【聆思CSK6视觉AI开发套件试用】基于AI手势识别的剪子包袱锤游戏

本篇文章来自极术社区与聆思科技组织的CSK6 视觉AI开发套件活动，更多开发板试用活动请关注极术社区网站。作者：寒冰1988

感谢极术社区联合聆思组织的本次活动，很荣幸得到本次体验国产AI MCU的机会。官方的文档写的很详细，技术支持也很及时，使开发者能够快速上手板卡的开发。经过一段时间的学习，本文将结合聆思AI手势识别的能力结合8X8点阵实现一款剪子包袱锤的游戏，作为本次试用体验的一个阶段性总结。

一.开发环境搭建

1.1 硬件环境

如下图所示，本次产品有聆思的CSK6011-NanoKit视觉开发套件和8*8点阵组成，CSK6011-NanoKit负责手势的识别，点阵负责图形的显示，两者通过SPI总线连接在一起。

1.2 软件环境

软件开发环境搭建可以参考CSK6 环境搭建，聆思很贴心的提供了完整的打包开发环境，利用lisa工具可以完成项目的创建、编译和下载，此外厂商还基于VSCODE 插件的方式提供了完整的IDE开发环境。

二.点阵的使用

2.1 硬件连接

8x8点阵的主控是GC7219（完全兼容MAX7219），其典型的应用图如下所示：

芯片可以通过GPIO或者SPI来驱动，官方提供了SPI的参考demo，本次将基于其实现对点阵的控制。将GC7219（点阵）与CSK6011的SPI0连接，利用板载的3.3V管脚供电，相关管脚的连接示意图如下：

2.2 图标建模

由于CSK6011目前支持5种手势，分别为LIKE( )、OK( )、STOP( )、YES(✌️)、SIX( )，采用相似原则，取LIKE=锤，STOP=包袱，YES=剪刀。相关示图标建模（共阴）如下：

2.3 驱动开发

2.3.1 建立SPI开发工程

参见SPI参考工程的实现，搭建SPI驱动开发工程。

2.3.2 GC7219的适配

由GC7219的手册可知，其支持MSB模式，且最高频率只有10M，因此spi的Config需要做如下修改

/* spi master 8bit, LSB first*/spi_cfg.operation = SPI_WORD_SET(8) | SPI_OP_MODE_MASTER | SPI_TRANSFER_LSB;spi_cfg.frequency = 10 * 1000000UL;

改为

/* spi master 8bit, MSB first*/spi_cfg.operation = SPI_WORD_SET(8) | SPI_OP_MODE_MASTER | SPI_TRANSFER_MSB;spi_cfg.frequency = 5 * 1000000UL;

2.3.3 添加点阵驱动

如图2.2所示，GC7219支持共阴点阵，各图像的数组定义如下代码片段

unsigned char jiandao_table[8][2] = {{0x01,0x24},{0x02,0x24},{0x03,0x24},{0x04,0x7E},{0x05,0x7E},{0x06,0x7E},{0x07,0x7E},{0x08,0x00}
};unsigned char shitou_table[8][2] = {{0x01,0x00},{0x02,0x40},{0x03,0x40},{0x04,0x7C},{0x05,0x7C},{0x06,0x7C},{0x07,0x7C},{0x08,0x00}
};unsigned char bu_table[8][2] = {{0x01,0x08},{0x02,0x1C},{0x03,0x1E},{0x04,0x1E},{0x05,0x5E},{0x06,0x7E},{0x07,0x7E},{0x08,0x00}
};

