полезную нагрузку подобные устройства могут стоить от нескольких тысяч до миллионов. И хотя основной принцип, лежащий в их основе, может казаться простым, для правильного функционирования дронов и реализации ими нужных задач применяются сложные технологии и вычислительные системы. Например, для сохранения стабильности в полёте необходимы прецизионные датчики вроде гироскопа, а также эффективная обработка считываемых ими данных. Нашим же проектом станет сборка небольшого дрона, управляемого с помощью смартфона.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #ruvds_перевод #дроны #квадрокоптеры #diy #esp32 #MPU6050 #электроника

  21. [Перевод] Бюджетный квадрокоптер на базе ESP32 своими руками

    За последние годы дроны стремительно переросли из нишевых хобби-девайсов в гибкие инструменты, применяемые для множества всевозможных задач — от фотографии до сельского хозяйства и даже военной сферы. В зависимости от назначения, характеристик и способности нести полезную нагрузку подобные устройства могут стоить от нескольких тысяч до миллионов. И хотя основной принцип, лежащий в их основе, может казаться простым, для правильного функционирования дронов и реализации ими нужных задач применяются сложные технологии и вычислительные системы. Например, для сохранения стабильности в полёте необходимы прецизионные датчики вроде гироскопа, а также эффективная обработка считываемых ими данных. Нашим же проектом станет сборка небольшого дрона, управляемого с помощью смартфона.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #ruvds_перевод #дроны #квадрокоптеры #diy #esp32 #MPU6050 #электроника

  22. [Перевод] Бюджетный квадрокоптер на базе ESP32 своими руками

    За последние годы дроны стремительно переросли из нишевых хобби-девайсов в гибкие инструменты, применяемые для множества всевозможных задач — от фотографии до сельского хозяйства и даже военной сферы. В зависимости от назначения, характеристик и способности нести полезную нагрузку подобные устройства могут стоить от нескольких тысяч до миллионов. И хотя основной принцип, лежащий в их основе, может казаться простым, для правильного функционирования дронов и реализации ими нужных задач применяются сложные технологии и вычислительные системы. Например, для сохранения стабильности в полёте необходимы прецизионные датчики вроде гироскопа, а также эффективная обработка считываемых ими данных. Нашим же проектом станет сборка небольшого дрона, управляемого с помощью смартфона.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #ruvds_перевод #дроны #квадрокоптеры #diy #esp32 #MPU6050 #электроника