STM32嵌入式人工智能边缘计算应用教程

引言
环境准备
边缘计算系统基础
代码实现：实现嵌入式人工智能边缘计算系统 4.1 数据采集模块 4.2 数据处理与推理模块 4.3 通信与网络系统实现 4.4 用户界面与数据可视化
应用场景：边缘计算与优化
问题解决方案与优化
收尾与总结

1. 引言

嵌入式人工智能边缘计算应用通过STM32嵌入式系统结合传感器、执行器、通信模块和人工智能算法，实现对数据的实时监控、自动控制和智能推理。本文将详细介绍如何在STM32系统中实现一个嵌入式人工智能边缘计算系统，包括环境准备、系统架构、代码实现、应用场景及问题解决方案和优化方法。

2. 环境准备

硬件准备

开发板：STM32F7系列或STM32H7系列开发板
调试器：ST-LINK V2或板载调试器
传感器：如温湿度传感器、光照传感器、摄像头模块等
执行器：如电机驱动器、继电器模块等
通信模块：如Wi-Fi模块、蓝牙模块
显示屏：如OLED显示屏
按键或旋钮：用于用户输入和设置
电源：电源适配器

软件准备

集成开发环境（IDE）：STM32CubeIDE或Keil MDK
调试工具：STM32 ST-LINK Utility或GDB
库和中间件：STM32 HAL库和FreeRTOS
AI框架：TensorFlow Lite for Microcontrollers

安装步骤

下载并安装STM32CubeMX
下载并安装STM32CubeIDE
下载并安装TensorFlow Lite for Microcontrollers
配置STM32CubeMX项目并生成STM32CubeIDE项目
安装必要的库和驱动程序

3. 边缘计算系统基础

控制系统架构

嵌入式人工智能边缘计算系统由以下部分组成：

数据采集模块：用于采集环境数据和图像数据
数据处理与推理模块：对采集的数据进行预处理，并使用AI模型进行推理
通信与网络系统：实现数据与服务器或其他设备的通信
显示系统：用于显示推理结果和系统状态
用户输入系统：通过按键或旋钮进行设置和调整

功能描述

通过传感器和摄像头采集环境数据和图像数据，并使用AI模型进行实时推理，显示结果在OLED显示屏上。系统通过数据处理和通信模块，实现对数据的智能分析和推理。用户可以通过按键或旋钮进行设置，并通过显示屏查看当前状态。

4. 代码实现：实现嵌入式人工智能边缘计算系统

4.1 数据采集模块

配置摄像头模块

使用STM32CubeMX配置I2C和DVP接口：

打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的I2C和DVP引脚，设置为相应模式。
生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "camera.h"I2C_HandleTypeDef hi2c1;
DCMI_HandleTypeDef hdcmi;void I2C1_Init(void) {hi2c1.Instance = I2C1;hi2c1.Init.ClockSpeed = 100000;hi2c1.Init.DutyCycle = I2C_DUTYCYCLE_2;hi2c1.Init.OwnAddress1 = 0;hi2c1.Init.AddressingMode = I2C_ADDRESSINGMODE_7BIT;hi2c1.Init.DualAddressMode = I2C_DUALADDRESS_DISABLE;hi2c1.Init.OwnAddress2 = 0;hi2c1.Init.GeneralCallMode = I2C_GENERALCALL_DISABLE;hi2c1.Init.NoStretchMode = I2C_NOSTRETCH_DISABLE;HAL_I2C_Init(&hi2c1);
}void DCMI_Init(void) {hdcmi.Instance = DCMI;hdcmi.Init.SynchroMode = DCMI_SYNCHRO_HARDWARE;hdcmi.Init.PCKPolarity = DCMI_PCKPOLARITY_RISING;hdcmi.Init.VSPolarity = DCMI_VSPOLARITY_LOW;hdcmi.Init.HSPolarity = DCMI_HSPOLARITY_LOW;hdcmi.Init.CaptureRate = DCMI_CR_ALL_FRAME;hdcmi.Init.ExtendedDataMode = DCMI_EXTEND_DATA_8B;HAL_DCMI_Init(&hdcmi);
}void Camera_Init(void) {I2C1_Init();DCMI_Init();CAMERA_Init();
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();Camera_Init();while (1) {CAMERA_Snapshot();HAL_Delay(1000);}
}

