สำเร็จแล้ว
FormWings
On-device running form analysis powered by IMU and machine learning
ระบบวิเคราะห์ฟอร์มการวิ่งแบบ on-device ที่ใช้ IMU sensor และ machine learning Nano 33 BLE (LSM9DS1) สตรีม accelerometer/gyroscope ความถี่สูง ผ่าน UART ไปยัง UNO Q Linux side รัน XGBoost classifier (มี TFLite Transformer model เป็น fallback) วิเคราะห์ cadence, vertical oscillation, ground contact time, trunk forward lean, heel-strike likelihood และ impact loading rate Modulino Thermo เพิ่ม context สิ่งแวดล้อม (อุณหภูมิ ความชื้น heat index) ผลลัพธ์ broadcast ผ่าน BLE (MsgPack compact format) แสดงผลบน React + Vite dashboard
โปสเตอร์
สถาปัตยกรรมระบบ
ทีมงาน
เทคโนโลยีที่ใช้
Arduino Nano 33 BLE UNO Q Modulino LSM9DS1 IMU BLE XGBoost TFLite Edge AI Python React Vite MsgPack IoT