Quest5제출 

Quest5를 수행하면서 X-CubeAI, Python, Keras등 Package의 조합때문에 시간이 좀 오래 걸렸습니다. 

먼저 Quest4에서 취득한 Log Data를 통하여 학습한 결과를 보면 하기와 같습니다. 

학습 결과를 놓고 보면 계단 오르 내리기와 Walking의 구분이 어렵다는 것을 보여주는 것같습니다. 

소프트웨어 버젼은 CondaPython 3.6  + Keras 2.2.4 + STM32 Cube AI 5.0을 적용하였습니다.

1. 먼저 Quest2에서의 개발환경을 Python3.6 + Keras2.2.4를 적용하여 개발환경을 만든 후

   Quest4에서 작성한 Log Data를 Log_IRON에 copy해 넣고  Ternimal 창에  python RunMe.py --dataDir=Log_IRON 
   를 실행시키면 ./result/ folder에 Model( har_IGN.h5 )이 만들어 집니다. 

2.  Quest3에서 수행하였던 것과 같이 CUBE-MX에서 새롭게 만들어진 Model을 Import하고 Code를 Generation하면 

    har_ign.c, har_ign.h, har_ign_data.c, har_ign_data.h의 Souce code가 generation됩니다. 

3. CUBE_AI  Original Souce Code 대신 Step2에서 Generation된 Code를 사용하여 Compile을 진행하고 Firmware Writing한 후 

   Board를 가지고 걷거나 좌우로 흔들어 Activity가 변하는 것을 확인하였습니다. 

동영상은 유첨으로 추가하였으니 참고하여 주시기 바랍니다. 

https://www.youtube.com/watch?v=p-niYcYAfxk