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本课程属于：106-Edge Impulse与Arduino端侧AI AI智能与边缘计算工程 · 共 7 门相关课程，组合学习更完整。

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4. Arduino手势识别项目：IMU采样、训练与板端推理

共计 30 章节

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了解手势识别的基本概念 · 应用场景（如智能家居 · 可穿戴设备）

课程导入了解手势识别的基…

IMU传感器基础

掌握加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的工作原理

IMU传感器基础

常用IMU模块选型

对比MPU6050 · MPU9250 · LSM9DS1等模块的接口

Arduino与IMU硬件连接

学习I2C/SPI通信协议 · 完成IMU与Arduino（如Uno · Nano）的接线与供电

IMU数据读取与校准

使用Arduino库（如Wire · Adafruit_MPU6050）读… · 进行零偏校准

IMU数据读取

数据预处理与滤波

掌握低通滤波 · 互补滤波 · 卡尔曼滤波的基本原理

数据预处理滤波

姿态解算基础

学习欧拉角 · 四元数概念 · 使用DMP或Madgwick/Mah…

姿态解算基础学习欧拉角

手势定义与数据采集

设计常见手势（如挥动 · 翻转 · 画圈）

手势定义数据采集

数据标注与数据集构建

将采集的IMU数据按手势类别标注 · 组织训练集 · 验证集

数据标注数据集构建

特征工程入门

从IMU时序数据中提取均值 · 方差 · 峰值

特征工程入门IMU

手势识别算法概览

比较阈值法 · 动态时间规整（DTW） · 机器学习（SVM

手势识别算法概览比较阈值法

PC端模型训练环境搭建

安装Python · Jupyter · scikit-learn

PC端模型训练环境搭…

使用Python读取Arduino数据

通过串口通信将IMU数据实时传输到P… · 并保存为CSV文件

数据可视化与探索

使用Matplotlib绘制三轴加速… · 观察手势特征 · 辅助特征选择

数据可视化探索

基于阈值的简单手势识别

实现基于规则（如峰值检测 · 持续时间）的简单分类器 · 理解其局限

基于阈值的简单手…实现基于规则

基于DTW的手势识别

学习动态时间规整原理 · 用Python实现DTW距离计算 · 进行模板匹配

基于机器学习的手势识别

使用scikit-learn训练SV… · 评估准确率 · 混淆矩阵

基于机器学习的手…scikit-learn

基于深度学习的手势识别

构建简单的1D-CNN或LSTM模型 · 使用TensorFlow/Keras… · 对比传统方法

基于深度学习的手…D-CNN

模型压缩与轻量化

学习模型量化 · 剪枝 · 知识蒸馏等技巧

模型压缩轻量化

Arduino板端推理实现

将训练好的模型转换为C数组或使用Te… · 部署到Arduino

Arduino板端推理实现

Arduino端实时手势识别

编写板端推理代码 · 实现实时采集 · 特征提取

Arduino端实时手势识别

系统集成与交互设计

将手势识别结果用于控制外部设备（如舵… · 电机） · 设计用户交互逻辑

系统集成交互设计

性能优化与功耗管理

优化采样率 · 计算量 · 使用中断

性能优化功耗管理

常见问题与调试技巧

解决数据漂移 · 通信不稳定 · 模型过拟合

常见问题调试技巧

手势控制LED灯 · 完整实现“左挥开灯 · 右挥关灯”等手势控制

项目实战LED

手势控制小车：使用IMU手势（如倾斜 · 翻转）控制小车前进 · 后退

项目实战IMU

手势识别可穿戴设备：模拟腕带设备 · 采集手势数据 · 训练模型并部署到低功耗Arduino

项目实战手势识别可穿戴设…

课程总结与知识拓展

回顾整个项目流程 · 总结IMU手势识别的关键点 · 探讨未来改进方向（如多传感器融合）

课程总结知识拓展

设计一个自定义手势识别系统 · 数据采集 · 模型训练到板端部署

综合挑战设计一个自定义手…

结课测试与评估

通过理论题 · 实操题检验学习成果 · 提供项目答辩建议与后续学习资源推荐

结课测试评估