本篇博文主要以ESP32+MQ Sensor 气体传感器为例，通过连接 Edge Impulse 平台，实现数据的实时采集和训练，进而实现在嵌入式设备上部署 ML 机器学习。本教程介绍如何使用 Edge Impulse 和机器学习来实现ESP32 异常检测系统，系统使用一个机器学习模型，检测气体何时出现异常。
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1. Edge Impulse 平台简介
Edge Impulse提供了一个易于使用的端到端平台，用于:
- ·轻松获取传感器数据作为嵌入式机器学习模型的输入
- ·高效创建针对内存大小和功耗(电池寿命)进行优化的嵌入式机器学习模型
- ·使用Edge Impulse SDK和您选择的开发环境轻松将模型部署到目标传感器上
Edge Impulse通过提供端到端平台，在低功耗温度传感器上部署智能嵌入式机器学习，解决了这些挑战。我们允许您将智能(或规则逻辑)放回到数据的来源，以便设备可以做出实时决策，减少由传感器到云交互产生的往返延迟，并仅发送触发系统所有者响应所需的内容，例如当冰箱门打开太长时间时。
1.1. 数据转发器
搜集数据集进行训练，使用平台的数据转发器 data forwarder 工具，传感器数据通过PC串口和平台的web之间建立连接，平台web可以通过PC的串口实时获取传感器的数据，用于训练。使用K-Means聚类构建我们的嵌入式ML模型，并检测数据中的异常值，我们将其标记为“异常”。
1.2 Edge Impuls 平台 + ESP32
选择平台支持的硬件设备
Edge Impulse 支持在 ESP32 上处理各类传感器数据；
2. 软硬件环境
- ESP32 DevKitC 开发板
- MQ sensor 气体传感器
- Arduino IDE
- Edge Impulse 平台账户
3. ESP32 + MQ Sensor + Edge Impuls 平台融合AI实现异常检测
要实现 ESP32 异常检测系统，需要将其分为两个不同的步骤：
- 获取 气体传感器输出的正常值
- 构建机器学习模型并将其与 ESP32 一起使用来检测异常
3.1 ESP32驱动 MQ Sensor传感器
本部分直接参考博文： ESP32连接MQ Sensor实现气味反应
说明：气体传感器输出的值，正常情况下和向传感器吹气时，输出的值是有变化的
将以下代码录进 ESP32 开发板，可实时获取传感器输出的值， 请提前搭建好 ardunio IDE + E