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本课程属于：040-TinyML无人机姿态识别与边缘感知项目 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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1. TinyML无人机AI项目：姿态识别、飞控保护与边缘感知

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
无人机基础
四旋翼飞行原理 · 姿态角（俯仰 · 横滚
无人机基础四旋翼飞行原理
03
TinyML入门
什么是TinyML · 边缘计算与云计算的对比 · TinyML在资源受限设备上的部署挑…
TinyML什么是
04
开发环境搭建
Arduino Nano 33 BL… · STM32 · ESP32等常用硬件平台的选择与配置
开发环境搭建Arduino
05
数据采集与预处理
使用IMU采集姿态数据 · 数据清洗 · 滤波（低通
数据采集预处理
06
姿态识别模型设计
基于CNN · LSTM或Transformer的轻… · 输入特征（原始IMU数据
姿态识别模型设计CNN
07
模型训练与优化
在PC端使用TensorFlow/K… · 量化感知训练 · 剪枝
模型训练优化
08
模型转换与部署
将训练好的模型转换为TensorFl… · 使用TFLite Micro在微控制… · 内存和计算优化
模型转换部署
09
飞控保护机制
基于姿态识别的异常检测（如翻转 · 坠落 · 失控）
飞控保护机制基于姿态识别的异…
10
边缘感知应用
利用TinyML实现无人机对周围环境… · 目标跟踪 · 手势控制）
边缘感知应用TinyML
11
实时姿态估计
使用互补滤波或扩展卡尔曼滤波（EKF… · 在MCU上实现实时姿态解算
实时姿态估计EKF
12
模型推理优化
在微控制器上加速推理的常用方法（如算… · 内存复用 · 定点运算）
模型推理优化微控制器上加速推…
13
案例实战
基于Arduino Nano 33… · 从数据采集到部署的完整流程
案例实战Arduino
14
案例实战
基于STM32的飞控保护系统 · 实现异常姿态检测与自动保护动作
案例实战STM32
15
案例实战
基于ESP32-CAM的无人机边缘视… · 实现简单的目标检测或颜色识别
案例实战ESP32-CAM
16
数据增强与鲁棒性
针对无人机飞行中的振动 · 噪声 · 温度变化
数据增强鲁棒性
17
模型评估与验证
在真实无人机上测试模型性能 · 评估指标（准确率 · 召回率
模型评估验证
18
功耗与资源管理
TinyML模型在电池供电无人机上的… · 动态电压频率调整（DVFS）与睡眠模…
功耗资源管理
19
通信与协同
无人机与地面站之间的边缘-云协同 · 模型更新与远程监控
通信协同
20
安全与隐私
边缘AI在无人机中的安全挑战 · 模型加密 · 防篡改
安全隐私
21
常见问题与调试
IMU数据噪声大 · 模型过拟合 · 部署后推理错误
常见问题调试
22
性能调优
从模型结构 · 量化精度 · 硬件加速（如CMSIS-NN）等方面…
性能调优从模型结构
23
多传感器融合
将IMU · 气压计 · GPS
多传感器融合IMU
24
飞行控制集成
将TinyML姿态识别结果与PID控… · 实现基于AI的飞行控制辅助
飞行控制集成TinyML
25
项目实战
设计一个完整的TinyML无人机AI… · 包括需求分析 · 硬件选型
项目实战TinyML
26
项目实战
实现无人机手势控制 · 通过IMU或视觉识别手势指令 · 控制飞行方向
项目实战实现无人机手势控…
27
项目实战
实现无人机自主避障 · 基于边缘视觉或超声波传感器 · 结合TinyML模型
项目实战实现无人机自主避…
28
项目实战
实现无人机异常状态预警 · 如电池电量低 · 电机故障
项目实战实现无人机异常状…
29
综合提升
如何将TinyML模型扩展到更复杂的… · 路径规划） · 以及未来趋势（如神经形态计算）
综合提升TinyML
30
课程总结
回顾核心知识点 · 梳理项目开发流程 · 提供进一步学习资源与社区支持
课程总结回顾核心知识点