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. ElectronBot: A Sweet Mini Desktop Robot That Ticks All The Boxes - [Peng Zhihui] seems to have found some spare time and energy to crack out another ... - hackaday.com/2022/03/20/__tras #gesturesensor #robotshacks #circularlcd #mpu6050 #usb3300 #opencv #robot #stm32 #usbc

  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. Wii-Inspired Controller Built Using Raspberry Pi Pico - We all thought Nintendo was going to change the world of gaming when it released t... - hackaday.com/2024/01/01/wii-in #nintendowii #mischacks #mpu6050 #wiimote #wii

  8. The SpaceMouse Wireless

    This is a tale of ancient wizardry, yearning for control, failed prototypes, and just plain bad timing. Let us begin.(...)

    #3d #circuitpython #diy #hardware #hid #mpu6050 #rp2040 #spacemouse #usb

    taoofmac.com/space/blog/2024/0

  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. Millenium Falcon HID: Get Unity to Talk to Teensy - Here’s one that proves a hardware project can go beyond blinking LEDs and dumping massive chunks o... more: hackaday.com/2019/08/15/millen #microcontrollers #peripheralshacks #milleniumfalcon #teensy3.2 #usbrawhid #mpu6050 #teensy #usbcdc #unity #imu #usb

  11. 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

  12. [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

  13. Are there any people here in the bubble who are familiar with #gyros/#accelerometers/#IMUs? I want to detect the carrying away of IT objects that means if motion (or time derivation) > threshold. Is there any chip recommendation (SPI/I2C)? #LSM6DS3? #MPU6050? // @PeterKratz @znuh

  14. Gyro-Controlled Labyrinth Game Outputs to VGA - This gesture-controlled labyrinth game using two Raspberry Pi Pico units does a gr... - hackaday.com/2024/01/03/gyro-c #raspberrypi #labyrinth #wireless #mpu6050 #pipico #games #game #vga

  15. Shake, Rattle, Roll, with Your Own Seismograph - We always love to see projects where you can build your own lab equipment so [Comp... - hackaday.com/2023/07/19/shake- #arduinohacks #seismograph #mpu6050

  16. Gyroscope Level is Digital - A spirit level, you know the kind of level with a little bubble in a tube of fluid, is a basic con... - hackaday.com/2020/11/15/gyrosc #arduinohacks #spiritlevel #gyroscope #arduino #mpu6050 #level

  17. Active Suspension R/C Car Really Rocks - When you’re a kid, remote control cars are totally awesome. Even if you can’t go anywhere by yoursel... more: hackaday.com/2020/01/13/active #activesuspension #accelerometer #superscaler/c #arduinohacks #arduino #mpu6050 #r/ccar #drift #servo

  18. Arduino, Accelerometer, and TensorFlow Make You a Real-World Street Fighter - A question: if you’re controlling the classic video game Street Fighter with gestures, aren’t you ... more: hackaday.com/2019/09/18/arduin #machinelearning #accelerometer #streetfighter #tensorflow #arduino #gesture #mkr1000 #mpu6050 #haptic

  19. 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

  20. 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

  21. 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

  22. 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