lsm6dsox_mlc.py

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# LSM6DSOX IMU MLC（Machine Learning Core）の例。
# RAWのUCFファイルをダウンロードし、ストレージにコピーしてリセットします。

# 注意: この例で使用する学習済みモデル（UCFファイル）は以下から入手できます:
# 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  # 割り込みモードで実行します。
INT_FLAG = False  # 割り込み時にTrueを設定します。


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))

# 振動検出の例
UCF_FILE = "lsm6dsox_vibration_monitoring.ucf"
UCF_LABELS = {0: "no vibration", 1: "low vibration", 2: "high vibration"}
# 注意: 選択するデータレートとスケールは、MLCのデータレートとスケールに一致させる必要があります。
lsm = LSM6DSOX(i2c, gyro_odr=26, accel_odr=26, gyro_scale=2000, accel_scale=4, ucf=UCF_FILE)

# 頭部ジェスチャーの例
# UCF_FILE = "lsm6dsox_head_gestures.ucf"
# UCF_LABELS = {0:"Nod", 1:"Shake", 2:"Stationary", 3:"Swing", 4:"Walk"}
# 注意: 選択するデータレートとスケールは、MLCのデータレートとスケールに一致させる必要があります。
# 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]])