利用 NanoEdge AI Studio释放您的 Arduino项目潜力，为希望实现AI无缝集成的制作人提供完美的解决方案。 过渡到AI开发难免会让重视Arduino简洁性的制作人心生不安，但其实他们完全不必担心，因为NanoEdge AI将为他们简化这一过程。
假设您需要为自己的 剪刀石头布项目 增加AI功能，但苦于缺乏相关的专业知识。 而借助NanoEdge，您无需掌握大量的AI相关知识即可完成这一过程。 NanoEdge AI具有简单直观的界面，且能够与 Arduino IDE相兼容，可为您处理各种复杂任务！
您只需要收集数据，将其导入NanoEdge，然后等着它自动生成最符合您需求的模型就可以了。欢迎您勇敢地拥抱创新成果，并用它来突破各种障碍。 无论您是经验丰富的制作人还是新手， NanoEdge AI都能够轻松地将AI功能集成到您的Arduino项目中。
假设您需要为自己的 剪刀石头布项目 增加AI功能，但苦于缺乏相关的专业知识。 而借助NanoEdge，您无需掌握大量的AI相关知识即可完成这一过程。 NanoEdge AI具有简单直观的界面，且能够与 Arduino IDE相兼容，可为您处理各种复杂任务！
您只需要收集数据，将其导入NanoEdge，然后等着它自动生成最符合您需求的模型就可以了。欢迎您勇敢地拥抱创新成果，并用它来突破各种障碍。 无论您是经验丰富的制作人还是新手， NanoEdge AI都能够轻松地将AI功能集成到您的Arduino项目中。
方法
我们的目标是利用 Arduino IDE中的 NanoEdge AI Studio开发一个简单的、搭载AI功能的剪刀石头布游戏演示。 我们选择这些工具的原因是它们 简单易用，仅需几小时即可帮助我们完成演示的制作过程。
您可以点击 此处并查找完整的分步指南。
我们先是利用飞行时间 (ToF) 传感器收集了四类数据（您可以点击 此处下载相关数据集）：
- 空闲状态为空
- 石头的手势
- 布的手势
- 剪刀的手势
ToF输出数据为8×8矩阵，我们随后将其转换成大小为64字节的信号。
我们用NanoEdge进行了基准测试，并确定了最能够识别这四个类的AI库。
在NanoEdge AI Studio 4.4版本中，已经开始支持编译与Arduino IDE相兼容的库。
最后，我们使用Arduino IDE创建一个实际的演示：
- 导入必要的库（用于ToF、显示等）以及NanoEdge AI库。
- 创建用于收集TOF数据的主代码，然后执行AI检测。
- 显示玩家和AI做出的手势。
然后就可以玩这个游戏了！
传感器
ToF多区测距传感器（型号： VL53L5CX）
数据
四类数据空、石头、布和剪刀
数据长度64（ToF 8×8矩阵）
数据长度64（ToF 8×8矩阵）
结果
95.8%的准确率、1.1 KB的RAM、111.3 KB的Flash存储器
资源 ![NanoEdge AI Studio]()
![NanoEdge AI Studio]()
![所有STM32 MCU]()
![所有STM32 MCU]()
模型创建工具： NanoEdge AI Studio
一款免费的AutoML软件，用于向嵌入式项目添加AI，并逐步引导用户轻松找到符合其需求的最佳AI模型。
兼容： 所有STM32 MCU
STM32系列32位微控制器基于Arm Cortex®-M处理器，旨在为MCU用户提供新的开发自由度。它包括一系列产品，集高性能、实时功能、数字信号处理、低功耗/低电压操作、连接性等特性于一身，同时还保持了集成度高和易于开发的特点。