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使用機器學習來控制火焰噴射器

2023-06-16 | zip | 0.00 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

描述

精神控制

該項目的核心是思想控制和機器學習方面。要完成項目的這一部分,您只需要 HC-05、任何速度足夠快的計算機(我使用的是 Raspberry Pi 4)和 mindflex。最后,您將控制可以連接到 Raspberry Pi 的任何硬件或軟件開關!

破解 Mindflex

要破解 mindflex,您首先需要購買一個:確保至少獲得一個 HC-05 和 2 個 HC-05,如果您想要可靠的連接,還需要一個額外的 Arduino。你只需要耳機,所以你可以在 eBay 上花 15 美元左右買到一個。確保不要購買新的 Starwars Force Trainer,因為它成本更高,電極更差,并且需要更多的努力才能開始工作。

獲得 mindflex 后,您需要將其設置為無線傳輸原始數據。默認情況下,耳機會以 9600 串行波特率發送注意力/冥想值、信號質量和 EEG 功率帶,但每秒僅發送一次。要讓 mindflex 進入原始模式,您需要以 9600 波特發送字節 0x02;但是,由于 HC-05 將以 56700 的波特率進行通信,因此您要么需要在 56700 中發送模仿 9600 的字節(不可靠),要么使用其他設備(如 arduino nano)來發送消息。

我建議使用兩個綁定在一起的 HC-05,因為它證明了比僅使用標準藍牙連接更可靠的連接。我不會在這里解釋如何將它們中的兩個綁定在一起,但這里有一個關于如何做到這一點的來源。

打開mindflex的左側;您應該看到 mindflex 的內部結構。將 HC-05 和 Arduino 的 5V 連接到 mindflex 上開關的輸出;mindflex的兩個接地輸入的GND;HC-05 的 RX 到 mindflex 的 TX;以及 arduino 的 TX(如果不是 arduino,則為 HC-05)到 mindflex 的 RX。mindflex 的 TX 和 RX 分別用 T 和 R 標記。用 0x02.ino 刷新 arduino。您的 mindflex 現在應該每秒輸出 512 次原始數據。

這是另一個處理破解 Mindflex 的項目。

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Mindflex 的內部結構
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將 Mindflex 連接到 Raspberry Pi

要開始收集數據,您需要使用內置藍牙模塊或另一個 HC-05 將 Raspberry Pi 連接到 mindflex。我將 HC-05 連接到 GPIO 中的 RPI 串行引腳,因為我發現它更可靠。

這是一篇處理將 HC-05 連接到 RPI 的帖子。

poYBAGOIPoeAQrvbAAkeWKZVaQI710.jpg
RPI 連接到 HC-05
?

收集數據

在你的腦海中想出一個好的激活。您不必使用“觸發”數據,而是使用您認為對應用程序有益的任何概念(確保選擇可以區分的東西)。

使用RPI 上的data.py來收集數據,它應該將其保存在名為 standard 和 fire 的數據文件夾中(如果要更改標題,請更改代碼)。我建議您短時間記錄您的激活狀態,因為您希望在實際使用您的模型時激活速度更快——我記錄了我的開火時間四分之一分鐘,而我的標準時間有時是一小時。

您可能不會獲得等量的標準數據和激活數據,因為它需要更多的努力和專注才能獲得。在準備訓練模型時,我們將只乘以激活數據——仍然嘗試至少獲得 15 到 30 分鐘。

神經網絡的目的是處理噪聲:因此請記住在收集標準思維數據時要獲得廣泛的范圍。例如,當信號質量低時,一個或所有電極都沒有打開(這些符合標準并且不會污染您的其他分類)。所有這些都符合標準將幫助您建立一個有彈性和準確的模型。此外,嘗試在多個會話中收集數據以捕捉許多不同的心理狀態。

pYYBAGOIPo6AUUFyAAU6x0DOLXo036.jpg
收集數據會是什么樣子
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訓練模型

在您認為您已獲得足夠的數據后,將文件從 RPI 移動到您的計算機上,將火和標準數據保存在不同的文件夾中。確保將一些標準數據和火災數據移動到各自的標準和火災測試文件夾中,以測試模型的準確性。

該模型使用一維 CNN,一種卷積神經網絡:它提取與標準和激活之間的分類相關的特征。要訓??練模型,請嘗試使用我的 Jupyter Notebook:您只需定義放置訓練標準和激活數據的文件夾以及相同類型的測試數據(用于測試準確性)。嘗試新的預處理方法、窗口時間和優化。點擊多次后,您應該會得到一個可以在 RPI 上運行的 TensorFlow Lite 模型。如果您不喜歡準確性,請嘗試收集更多數據或新的激活概念——您可能不會超過 80%。

一些部分很難理解和混淆,因為代碼沒有完善,一些舊的未使用的特性仍然存在:問我你是否想不通。如果你的臺式機沒有好顯卡,你可以使用谷歌的免費服務 Google Colab。

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模型架構
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運行模型

獲得 TFLite 模型后,將文件移動到計算機上并將模型名稱放在mind.py中現在,我讓 RPI 打開了一個 GPIO 引腳,但是您可以在 if 語句中定義任何您想要的東西。祝你好運!

建造火焰噴射器

老實說,我不建議制造火焰噴射器,因為我認為您可以使用支持 AI 的 Mindflex 做出一些令人難以置信且更安全的想法。但是如果你想建造一個,火焰噴射器的概念非常簡單,因為它只是一個電磁閥,用弧光打火機噴射丙烷。對于這個項目,我 3D 打印了一個外殼、添加了按鈕和一個屏幕來控制安全功能。對于電源,我使用了連接到無人機通常使用的配電板的鋰聚合物電池:它有 5v 和 12v 輸出。打火機由繼電器控制,而電磁閥由晶體管控制。我用一個繼電器來控制打火機,用一個晶體管來控制電磁閥。

我在下面的附件中包含了 stl 文件。如果您要使用我的設計,我建議您戴上防火手套。我還包含了運行整個程序的 arduino nano 的代碼——如果你愿意,你可以在思維模式和打孔模式之間切換。

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