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Arduino官方提供Edge Impluse使用指南，通过使用Edge Impluse平台提供的边缘AI云平台收集数据、训练模型和部署模型到开发板上。可以参考以下连接进行针对Arduino开发板进行Edge Impluse平台上的AI模式训练。

https://docs.arduino.cc/tutorials/nano-33-ble-sense-rev2/edge-impulse/#modifying-the-program-and-using-the-built-in-rgb-led

# 1、开发环境搭建
首先通过以下链接，通过Arduino平台创建Edge Impluse账号。这么做的原因是因为Arduino有专用的Edge Impluse操作界面，为Arduino开发板提供便捷的AI模型开发服务。

https://mltools.arduino.cc/studio/144605


接下来需要在电脑端安装Edge Impluse CLI和Arduino CLI，具体的安装指南可以参考以下链接中的说明

https://docs.edgeimpulse.com/docs/cli-installation

https://arduino.github.io/arduino-cli/latest/

其中Edge Impluse CLI的安装过程比较长，在安装时需要注意。


Node.js安装完成的后处理脚本会对Python3的安装进行检查，不必额外进行python3的安装。


从以下链接下载用于连接到EdgeImpule平台和采集开发板传感器数据的固件。

https://cdn.edgeimpulse.com/firmware/arduino-nano-33-ble-sense.zip

或者从官方指南中的链接下载。


使用下载的压缩包中的烧录脚本，烧录固件到开发板。


到此，Edge Impluse平台账户、Edge Impluse CLI、Arduino CLI以及开发板上配套的固件都已经准备完毕。

# 2、Edge Impluse AI模型训练
使用Edge Impluse进行边缘AI模型的训练流程大致如下：

开发板、PC和云平台之间的关系如下

完成前述的准备后，在Windows中打开命令提示符(使用Powershell无法运行)


可以在Edge Impluse网页控制台查看开发板的连接状态。


## 2.1 数据收集
在Data Acquisiton标签栏中开始数据收集，可以定义数据的标签、来源等信息，此处选择的时板载的IMU传感器，完成设置后，点击开启按钮，即可采集所需的数据。

这里选定静止、上下、摆动三种运动状态下的IMU传感器的数据，各取18组数据用作训练，各5组用于测试。


Edge_Impluse采集数据的过程还是很方便的，现在做AI训练，嵌入式工程师的主要工作量在AI数据收集和标注，确实降低了AI开发的门槛。

## 2.2 Impulse 工程和AI模型训练
在 Impluse Degsigan标签栏中选择处理模块和学习模块完成Impluse工程的创建。

其中的Time series data栏中采用默认的对IMU的六轴信息采用2s的窗口进行频谱分析，数据的输入频率为100Hz。

在Spectral features栏中使用参数自整定，可以自动填写所需参数，完成后点击保存。

在Classifier一栏中可以对模型训练的配置进行调整，这里采用默认设置进行模型训练，训练完成后，可以在左侧查看模型的训练姐结果。

## 2.3 模型部署
根据模型的训练结果，其训练效果是很好的，在Deployment栏中可以选择要部署的开发板和模型的量化数据类型，然后就可以开始编译固件，编译完成可以下载到本地。


使用下载好的固件压缩包中的烧录脚本将固件烧录到开发板。


在命令行运行`edge-impluse-run-impluse`即可连接开发板并显示模型的识别效果


https://www.bilibili.com/video/BV11zjtz7Efg/?vd_source=c3c72f263ba4f17695f3ce613d1d0024
# 3 总结
使用Arduino定制的Edge Impluse云平台服务，开发者只需要上传数据即可快速完成边缘AI模型的训练。使用起来还是很方便的。



背后支持的技术Docker、网络服务器、云服务器。