lsm6dsox_mlc.py

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# Ejemplo de IMU LSM6DSOX MLC (núcleo de aprendizaje automático).
# Descargue el archivo UCF sin procesar, cópielo al almacenamiento y reinicie.

# NOTA: Los modelos preentrenados (archivos UCF) para los ejemplos se pueden encontrar aquí:
# https://github.com/STMicroelectronics/STMems_Machine_Learning_Core/tree/master/application_examples/lsm6dsox

from lsm6dsox import LSM6DSOX
from machine import Pin
from machine import I2C

INT_MODE = True  # Ejecutar en modo de interrupción.
INT_FLAG = False  # Establece en True ante una interrupción.


def imu_int_handler(pin):
    global INT_FLAG
    INT_FLAG = True


if INT_MODE is True:
    int_pin = Pin(24, mode=Pin.IN, pull=Pin.PULL_UP)
    int_pin.irq(handler=imu_int_handler, trigger=Pin.IRQ_RISING)

i2c = I2C(0, scl=Pin(13), sda=Pin(12))

# Ejemplo de detección de vibraciones
UCF_FILE = "lsm6dsox_vibration_monitoring.ucf"
UCF_LABELS = {0: "no vibration", 1: "low vibration", 2: "high vibration"}
# NOTA: La tasa de datos y la escala seleccionadas deben coincidir con la tasa de datos y la escala del MLC.
lsm = LSM6DSOX(i2c, gyro_odr=26, accel_odr=26, gyro_scale=2000, accel_scale=4, ucf=UCF_FILE)

# Ejemplo de gestos de cabeza
# UCF_FILE = "lsm6dsox_head_gestures.ucf"
# UCF_LABELS = {0:"Nod", 1:"Shake", 2:"Stationary", 3:"Swing", 4:"Walk"}
# NOTA: La tasa de datos y la escala seleccionadas deben coincidir con la tasa de datos y la escala del MLC.
# lsm = LSM6DSOX(i2c, gyro_odr=26, accel_odr=26, gyro_scale=250, accel_scale=2, ucf=UCF_FILE)

print("MLC configured...")

while True:
    if INT_MODE:
        if INT_FLAG:
            INT_FLAG = False
            print(UCF_LABELS[lsm.mlc_output()[0]])
    else:
        buf = lsm.mlc_output()
        if buf is not None:
            print(UCF_LABELS[buf[0]])