掃除機のフロア･タイプ検出
AIテクノロジーが実現する先進的なフロア･タイプ（硬質または軟質）材料認識ソリューション
自律ロボット掃除機は日々何百万もの世帯で使用されています。 最新世代の製品は、ごみを吸引する前に水を噴霧して床を掃除する機能などのスマートな機能を備えています。 こうした先進的機能には、フロア･タイプを認識するなどといった高度の環境認識が必要です。これにより、例えばカーペット敷きの床には水を噴霧しないよう掃除モードを変更できます。 ロボット掃除機にAIを使用することで環境認識能力の向上につながります。
アプローチ
フロア･タイプはその柔らかさに基づいて識別できます。 ロボット掃除機は、カーペットなどの軟質材料を検出した場合、掃除モードを変更してこのタイプの床面への水の使用を避けることができます。
AIアルゴリズムは、標準のプログラミングに比べて精度が高く、特殊なユース･ケースにも容易に適応できます。
- このプロジェクトでは、ロボット掃除機の正面（床面の4.5cm上、21.5度傾斜）に組み込んだVL53L5 ToF（Time-of-Flight）測距センサからの信号データと8 x 8のマルチゾーン検出を使用しました。
- その後、さまざまなタイプの材料（軟質床 / 硬質床材料を含む）のデータを収集し、ニューラル･ネットワーク（NN）モデルを学習させてから、情報の前処理と後処理によって精度を高めました。
- 最後に、STM32Cube.AIソフトウェアパッケージのおかげで、NUCLEO-F401REボードを使用して、NNモデルをMCUに実装した。
AIアルゴリズムは、標準のプログラミングに比べて精度が高く、特殊なユース･ケースにも容易に適応できます。
センサ
ToF測距センサ（参照： VL53L5CX）
データ
データセットToFからの信号レート（出力：ハードまたはソフト）
データフォーマット8x8 レンジ @15Hz
データフォーマット8x8 レンジ @15Hz
結果
モデル 多層パーセプトロン（MLP）
メモリフットプリント：
ウエイト用 68Kバイトのフラッシュメモリ
アクティベーション用1 .6KバイトのRAM
精度：50個以上の材料片（約200,000サンプル）で 96%
STM32F401 @84MHzでの性能
推論時間： 7ms
混同行列
リソース
コード最適化ツール STM32Cube.AI
無償のSTM32Cube拡張パッケージX-CUBE-AIにより、ニューラル･ネットワークや機械学習モデルといった学習済みAIアルゴリズムを、STM32に最適化されたCコードへ自動変換できます。
対応製品 STM32シリーズ
Arm® Cortex®-Mベース32bitマイコンのSTM32ファミリは、マイコン･ユーザに高いレベルの自由を提供します。完全統合性および開発の容易さを維持しながら、高性能、リアルタイム性能、豊富な機能、デジタル信号処理、低消費電力 / 低電圧駆動、およびコネクティビティを兼ね備えた製品を提供します。
