【C1-P02开发板】QuecPython+TinyML实现汽车行驶状态检测

本案例是一个基于C1-P02开发板+TinyML的应用案例。核心算法采用随机森林算法，稳定判断 4 种清晰的汽车模拟行驶状态。实现原理：将MPU6500采集的数据传入预先训练好的模型，模型输出每个行驶状态可能的概率，通过概率判断行驶状态。

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效果展示：

分类器基于传感器采集的数据特征，能够准确区分以下四种场景：

状态代码	状态名称	识别特征说明
0	平地行驶	车辆在水平路面匀速或变速行驶，各项运动参数保持稳定。
1	上坡	车辆沿倾斜路面向上行驶，Z 轴方向加速度出现特征性变化。
2	下坡	车辆沿倾斜路面向下行驶，加速度与角速度呈现与上坡不同的规律。
3	侧滑	车辆发生横向滑动，X 轴或 Y 轴方向出现异常加速度波动。

为了保证检测结果的准确性，本案例在代码逻辑上做了以下处理：

防抖机制：
- 为避免路面颠簸导致的状态跳变，系统设定了“3 次连续确认”规则。
- 只有当分类器连续 3 次输出相同的状态结果时，系统才会判定并输出该状态。
数据输入：
- 依赖 MPU6500 六轴传感器（3 轴加速度计 + 3 轴陀螺仪）提供的原始数据。
- 模型重点分析 X/Y/Z 三轴的数值变化规律。
运行架构：
- 基于 QuecPython 环境，采用非阻塞方式运行，不影响设备其他业务逻辑。

软件可在QuecPython板块下载专区获取，严禁混用型号。

名称	作用	注意事项
QuecPython 驱动	建立电脑与板子的通信桥梁	型号必须严格匹配搭载的模组型号。
QuecPython 固件	开发板运行代码的环境	尾缀必须一致。例如模组型号含 `CNLE`，固件也必须选 `...CNLE` 版本。
QPYcom 工具	代码烧录与调试终端	官方集成开发环境，无需额外配置。

完整代码、模型文件及更多 QuecPython 案例已开源：
👉 GitHub: QuecPython Maker Examples

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