Arduino: искусственный интеллект и машинное обучение

От издательства........................................................................................ 9
Предисловие ............................................................................................11
Благодарности .........................................................................................16
Об авторе..................................................................................................17
Глава 1 Начало работы.........................................................................18
1.1. Обзор...................................................................................18
1.2. Общая картина ..................................................................19
1.3. Быстрый старт Arduino.....................................................20
1.3.1. Краткое руководство по быстрому старту ............21
1.3.2. Обзор среды Arduino IDE.........................................24
1.3.3. Концепция альбома для эскизов............................24
1.3.4. Программное обеспечение Arduino, библиотеки и ссылки на языки.........................................24
1.3.5. Написание скетча Arduino.......................................26
1.4. Приложение: светодиодная лента..................................28
1.5. Выводы................................................................................33
1.6. Задания...............................................................................33
Источники.................................................................................33
Глава 2 Arduino Nano 33 BLE Sense ...................................................34
2.1. Обзор...................................................................................34
2.2. Плата Arduino Nano 33 BLE Sense....................................35
2.3. Возможности Arduino Nano 33 BLE Sense ......................37
2.4. Подсистемы модуля NINA B306 ......................................37
2.4.1. Память модуля B306 .................................................40
2.4.1.1. Программируемая флеш-память...................40
2.4.1.2. Статическая память с произвольным
доступом (SRAM) в модуле B306 .................................40
2.5. Периферийные устройства модуля NINA B306.............41
2.5.1. Каналы широтно-импульсной модуляции (PWM)....................................................................................41
2.5.2. Последовательная связь ..........................................43
2.5.2.1. USART.................................................................43
2.5.2.2. Последовательный периферийный интерфейс (SPI) .............................................................47
2.5.2.3. Интерфейс I2C (TWI)........................................52
2.5.2.4. Аналого-цифровой преобразователь ADC ...53
2.5.3. Bluetooth с низким энергопотреблением (BLE)...56
2.5.3.1. Библиотека ArduinoBLE...................................59
2.6. Периферийные устройства Nano 33 BLE Sense.............65
2.6.1. Девятиосевой IMU LSM9DS1 ...................................65
2.6.2. Барометр и датчик температуры LPS22HB...........67
2.6.3. Датчик относительной влажности и температуры HTS221 ......................................................69
2.6.4. Цифровой датчик расстояния, окружающего освещения, RGB-цвета и распознавания жестов APDS-9960............................................................................71
2.6.4.1. Распознавание жестов.....................................71
2.6.4.2. Датчик цвета .....................................................74
2.6.4.3. Датчик расстояния ...........................................76
2.6.5. Цифровой микрофон MP34DT05............................77
2.7. Приложение: Bluetooth BLE GreenhouseMonitor...........80
2.8. Выводы................................................................................87
2.9. Задания...............................................................................87
Источники.................................................................................88
Глава 3 Arduino Nano 33 BLE Sense: питание и сопряжение с внешними устройствами ....................................................90
3.1. Обзор...................................................................................90
3.2. Требования к питанию Arduino ......................................91
3.3. Стабилизаторы напряжения ...........................................91
3.3.1. Питание Nano 33 от батарей ...................................93
3.4. Концепции сопряжения с внешними устройствами...93
3.5. Устройства ввода ...............................................................94
3.5.1. Переключатели и кнопки ........................................94
3.5.1.1. Устранение дребезга контактов .....................96
3.6. Выходные устройства .......................................................98
3.6.1. Светоизлучающие диоды (LED)..............................98
3.6.2. Жидкокристаллический дисплей (ЖК-дисплей, LCD)..............................................................99
3.7. Принципы управления двигателем................................99
3.7.1. Двигатель постоянного тока..................................102
3.7.1.1. Характеристики двигателей постоянного тока.........................................................102
3.7.1.2. Однонаправленное управление двигателем постоянного тока ...................................103
3.7.1.3. Управление скоростью двигателя постоянного тока – широтно-импульсная модуляция (PWM)........................................................106
3.8. Приложение: Dagu Magician робот ...............................107
3.8.1. Требования ..............................................................111
3.8.2. Принципиальная схема .........................................112
3.8.3. Алгоритм управления роботом DaguMagician ...113
3.8.4. Тестирование алгоритма управления .................121
3.9. Выводы..............................................................................121
3.10. Задания...........................................................................122
Источники...............................................................................122
Глава 4 Искусственный интеллект и машинное обучение..........124
4.1. Обзор.................................................................................125
4.2. Краткая история развития искусственного интеллекта и машинного обучения ....................................127
4.3. Метод К ближайших соседей.........................................129
4.4. Дерево решений ..............................................................134
4.5. Приложение: классификатор KNN ...............................150
4.6. Приложение: дерево решений......................................150
4.7. Выводы..............................................................................152
4.8. Задания.............................................................................152
Источники...............................................................................153
Глава 5 Нечеткая логика ....................................................................155
5.1. Обзор концепций............................................................155
5.2. Теория ...............................................................................157
5.2.1. Установить цель, входы и выходы системы
нечеткого управления......................................................159
5.2.2. Размыть четкий сигнал датчика ..........................159
5.2.3. Применение правил...............................................162
5.2.4. Объединение активных правил
и восстановление четкости выхода ...............................162
5.3. Arduino-библиотека eFLL...............................................163
5.3.1. Простой пример......................................................163
5.3.2. Расширенный пример............................................169
5.4. Применение .....................................................................172
5.5. Выводы..............................................................................180
5.6. Задания.............................................................................180
Источники...............................................................................181
Глава 6 Нейронные сети.....................................................................183
6.1. Обзор.................................................................................184
6.2. Биологический нейрон...................................................184
6.3. Персептрон.......................................................................185
6.3.1. Обучение модели персептрона ............................187
6.3.2. Режим выполнения одиночного персептрона ...195
6.3.3. Сортировка помидоров..........................................197
6.4. Модель группы персептронов.......................................201
6.4.1. Режим выполнения трех персептронов ..............210
6.5. Проблемы персептрона..................................................211
6.6. Искусственная нейронная сеть (ANN) .........................211
6.6.1. Модель одиночного нейрона ................................211
6.6.2. Режим выполнения одиночного нейрона...........216
6.6.3. Искусственные нейронные сети ANN..................216
6.6.4. Сходимость ANN .....................................................231
6.7. Глубокие нейронные сети и глубокое обучение.
Введение в программные инструменты ............................232
6.8. Приложение: управление роботом с помощью ANN ..........................................................................................235
6.9. Выводы..............................................................................236
6.10. Задания...........................................................................236
Источники...............................................................................238
Предметный указатель ........................................................................239

Те, кто знаком с концепциями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), могут возразить, что они наиболее подходят для более мощных вычислительных платформ. Однако недавние разработки позволили использовать определенные приложения на микроконтроллерах после их обучения. В этой книге обсуждаются методы ИИ и МО специально для микроконтроллеров. Цель состоит в том, чтобы познакомить вас с концепциями и позволить вам попрактиковаться на недорогом, доступном оборудовании и программном обеспечении Arduino. Вначале рассматриваются Arduino IDE, Arduino Nano 33 BLE Sense, а также методы работы с сенсорами и периферийными интерфейсами. Далее на базе этих микроконтроллеров реализуются методы K ближайших соседей (KNN), деревья решений, нечеткая логика, персептроны и искусственные нейронные сети (ANN).
Издание предназначено широкому кругу радиолюбителей, инженеров, разработчиков, а также может быть полезно студентам и преподавателям.