检测地板类型的方法
由于在头上运行电刷的成本、维护和噪音的改善，无刷直流电机已经占领了更多的市场。实施逆变器或MCU来驱动 BLDC电机的成本越来越便宜。在这里，我们介绍了一个典型的用例，该案例采用具有无传感器地板类型检测功能的 BLDC电机。
图1. 地板式检测组件
获取电机控制信息：与电机控制逻辑共享来自分流寄存器的反馈信息。
存储固定长度数据：获取数据的决策窗口。
特征提取：系统从电机控制信息中提取特定特征。
分类：提取后，使用分类器对地板类型进行分类。
通过使用这种实现方式，由于不需要额外的传感器，因此可以显著降低BOM成本。
瑞萨电子提供的应用示例
瑞萨电子地板类型检测解决方案专为速度和响应能力而设计，同时保持高精度。我们以最低的BOM成本利用RA和RX MCU平台的硬件。在这个解决方案中，我们使用的是RA6T2 MCU。
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在概念验证（PoC）单元中，我们的模型将地板分为两种类型：软地板和硬地板。通过添加训练数据，您可以轻松增加要分类的楼层类型的数量。
图2. 解决方案工作流程
图3. 概念验证单元
此用例中的模型大小：
参数：2678 bytes
堆栈使用：2560 bytes
预分配：12 bytes
代码：2008 bytes
使用RA6T2 MCU的推理时间约为1毫秒至2毫秒。
我们是如何创建应用示例的？
瑞萨电子正在推出各种类型的电机控制解决方案，并提供软件示例。利用瑞萨电子e² studio IDE和Motor Workbench开发支持工具，用户可以优化电机参数、收集数据、与真空吸尘器所需的其他功能集成，并最终集成使用Reality AI Tools®模块生成的任何AI模型。
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https://www.renesas.cn/zh/software-tool/e-studio
https://www.renesas.cn/zh/software-tool/renesas-motor-workbench
https://www.renesas.cn/zh/software-tool/reality-ai-tools
图4. Renesas Motor Workbench工具
图5. e² studio–Reality AI Tools集成工作流程
我们通过使用电机控制示例代码中的现有变量来收集真实的电机控制数据，并记录了地板类型的数据以进行分类。这些数据被馈送到Reality AI的特征提取和训练引擎，以开发和输出模型。我们实现了100%的训练K-Fold准确率，这促使我们选择该模型进行实时测试和基准测试。同时，Reality AI 的BOM优化功能会从电机信息的数十个现有变量中建议最佳的信息组合使用，并最大限度地减少资源需求。
图6. Reality AI Tools训练结果
在实际硬件上实施模型之前，可以使用另一个未用于训练的记录数据集对模型进行测试，以便在Reality AI上进行确认，以减少开发工作量。一旦达到预期的精度，该模型就会被重新集成到 e² studio项目中。然后，该模型在现场环境中进行了广泛的测试。
要将机器学习模型产品化，有时需要了解机器学习模型的工作原理以及它如何确定结果以避免黑盒情况。Reality AI还为解决方案提供了此类情况，并可以使用决策显著性图显示哪些特征重要，哪些特征不太重要。
图7. Reality AI Tools决策显著性图
在进一步或将来增强的情况下，Renesas还提供了一种重新训练模型的方法。只需更新机器学习模型参数，即可轻松改进Reality AI Tools创建的模型。这些参数可以放置在flash的单独区域，例如数据区域，并且可以通过无线（OTA）非常容易地更新。
结论
地板类型检测示例展示了Renesas Reality AI Tools在解决实际挑战以改善用户体验和为真空吸尘器增强额外功能的能力。我们的AI模型占用空间小，并且可以通过利用广泛的数据收集来进行灵活的扩展。
如您在使用瑞萨MCU/MPU产品中有任何问题，可识别下方二维码或复制网址到浏览器中打开，进入瑞萨技术论坛寻找答案或获取在线技术支持。
https://community-ja.renesas.com/zh/forums-groups/mcu-mpu/
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