本文由Silicon Labs供稿
在這篇文章中，我們將展示如何使用芯科科技(Silicon Labs)的xG24無線SoC開發套件與Arduino Nano Matter開發板平台，結合TensorFlow Lite Micro打造一個能夠辨識手勢的「魔法棒」裝置。這個專案展示了Matter協定與人工智慧和機器學習(AI/ML)在邊緣設備上的協同運作能力。
專案概述
ML魔法棒結合了Modulino Movement、Modulino Pixels和AI/ML硬體加速器，使用加速度計來偵測簡單的手繪手勢——例如「W」或「O」形狀，並透過機器學習模型進行分類。這些手勢透過TensorFlow Lite模型在設備上即時識別。當偵測到特定手勢時，裝置會透過Matter協定控制智慧家庭設備，而無需雲端處理，例如開關燈光或觸發其他動作。
這個項目充分展現了開發者如何結合以下技術：
- AI/ML：實現智慧的本地決策。
- xG24：提供低功耗、高性能和機器學習加速。
- Arduino Modulinos：模組化硬體設計。
這些技術的結合，使智慧家庭的使用者得以獲得更迅速響應、安全可靠且具備可擴展性的體驗——無需依賴雲端。
所需硬體
- Arduino Nano Matter板或Silicon Labs xG24 Explorer Kit
- 加速度計模組（例如 ADXL345）
- USB-C 線
- 電腦(安裝 Arduino IDE)
軟體與工具
- Arduino IDE
- Silicon Labs Arduino Core
- TensorFlow Lite Micro
- Matter Library
- Simplicity Studio（選用）
嵌入式機器學習演示的主要步驟
- 安裝必要的函式庫與工具套件
在Arduino IDE中安裝Silicon Labs Arduino Core，並匯入TensorFlow Lite Micro與Matter函式庫。 - 連接加速度計模組
將加速度計模組透過 I2C 或 SPI 接口連接至開發板。 - 訓練機器學習模型
使用TensorFlow收集手勢資料並訓練模型，例如「向左揮」、「向右揮」、「畫圈」等。 - 部署模型至裝置
將模型轉換為TensorFlow Lite Micro格式並嵌入至Arduino程式碼中。 - 整合Matter控制邏輯
當模型辨識出特定手勢時，透過Matter協定觸發智慧家庭設備的動作。 - 測試與調整
上傳程式碼至開發板，測試手勢辨識與Matter控制是否正常運作。
展示效果
當使用者揮動魔法棒時，裝置能即時辨識手勢並控制燈光或其他 Matter 支援設備。這展示了 AI/ML 與無線協定在邊緣設備上的協同運作能力。
親自試試看
準備好揮動「W」或「O」手勢了嗎？完整的教學請參考Arduino官方網站的內容，我們非常期待看到你如何以本範例進行擴展——無論是用於智慧家庭控制、輔助工具，還是為嵌入式開發增添一點魔法。
(原文連結：Community: ML Magic Wand with Arduino Nano Matter and Silicon Labs xG24)
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