4.2 数据处理与推理模块

配置TensorFlow Lite for Microcontrollers

下载并安装TensorFlow Lite for Microcontrollers库：

下载TensorFlow Lite for Microcontrollers库并添加到项目中。
配置项目以使用TensorFlow Lite for Microcontrollers库。

代码实现：

#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_time.h"
#include "tensorflow/lite/micro/simple_tensor_allocator.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"// 创建TensorFlow Lite micro的相关对象
namespace {tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;tflite::ErrorReporter* error_reporter = &micro_error_reporter;const tflite::Model* model = nullptr;tflite::MicroInterpreter* interpreter = nullptr;TfLiteTensor* input = nullptr;TfLiteTensor* output = nullptr;// 模型缓冲区constexpr int kModelArenaSize = 10240;uint8_t model_arena[kModelArenaSize];constexpr int kTensorArenaSize = 81920;uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];
}void AI_Init(const unsigned char* model_data) {model = tflite::GetModel(model_data);if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {error_reporter->Report("Model provided is schema version %d not equal ""to supported version %d.",model->version(), TFLITE_SCHEMA_VERSION);return;}static tflite::MicroMutableOpResolver<10> micro_op_resolver(error_reporter);tflite::ops::micro::RegisterAllOps(&micro_op_resolver);static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(model, micro_op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize, error_reporter);interpreter = &static_interpreter;interpreter->AllocateTensors();input = interpreter->input(0);output = interpreter->output(0);
}void AI_RunInference(const uint8_t* image_data) {// 将图像数据加载到模型输入for (int i = 0; i < input->bytes; i++) {input->data.uint8[i] = image_data[i];}// 运行推理TfLiteStatus invoke_status = interpreter->Invoke();if (invoke_status != kTfLiteOk) {error_reporter->Report("Invoke failed on image data\n");return;}// 处理推理结果int8_t* results = output->data.int8;// 根据推理结果进行操作，例如控制继电器等
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();Camera_Init();AI_Init(g_model_data);  // 假设模型数据已被包含在项目中while (1) {CAMERA_Snapshot();AI_RunInference(CAMERA_GetImage());HAL_Delay(1000);}
}

4.3 通信与网络系统实现

配置Wi-Fi模块

使用STM32CubeMX配置UART接口：

打打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的UART引脚，设置为UART模式。
生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "usart.h"
#include "wifi_module.h"UART_HandleTypeDef huart2;void UART2_Init(void) {huart2.Instance = USART2;huart2.Init.BaudRate = 115200;huart2.Init.WordLength = UART_WORDLENGTH_8B;huart2.Init.StopBits = UART_STOPBITS_1;huart2.Init.Parity = UART_PARITY_NONE;huart2.Init.Mode = UART_MODE_TX_RX;huart2.Init.HwFlowCtl = UART_HWCONTROL_NONE;huart2.Init.OverSampling = UART_OVERSAMPLING_16;HAL_UART_Init(&huart2);
}void Send_Inference_Data_To_Server(const int8_t* inference_results) {char buffer[128];sprintf(buffer, "Inference results: %d", *inference_results);HAL_UART_Transmit(&huart2, (uint8_t*)buffer, strlen(buffer), HAL_MAX_DELAY);
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();UART2_Init();Camera_Init();AI_Init(g_model_data);while (1) {CAMERA_Snapshot();AI_RunInference(CAMERA_GetImage());// 获取推理结果并发送到服务器Send_Inference_Data_To_Server(interpreter->output(0)->data.int8);HAL_Delay(1000);}
}

4.4 用户界面与数据可视化

配置OLED显示屏

使用STM32CubeMX配置I2C接口：

打打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

首先，初始化OLED显示屏：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "i2c.h"
#include "oled.h"void Display_Init(void) {OLED_Init();
}

然后实现数据展示函数，将推理结果展示在OLED屏幕上：

void Display_Inference_Result(const int8_t* inference_results) {char buffer[32];sprintf(buffer, "Inference: %d", *inference_results);OLED_ShowString(0, 0, buffer);
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();I2C1_Init();Display_Init();UART2_Init();Camera_Init();AI_Init(g_model_data);while (1) {CAMERA_Snapshot();AI_RunInference(CAMERA_GetImage());// 显示推理结果Display_Inference_Result(interpreter->output(0)->data.int8);HAL_Delay(1000);}
}