由zephr的API调用可知，其发送函数spi_write需要传入一个数据链表，然后会按照列表逐一发送相关数据，完整的代码如下：

/** SPDX-License-Identifier: Apache-2.0*/#include <kernel.h>
#include <string.h>
#include <errno.h>
#include <zephyr.h>
#include <sys/printk.h>
#include <device.h>
#include <drivers/spi.h>unsigned char work_state[2]={0x0C, 0x1};  // normal work mode
unsigned char test_state[2]={0x0F, 0x0};  // no test mode
unsigned char decode_cfg[2]={0x09, 0x0};  // no decode
unsigned char scan_range[2]={0x0B, 0x7};  // scan 0-7unsigned char jiandao_table[8][2] = {{0x01,0x24},{0x02,0x24},{0x03,0x24},{0x04,0x7E},{0x05,0x7E},{0x06,0x7E},{0x07,0x7E},{0x08,0x00}
};unsigned char shitou_table[8][2] = {{0x01,0x00},{0x02,0x40},{0x03,0x40},{0x04,0x7C},{0x05,0x7C},{0x06,0x7C},{0x07,0x7C},{0x08,0x00}
};unsigned char bu_table[8][2] = {{0x01,0x08},{0x02,0x1C},{0x03,0x1E},{0x04,0x1E},{0x05,0x5E},{0x06,0x7E},{0x07,0x7E},{0x08,0x00}
};#define TX_PACKAGE_MAX_CNT    8void main(void)
{int idx=0;const struct device *spi;struct spi_config spi_cfg = {0};struct spi_buf_set tx_set;unsigned char digit[2]={0};printk("spi master example\n");spi = DEVICE_DT_GET(DT_NODELABEL(spi0));if (!device_is_ready(spi)) {printk("SPI device %s is not ready\n", spi->name);return;}/* spi master 8bit, LSB first*/spi_cfg.operation = SPI_WORD_SET(8) | SPI_OP_MODE_MASTER | SPI_TRANSFER_MSB;spi_cfg.frequency = 5 * 1000000UL;/* Make spi transaction package buffers */struct spi_buf *tx_package = k_calloc(TX_PACKAGE_MAX_CNT, sizeof(struct spi_buf));if (tx_package == NULL) {printk("tx_package calloc failed\n");return;}/* Init 7219 */tx_package[0].buf = work_state;tx_package[0].len = 2;tx_package[1].buf = test_state;tx_package[1].len = 2;tx_package[2].buf = decode_cfg;tx_package[2].len = 2;tx_package[3].buf = scan_range;tx_package[3].len = 2;tx_set.buffers = tx_package;tx_set.count   = 4;printk("Init 7219 ...\n");spi_write(spi, &spi_cfg, &tx_set);do {k_msleep(1000);printk("spi master sending jiandao_table data ...\n");for (idx=0; idx<8; idx++) {digit[0]=jiandao_table[idx][0];digit[1]=jiandao_table[idx][1];tx_package[0].buf = digit;tx_package[0].len = 2;tx_set.buffers    = tx_package;tx_set.count      = 1;spi_write(spi, &spi_cfg, &tx_set);}k_msleep(1000);printk("spi master sending shitou_table data ...\n");for (idx=0; idx<8; idx++) {digit[0]=shitou_table[idx][0];digit[1]=shitou_table[idx][1];tx_package[0].buf = digit;tx_package[0].len = 2;tx_set.buffers    = tx_package;tx_set.count      = 1;spi_write(spi, &spi_cfg, &tx_set);}k_msleep(1000);printk("spi master sending bu_table data ...\n");for (idx=0; idx<8; idx++) {digit[0]=bu_table[idx][0];digit[1]=bu_table[idx][1];tx_package[0].buf = digit;tx_package[0].len = 2;tx_set.buffers    = tx_package;tx_set.count      = 1;spi_write(spi, &spi_cfg, &tx_set);}} while (1);
}

2.3.4 搭建AI工程

参考文档AI能力-视觉的相关步骤搭建AI工程，这里主要说明一下遇到的几个问题和注意事项。
1）因为此处使用的是最新git工程，所以打印可能与文档有出入，git版本和打印对应如下：

2）如果直接下载git工程编译升级，PC端工具无法正常使用，需要执行如下两条命令，参考连接一键拉取-sample-和-sdk-异常解决方法，然后再执行编译烧写操作。

lisa zep init-app
lisa zep update

3）基于Edge浏览器如果直接打开在线PC工具，点击"Windows系统"会出现404错误，所以建议直接下载pc工具工程到本地离线使用。

git clone https://cloud.listenai.com/zephyr/applications/csk_view_finder_spd.git

4）执行"lisa zep flash"后如果立即执行如下资源下载命令可能会失败，这时候建议拔插一下DAP口或者检查一下串口是否被占用。

经过上述步骤以后，通过PC端工具查看效果如下

2.3.5 识别和显示

将SPI-GC7219的工程和AI手势识别的工程融合在一起，程序流程如下：

三.效果展示

效果如下，机器会根据人类的出拳来出拳，用来给做简单的演示还是挺有意思的。

https://www.bilibili.com/video/BV1dg411n7wjwww.bilibili.com/video/BV1dg411n7wj

四.总结

整体体验下来，感觉聆思在SOM的易用性、接口的完整性、文档的丰富度、和支持的及时性上做的都不错，按照文档一步步做下来，很快就可以入门做一些简单的产品。美中不足的是目前聆思的AI训练和调参工具还没有面向大众开放，可能是因为技术性比较强，但因此少了一部分趣味性，在手势AI识别的demo中也能够感觉到光照和距离对识别的准确性影响很大，但是在如此低的功耗和性能下做到这样的程度已经很棒了。最后祝聆思科技的产品越做越棒，极术社区越做越大带给广大开发兴趣人员更多丰富的活动。