【let's do|2026年第3期】边缘 AI 步进电机
本文介绍了 Let's Do|2026年第3期 活动，使用 NUCLEO-C562RE 开发板结合 LIS3DH 加速度传感器采集步进电机振动数据，训练 AI 模型，实现运行状态推理的项目设计。
项目介绍
NUCLEO-C562RE 开发板通过采集 LIS3DH 传感器数据、模型训练、AI 推理，判断步进电机运行状态的项目设计。
准备工作：硬件连接、环境搭建、软件获取；
数据采集：电机串口控制、加速度数据打印、AI 模型创建；
模型训练：类别数据加载、Benchmark训练、效果验证；
状态识别：模型函数调用、关键代码、效果演示。
环境搭建
下载并安装 STM32CubeMX2 软件；
下载并安装 VS Code 软件；
安装 STM32CubeIDE for VS Code 插件；
下载、安装并运行 NanoEdge AI Studio 软件；
收到电子邮件，复制注册码；
运行软件，输入注册码激活，进入主页面；
硬件连接
使用纳米双面胶将 LIS3DH 模块固定在 28BYJ-48 步进电机表面，以探测振动加速度变化；
粘贴时尽量使接触面积最大，以提升检测精度；
最好使用没有弹性的双面胶，避免吸收振动，提高不同电机状态下的信号差异；
将步进电机驱动板、LIS3DH 模块和开发板对应引脚连接；
接线方式详见：【let's_do|2026年第3期】步进电机的串口控制 、【let's_do|2026年第3期】加速度计 。
准备工作
串口打印加速度数据，同时串口中断控制步进电机转速，以便后期通过串口采集不同状态类别的训练数据。
步进电机控制
使用串口中断控制步进电机转速。
打开 STM32CubeMX2 软件，新建工程并配置步进电机所需 GPIO、串口通信 USART2、LIS3DH 模块对应 I2C1；
详见：【let's_do|2026年第3期】步进电机的串口控制 、【let's_do|2026年第3期】加速度计 。
代码
修改 main.c 文件，添加如下代码
#include "main.h"
#include "stepmotor.h"
/* 档位 -> 相位间延时(ms)：0=停 1=慢 2=快 3=最快 */
static const uint16_t speed_delay_tbl[4] = {0, 5, 2, 0};
static int speed_level = 0; /* 0=停止 1=慢 2=快 3=最快 */
static int motor_dir = 1; /* 1=顺时针 -1=逆时针 */
int __io_getchar(void) {}
int __io_putchar(int ch) {}
void HAL_UART_RxCpltCallback(hal_uart_handle_t *huart, uint32_t size_byte, hal_uart_rx_event_types_t rx_event){}
/**
* @brief 解析 {"speed": N}，N ∈ [0,3]
* @retval 0 成功，-1 失败
*/
static int parse_speed_cmd(int *level)
{
char *p = strstr((char *)uart_rx_buf, "\"speed\"");
int v;
if (p == NULL) return -1;
p = strchr(p, ':');
if (p == NULL) return -1;
v = atoi(p + 1);
if (v < 0 || v > 3) return -1;
*level = v;
return 0;
}
/**
* @brief 电机轮询：处理串口速度指令 + 走一个完整周期（8 相位）
* @note 主循环反复调用即可；先处理指令再走步，新指令当圈立即生效
*/
static void motor_poll(void)
{
/* ---------- 1. 收指令：随时可打断转动 ---------- */
if (uart_rx_ready)
{
int lvl = speed_level;
int ok = parse_speed_cmd(&lvl);
uart_rx_len = 0;
memset(uart_rx_buf, 0, sizeof(uart_rx_buf));
uart_rx_ready = false;
if (ok == 0)
{
speed_level = lvl;
if (speed_level == 0)
{
stepper_stop(); /* 0 档：四相断电 */
}
printf("OK: speed=%d\r\n", lvl);
}
else
{
printf("ERR: {\"speed\":0|1|2|3}\r\n");
}
}
/* ---------- 2. 走一个完整周期（8 相位）后立即返回 ---------- */
if (speed_level != 0)
{
stepper_step(motor_dir, speed_delay_tbl[speed_level]);
}
}
int main(void)
{
/* 初始化步进电机 */
stepper_init();
printf("\r\n=== Stepper Motor Speed Control ===\r\n");
printf("Usage: {\"speed\": 0|1|2|3}\r\n");
printf(" 0 = stop\r\n");
printf(" 1 = slow (5 ms/phase)\r\n");
printf(" 2 = fast (2 ms/phase)\r\n");
printf(" 3 = max (0 ms/phase -> real 1ms)\r\n\r\n");
/* 启动 UART 中断接收 */
HAL_UART_Receive_IT(mx_usart2_uart_gethandle(), &rx_temp, 1);
printf("\r\nSystem Ready!\r\n");
printf("Waiting for JSON command: {\"speed\": 1}\r\n");
while (1)
{
motor_poll();
}
} /* end main */保存代码。
效果
编译并上传工程，打开串口调试助手；
发送速度指令，控制步进电机转速；
加速度打印
串口打印 LIS3DH 传感器三轴加速度值，同时串口中断控制步进电机转速切换。
