这次参加 Let's do 2026 年第 3 期：基于边缘 AI 的电机状态检测，我选择 NUCLEO-C562RE 开发板、LIS3DH 三轴加速度计和 ULN2003 + CX28BYJ-48 减速步进电机。目标是先让电机稳定启停，再采集停止与运行时的振动数据，最后用 NanoEdge AI Studio 训练分类模型并部署到 STM32 上。

1. 硬件接线与基础功能

开发板通过板载 ST-LINK V3 连接电脑，虚拟串口使用 USART2（PA2/PA3，115200 baud）；板载 LED 在 PA5。LIS3DH 走 I²C1：PB6 接 SCL、PB7 接 SDA，传感器接 3.3 V 和公共地。ULN2003 驱动板的 IN1～IN4 分别接 PC1、PB4、PB10、PA8；驱动板接开发板 5 V 和公共地，电机插在驱动板接口上。触摸模块 AT42QT1010 的 OUT 接 PA10，VDD 接 3.3 V，用它控制电机启停。

先单独验证 LED 闪烁、串口打印，再测试电机。最初电机不转，驱动板红灯会亮；检查供电、公共地和驱动板 SW2 后，四路指示灯开始按步进相序依次变化，电机也实际转动。当前程序以 10 ms 为半步间隔驱动电机，停止时关闭四路驱动输出。

2. 触摸切换：一次消抖问题的定位

触摸模块本身的指示灯会响应，但电机起初没有可靠切换。为了定位问题，我暂时关闭加速度采集，只保留触摸诊断串口信息。一次测试中，触摸后 TOUCH_DIAG 的边沿计数从 0 增加到约 300，有效触发仍为 0。这说明 PA10 和外部中断能够收到信号，问题在软件判定逻辑。

旧实现每收到一个边沿就重新等待 30 ms，连续边沿把确认时间不断往后推，直到松开时才检查，结果又判为无效。修改后只在第一次边沿启动确认计时；30 ms 后若引脚仍为高电平，就切换电机状态。释放也经过确认，随后才允许下一次触发。中断与主循环共享的状态使用 volatile，串口发送放在主循环中，避免在中断里做阻塞输出。这样触摸启停已经可以正常工作。

3. 加速度数据采集与整理

LIS3DH 配置为三轴约 100 Hz 采样、±2 g 量程，串口原始记录格式为 ACC_MG,状态,x,y,z，单位为 mg。采集时电机在停止和运行状态间切换，日志由 scripts/capture_motor.ps1 保存，再由 scripts/prepare_neai.py 转换为 NanoEdge AI Studio 可导入的 CSV。转换时跳过每次切换后的前 100 个采样，避免把启动或停止的过渡段混进稳定状态数据。

每个 CSV 行是一个 64 点的三轴时间窗口，共 192 个数，顺序为 x0,y0,z0,x1,y1,z1,...。现有训练集包含停止 110 个窗口、运行 115 个窗口；另一段独立采集保留停止 22 个、运行 20 个窗口作验证。当前推理固件默认关闭高频 ACC_MG 串口打印，以减少串口负担；需要重新录数时可将源码中的 BOARD_ACCEL_STREAM 设为 1 后重新烧录。

4. 模型训练、接入与演示

在 NanoEdge AI Studio 中建立二分类项目，选择时间序列和三轴加速度计，分别导入停止、运行 CSV。导出的 GCC 库目标为 NUCLEO-C562RE 的 Cortex-M33 硬浮点配置，输入长度为每轴 64 点。固件每收满一个窗口就把 mg 数值转换为浮点数组调用分类库，串口输出 AI,STOP 或 AI,RUN；模型输入只包含加速度，不使用电机控制命令作为分类依据。

导出包的 PC 模拟器对未参与训练的 42 个窗口测试，停止 22/22、运行 20/20 均分类正确。模型已链接到 STM32 工程并通过 ST-LINK 烧录；实际演示时，触摸模块切换电机启停，板载 LED 持续闪烁，串口显示 MOTOR,STOP／MOTOR,RUN，并周期输出 AI,STOP／AI,RUN 识别结果。至此，从传感器采集、数据整理、模型训练到板上状态识别的流程已经跑通。