NanoEdge AI Studioを使用したArduino上でのじゃんけんの実行

シームレスなAI統合を目指しているメーカーに最適なソリューションであるNanoEdge AI Studioを使用して、Arduinoプロジェクトの可能性を広げましょう。 Arduinoのシンプルさを高く評価するメーカーにとって、AI開発への移行は難しく感じるかもしれません。しかし、恐れることはありません。NanoEdge AIを使用すればプロセスを簡素化できます。

じゃんけんプロジェクトにAIを追加したいのに、専門知識がない場合でも、 NanoEdgeを使用すれば、AI知識は必要ありません。 直観的なインタフェースとArduino IDEとの互換性により、NanoEdge AI Studioがあなたに代わって複雑な処理を行います。

データを収集し、NanoEdge AI Studioにインポートするだけで、最適なモデルを自動で探します。 経験豊富なメーカーも、起業したばかりのメーカーも、NanoEdge AIがあればArduinoプロジェクトへのAIの統合を難なくこなせます。

アプローチ

目的は、Arduino IDEでNanoEdge AI Studioを使用してAIじゃんけんの簡単なデモを作成することです。 これらのツールを選んだ理由はシンプルさで、このデモはわずか2～3時間で作成できます。

詳細な手順ガイドはこちらからご覧いただけます。

まず、ToF測距センサを使用して、以下の4クラスのデータを収集しました（データセットはこちらからダウンロードできます）。

アイドル状態を表す空

グーのジェスチャ

パーのジェスチャ

チョキのジェスチャ

ToF測距センサは8 x 8行列データを出力します。これを64サイズの信号に整形し直します。
NanoEdgeは、この4クラスを認識できる最適なAIライブラリをベンチマークして特定するのに役立ちました。
NanoEdge AI Studioバージョン4.4では、Arduino IDE互換のライブラリ･コンパイルが可能になりました。

仕上げとして、Arduino IDEで実際のデモを作成します。

NanoEdge AIライブラリとともに、必要なライブラリ（TOF、ディスプレイなど）をインポートします。

ToFデータを収集し、AIに検出させるためのメイン･コードを作成します。

プレーヤとAIが出したサインを両方表示します。

これで遊ぶ準備ができました！

センサ

マルチゾーン対応ToF測距センサ（リファレンス･デバイス：VL53L5CX）

データ

4クラスのデータ：空、グー、チョキ、パー
データ長：64（ToFからの8 x 8行列）

結果

精度：95.8%、使用RAM：1.1KB、使用Flashメモリ：111.3KB