「市販のEMGとIMUを使用し、エッジ端末で手の動きを分類した上でAWS IoTに結果を送信する」プログラム

学習	推論

開発用PCやRaspberry piに以下のコマンドで、本リポジトリをダウンロードしておく
git clone https://github.com/airkei/quarantine_helper.git

1. arduino nano ble 33 sense(以下、arduino)上で、__COLLECT_RAW_DATA__をtrueにしたarduino/main プログラムを実行し、データをPCに送信する
2. PC上でpc/data_upload.pyプログラムを実行し、データをS3にアップロードする
3. S3に保存されたデータに対して、cloudディレクトリの以下を実行する
   1. touch_model_collect_data.ipynbを実行し、データを整形する
   2. touch_model_tuning.ipynbを実行し、ハイパーパラメータのチューニングをかける
   3. touch_model_conv_tflite.ipynbを実行し、TF Lite用の学習データを作成する

1. 学習で作成したモデルをarduino/main/model.cにコピーし、arduino上でarduino/main プログラムを実行する
2. Raspberry Pi 4上で、rasp/gateway.py プログラムを実行する

詳細は各ディレクトリ内のREADME.mdに記載

• arduino
  arduinoのプログラム
• cloud
  AWSのプログラム
• rasp
  raspberry piのプログラム
• pc
  arduinoとシリアル接続したpcのプログラム