lsm6dsox_mlc.py

# Эта работа лицензирована по лицензии MIT.
# Copyright (c) 2013-2023 OpenMV LLC. All rights reserved.
# https://github.com/openmv/openmv/blob/master/LICENSE
#
# Пример LSM6DSOX IMU MLC (Machine Learning Core).
# Скачайте исходный файл UCF, скопируйте на накопитель и перезагрузите устройство.

# ПРИМЕЧАНИЕ: предобученные модели (файлы UCF) для примеров можно найти здесь:
# https://github.com/STMicroelectronics/STMems_Machine_Learning_Core/tree/master/application_examples/lsm6dsox

from machine import Pin
from machine import SPI
from lsm6dsox import LSM6DSOX

INT_MODE = True  # Запуск в режиме прерываний.
INT_FLAG = False  # Устанавливается в True при прерывании.


def imu_int_handler(pin):
    global INT_FLAG
    INT_FLAG = True


if INT_MODE is True:
    int_pin = Pin("PA1", mode=Pin.IN, pull=Pin.PULL_UP)
    int_pin.irq(handler=imu_int_handler, trigger=Pin.IRQ_RISING)

# Пример обнаружения вибрации
UCF_FILE = "lsm6dsox_vibration_monitoring.ucf"
UCF_LABELS = {0: "no vibration", 1: "low vibration", 2: "high vibration"}
# ПРИМЕЧАНИЕ: выбранная частота дискретизации и диапазон должны соответствовать частоте дискретизации и диапазону MLC.
lsm = LSM6DSOX(
    SPI(5),
    cs=Pin("PF6", Pin.OUT_PP, Pin.PULL_UP),
    gyro_odr=26,
    accel_odr=26,
    gyro_scale=2000,
    accel_scale=4,
    ucf=UCF_FILE,
)

# Пример распознавания жестов головой
# UCF_FILE = "lsm6dsox_head_gestures.ucf"
# UCF_LABELS = {0:"Nod", 1:"Shake", 2:"Stationary", 3:"Swing", 4:"Walk"}
# ПРИМЕЧАНИЕ: выбранная частота дискретизации и диапазон должны соответствовать частоте дискретизации и диапазону MLC.
# lsm = LSM6DSOX(SPI(5), cs_pin=Pin("PF6", Pin.OUT_PP, Pin.PULL_UP),
#        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]])