代码
修改 main.c 文件，添加如下代码
#include "main.h"
#include "stepmotor.h"
#include <math.h>
#include "lis3dh_reg.h"
#define LIS3DH_I2C_ADDR (LIS3DH_I2C_ADD_H & 0xFEU)
static stmdev_ctx_t lis3dh_ctx;
uint32_t last_acc_tick = 0; // 数据打印的时间戳
static int32_t platform_write(void *handle, uint8_t reg, const uint8_t *buf, uint16_t len);
static int32_t platform_read(void *handle, uint8_t reg, uint8_t *buf, uint16_t len);
static void platform_delay(uint32_t millisec);
/**
* @brief 加速度打印轮询（非阻塞）：每 100ms 读一次 LIS3DH 并打印
* @note 主循环里反复调用即可，未到时间立即返回
*/
static void acc_print_poll(void)
{
static uint32_t last_acc_tick = 0;
int16_t acc_raw[3];
float acc_mg[3];
float acc_g[3];
if ((uint32_t)(HAL_GetTick() - last_acc_tick) < 100U)
return;
last_acc_tick = HAL_GetTick();
if (lis3dh_acceleration_raw_get(&lis3dh_ctx, acc_raw) == 0)
{
/* 已配置为高分辨率(HR_12bit)模式，±2g 用 hr 换算 */
acc_mg[0] = lis3dh_from_fs2_hr_to_mg(acc_raw[0]);
acc_mg[1] = lis3dh_from_fs2_hr_to_mg(acc_raw[1]);
acc_mg[2] = lis3dh_from_fs2_hr_to_mg(acc_raw[2]);
acc_g[0] = acc_mg[0] / 1000.0f;
acc_g[1] = acc_mg[1] / 1000.0f;
acc_g[2] = acc_mg[2] / 1000.0f;
printf("%.3f,%.3f,%.3f\r\n",
(double)acc_g[0], (double)acc_g[1], (double)acc_g[2]);
}
else
{
printf("Read LIS3DH data failed!\r\n");
}
}
int main(void)
{
// 初始化 LIS3DH 和步进电机
while (1)
{
acc_print_poll();
motor_poll();
}
} /* end main */保存代码。
效果
编译并上传工程至板端，打开串口调试助手；
连续打印三轴加速度值；
发送 JSON 指令控制电机转速，观察加速度值的变化；
数据采集
使用 NanoEdge AI Studio 软件创建工程并串口采集 LIS3DH 数据。
工程创建
点击左上角 Home 键进入主页，点击 New Project 按钮，选择信号类型为 Classify，点击 Create 按钮；
进入工程设置页面，配置工程名称，选择目标设备 NUCLEO-C562RE ；
根据芯片型号设置存储空间，设置传感器为 Accelerometer ，轴数为 3，点击 Save 进入下一步；
进入 Signals 标签页，点击 New Class 按钮，可选择文件导入、串口采集等方式（数据格式见右侧说明）；
串口打印
通过串口发送指令 {"speed": 0|1|2|3} 实现静止、低速、中速、高速旋转控制；
点击 Add signals 按钮，配置端口、波特率、采集组数，点击 Start 开始接收串口数据；
采集完成后点击 Next ，对数据集进行分类命名，点击 Import 导入；
重复上述过程，添加多个分类信号；
模型训练
分类信号采集添加完成后，进入 Benchmark 标签页，点击新建，项目命名后选择 Start；
自动开始训练模型；
由于模型和算法种类较多，训练过程需耗费2小时以上；
训练完成，耗时 3 个多小时；
验证导出
待训练完成后，点击 Valiation 标签页进行模型验证；
在量化准确度最高的模型（第1个）点击右侧的 Serial Emulator 按钮，对串口采集的数据进行实时分析汇总，最后给出置信度最高的分类状态；
验证模型需固定步进电机，使其所处环境与训练时一致。
勾选目标模型，点击左侧 New Experiment 按钮，添加不同分类数据，对识别准确度进行估计和验证；
验证通过后，进入 Deployment 标签页，设置构建工具链等，点击 Deploy Library 生成 C 代码文件；
右侧显示模型的使用示例代码，可根据需要进行修改；
状态识别
将采集的 LIS3DH 加速度数据传递给 AI 模型识别函数，串口打印预测结果。
流程图
代码
修改 main.c 文件，添加如下代码
#include "main.h"
#include "NanoEdgeAI.h"
#define NEAI_SAMPLE_PERIOD_MS 100U /* 等于训练时的采样周期：10Hz→100 */
float input_signal[NEAI_INPUT_SIGNAL_LENGTH * NEAI_INPUT_AXIS_NUMBER]; /* 3 个 */
float probabilities[NEAI_NUMBER_OF_CLASSES]; /* 4 个 */
static uint32_t neai_last_tick = 0;
/**
* @brief 加速度打印轮询（非阻塞）：每 100ms 读一次 LIS3DH 并打印
* @note 主循环里反复调用即可，未到时间立即返回
*/
static void acc_print_poll(void){}
/**
* @brief 电机轮询：处理串口速度指令 + 走一个完整周期（8 相位）
* @note 主循环反复调用即可；先处理指令再走步，新指令当圈立即生效
*/
static void motor_poll(void){}
