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Reality AI數(shù)據(jù)采集插件介紹

瑞薩嵌入式小百科 ? 來源:瑞薩MCU小百科 ? 2025-01-24 12:19 ? 次閱讀
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當前,人工智能(Artificial Intelligence,AI)發(fā)展勢頭愈發(fā)強勁,呈現(xiàn)出一種不可阻擋的迅猛態(tài)勢。從廣為人知的大型語言模型(Large Language Models,LLMs)如ChatGPT、文心一言、通義等,這些模型以其卓越的自然語言處理能力,引領著人機交互的新風尚,到邊緣計算領域的AI應用,諸如精準的語音識別技術、高效的人臉識別系統(tǒng),AI正以前所未有的深度和廣度滲透到社會的各個角落。越來越多的行業(yè)與群體開始密切關注并積極接納這一革命性的新技術。無論是金融、醫(yī)療、教育還是娛樂、制造、交通等領域,AI都以其獨特的價值主張——提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化決策過程、增強用戶體驗等,成為推動行業(yè)轉型升級的重要力量。

瑞薩電子,作為國際一流的知名嵌入式處理器專業(yè)制造商,憑借其深厚的行業(yè)積淀與卓越的技術實力,為客戶提供了豐富的嵌入式處理器產(chǎn)品,涵蓋多種架構的MCU微控制器)與MPU(微處理器)系列,充分滿足了不同應用場景下的多樣化需求。公司巧妙地通過以語音(voice),實時分析(Real Time Analytics)RTA,Vision(視覺)三大AI領域方向為橋梁,精妙地串聯(lián)起低功耗設計,傳感器融合,電機控制,人機界面,無線通信,電容式觸摸,云連接,功能安全和網(wǎng)絡安全等一系列關鍵技術,為客戶在廣泛的領域——包括家庭智能化、建筑自動化、工業(yè)自動化升級、消費電子創(chuàng)新、現(xiàn)代農業(yè)轉型、健康管理優(yōu)化、城市基礎設施智能化、通信設備革新以及汽車電子發(fā)展等方面,顯著提升了產(chǎn)品的智能化水平,推動了各行業(yè)的數(shù)字化轉型與智能化升級。

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瑞薩電子推出的Reality AI工具(以下簡稱為Reality AI Tool)使工程師能夠基于高級信號處理生成構建TinyML/Edge AI模型。用戶可以自動探索傳感器數(shù)據(jù)并生成優(yōu)化模型。Reality AI工具包含一系列分析功能,可用于尋找最佳傳感器或最佳傳感器組合、傳感器放置位置以及自動生成組件規(guī)格,還包括完全可解釋的時域/頻域模型功能,以及部署在瑞薩電子的全系列MCU(RA/RX/RL78)和MPU(RZ)平臺執(zhí)行的優(yōu)化代碼。

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目前,Reality AI Tool已經(jīng)推出Reality AI Explorer版本,它為用戶提供免費的,全面的自助式評估沙盒訪問權限。符合條件的客戶現(xiàn)在就可以訪問(您可復制下方鏈接至瀏覽器或掃描二維碼進行查看),了解并使用Reality AI Tool的全部功能,包括自動化AI模型構建、驗證和部署模塊。

Reality AI Tools

https://www.renesas.com/en/software-tool/reality-ai-tools

訓練數(shù)據(jù)是AI訓練中非常重要的一部分,訓練數(shù)據(jù)的質量直接影響AI模型的性能。高質量的數(shù)據(jù)(準確性、完整性、可信度和一致性高)能夠確保模型學習到正確的模式和關系,從而在實際應用中表現(xiàn)出高效性和準確性。相反,劣質的數(shù)據(jù)會導致模型學到錯誤的知識,增加應用風險。同時訓練數(shù)據(jù)采集是構建AI模型的重要步驟,它涉及從各種來源收集、整理和分析數(shù)據(jù)的過程。

瑞薩電子將自身的e2studio開發(fā)環(huán)境和Reality AI Tool整合,用戶可以通過e2studio中的數(shù)據(jù)插件采集訓練數(shù)據(jù),與Reality AI Tool無縫對接。RA,RX,RL78系列MCU都支持e2 studio中的數(shù)據(jù)采集插件。

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在FSP中新增了數(shù)據(jù)采集模塊,Data Collector(數(shù)據(jù)采集器)和Data Shipper(數(shù)據(jù)發(fā)送器)。Data Collector用來采集訓練數(shù)據(jù),Data Shipper用來發(fā)送數(shù)據(jù)給PC。通過這些模塊,用戶可以:

接收數(shù)據(jù)并保存成標準格式的WAV/CSV文件。

管理數(shù)據(jù)文件。

數(shù)據(jù)文件打標。

下圖是瑞薩電子的Reality AI的RealityCheck Motor框圖。通過e2studio中的數(shù)據(jù)采集插件(黃色部分),采集AD通道上的直流無刷電機的UVW的相位等數(shù)據(jù),不需要額外傳感器,來實現(xiàn)電機的失衡(Unbalanced)狀態(tài)檢測。

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Data Collector – 數(shù)據(jù)采集器

從指定地址讀取數(shù)據(jù),或者用戶可以提供數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)收集器。

兩種模式:Snapshot mode(快照模式),Data feed mode(數(shù)據(jù)傳輸模式)。

最多支持同時16通道(Snapshot mode,8通道,Data feed mode,8通道)傳感器數(shù)據(jù)采集。

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Snapshot mode(快照模式)

Data Collector讀取傳感器數(shù)據(jù)。通過FSP中定時或者事件模塊,觸發(fā)Data Collector數(shù)據(jù)采集。

適合采集ADC,Microphone等數(shù)據(jù)。

Data feed mode(數(shù)據(jù)傳輸模式)

將數(shù)據(jù)從傳感器推送到data Collector,時序由傳感器決定。

數(shù)字傳感器通過I2C/SPI提供時序。如:I2C加速度傳感器。

每個數(shù)據(jù)采集器中的每種模式最多支持8通道傳感器數(shù)據(jù)采集。

用戶可以通過FSP的圖形界面新增和配置Data Collector與Data Shipper模塊。

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另外,可以查閱FSP的用戶手冊(user manual)來了解并學習Data Collector與Data Shipper模塊的API說明和示例代碼。用戶手冊在e2 studio的安裝目錄下的fsp_documentation路徑下。注意,每個版本的e2 studio安裝路徑略有不同,需要根據(jù)實際情況訪問fsp_documentation文件夾。

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Data Collector API與示例代碼

API主要涉及Data Collector的相關配置和打開,關閉等操作。具體說明,請參考FSP使用手冊。

具體路徑為:

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注意:紅色部分根據(jù)自己的e2 studio安裝路徑修改。

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Data Shipper API與示例代碼

API主要涉及Data Shipper的打開,關閉,讀寫等操作。具體說明,請參考FSP使用手冊。具體路徑為:

具體路徑為:

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注意:紅色部分根據(jù)自己的e2 studio安裝路徑修改。

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