[参考译文] IWR6843AOPEVM：在嵌入式毫米波雷达系统中实现 TinyML

尊敬的 Tuan：

 您打算在器件上运行哪种 AI 模型？ 我们展示了在器件上运行简单的基于 Ann 的模型的能力(请参阅 手势识别演示)。

[引用 userid="526077" URL"~/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/1183733/iwr6843aopevm-enabling-tinyml-in-embedded-mmwave-radar-systems？IWR6843AOPEVM 是否是嵌入式 AI 模型的最佳选择？[/quot]

是的、IWR6843AOP 是一个不错的选择、但如果是针对某个产品、那么确保遵守该地区的适用法规也很重要。  我只提到这一点、因为您使用的器件(AWR1243BOOST)的工作频率为76-81Ghz、而 IWR6843的工作频率为60-64Ghz。 只需 确保您了解其中的差异。  

请注意、如果您希望使用 Code Composer Studio (CCS)调试应用、则 除了 IWR6843AOP EVM 外、还需要 MMWAVE-ICBOOST 承载板。

此致、

Josh

Josh、您好！  

感谢您的回复。

Josh：" 您打算在器件上运行哪种 AI 模型？ 我们展示了在器件上运行简单的基于 Ann 的模型的能力(请参阅 手势识别演示)。"

我通过 DCA1000EVM 从 AWR1243BOOST 收集了原始数据并分析了数据(FFT 1-D、多普勒...)。 因此，我构建了一个 AI 模型并在 PC 上实时运行(人数统计、行动识别、手势分类...)。 我的目标是在 EDGE 设备上运行、例如：NVIDIA Jetson nano 或微控制器...、但 AWR1243BOOST 没有微控制器芯片。  IWR6843AOPEVM 或其他雷达(AWR1642升压...)   Arm CPU：ARM R4F @ 200MHz 芯片是否可以在该芯片上嵌入 AI 模型？