/**
* @brief NEAI 轮询：每 100ms 读一次 LIS3DH 并调用 neai_classification()，打印分类结果
* @note 主循环里反复调用即可，未到时间立即返回
* 需要在 main() 里先调用 neai_classification_init() 初始化
*/
static void neai_poll(void)
{
int16_t raw[3];
int id_class = 0;
if ((uint32_t)(HAL_GetTick() - neai_last_tick) < NEAI_SAMPLE_PERIOD_MS)
return;
neai_last_tick = HAL_GetTick();
if (lis3dh_acceleration_raw_get(&lis3dh_ctx, raw) != 0)
return; /* 读失败跳过这次 */
/* 长度=1，填 X Y Z 值 */
input_signal[0] = lis3dh_from_fs2_hr_to_mg(raw[0]) / 1000.0f; /* g 单位 */
input_signal[1] = lis3dh_from_fs2_hr_to_mg(raw[1]) / 1000.0f;
input_signal[2] = lis3dh_from_fs2_hr_to_mg(raw[2]) / 1000.0f;
if (neai_classification(input_signal, probabilities, &id_class) != NEAI_OK)
{
printf("NEAI ERR\r\n");
return;
}
printf("id=%d %s p=%d%%/%d%%/%d%%/%d%%\r\n",
id_class,
neai_get_class_name(id_class),
(int)(probabilities[0] * 100.0f),
(int)(probabilities[1] * 100.0f),
(int)(probabilities[2] * 100.0f),
(int)(probabilities[3] * 100.0f));
}
int main(void)
{
uint8_t whoami = 0;
if (mx_system_init() != SYSTEM_OK)
{
return (-1);
}
else
{
/* 配置 LIS3DH */
printf("LIS3DH initialized OK!\r\n");
// 初始化模型
if (neai_classification_init() != NEAI_OK)
{
printf("NEAI init failed!\r\n");
while (1) { }
}
printf("NEAI ready: id=%s len=%d axis=%d classes=%d\r\n",
neai_get_id(),
neai_get_input_signal_size(),
neai_get_axis_number(),
neai_get_number_of_classes()
);
printf("=== NEAI classes (%d) ===\r\n", NEAI_NUMBER_OF_CLASSES);
for (int i = 0; i < NEAI_NUMBER_OF_CLASSES; i++)
{
printf(" id=%d name=%s\r\n", i, neai_get_class_name(i));
}
/* 初始化步进电机 */
stepper_init();
printf("\r\nSystem Ready!\r\n");
printf("Waiting for JSON command: {\"speed\": 2}\r\n");
while (1)
{
//acc_print_poll(); /* 加速度打印 */
motor_poll(); /* 串口控制 */
neai_poll(); /* 状态预测 */
}
}
} /* end main */保存代码。
在 CMakeLists.txt 文件添加模型文件路径；
target_sources(${CMAKE_PROJECT_NAME} PRIVATE
# Add additional source files here
stepmotor.c # 步进电机驱动
lis3dh_reg.c # 加速度传感器驱动
)
target_link_options(${CMAKE_PROJECT_NAME} PUBLIC
# Add additional linker flags here
-u _printf_float # 浮点运算
)
target_link_libraries(${CMAKE_PROJECT_NAME} PUBLIC
# Add additional linker libraries here
"${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/libneai.a" # ai 模型
)保存文件。
效果
编译并上传工程至板端，打开串口调试助手；
接收连续打印状态预测结果和 4 个分类的置信度；
输出的各个字段的含义如下
| 字段 | 含义 | 来源 |
| id = x | 模型预测的类别编号 x | id_class |
| stop/speed1|2|3 | 电机转速预测结果，与类别 id 对应 | neai_get_class_name(id_class) |
| p=95%/1%/1%/1% | 类别置信度 stop / speed3|2|1 | probabilities[0..3] |
发送 JSON 指令控制电机转速，观察状态预测结果和置信度；
状态 Stop 的置信度约为 90%
对于状态 speed1 进行预测，置信度约为 60%
状态 speed2 预测的置信度约为 70% ；
状态 speed3 预测的置信度为 80%
总结
本文介绍了 Let's Do|2026年第3期 活动，使用 NUCLEO-C562RE 开发板结合 LIS3DH 加速度传感器采集步进电机振动数据，训练 AI 模型，实现运行状态推理的项目设计，为边缘 AI 等相关项目的开发和应用提供了参考。
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