把 AI 塞进「自行车码表」——基于 MEMS 的 3D 地形预测码表

标签：MEMS、地形预测、码表、TinyML、边缘 AI、气压计、功率估算、RISC-V、低功耗
----
1. 背景：为什么码表也要「预测地形」？
长途骑行最怕两件事：
•  拐进一条「隐形上坡」，瞬间功率爆表；
•  导航语音延迟，错过最佳换挡时机。
传统码表只能「事后」显示坡度，我们把 MEMS 多传感器融合 + TinyML 地形预测 塞进 一块 60 g 的码表，提前 15 秒告诉你前方是爬升还是俯冲，实时给出 换挡提示。
----
2. 硬件：60 g 里的「骑行实验室」
部件    选型    说明
MCU    GD32VW553    RISC-V 160 MHz, 256 KB RAM
气压计    BMP585    0.8 m 高度分辨率
加速度    LSM6DSV16X    ±16 g, 6 轴
磁力计    LIS3MDL    3 轴电子罗盘
存储    8 MB QSPI Flash    模型 + 30 h 轨迹缓存
供电    500 mAh 锂聚合物    25 h 连续
无线    BLE 5.2 + ANT+    手机 / 码表互通
屏幕    1.3" 240×240 IPS    阳光下可读
----
3. 算法：128 KB 的「地形先知」
模块    参数量    功能
MEMS 特征提取    0.03 M    气压、坡度、震动谱
TCN-Lite    0.09 M    15 s 地形预测
功率估算头    0.01 M    实时功率 & 换挡建议
总计    128 KB INT8    100 ms 推理
----
4. 数据：10 万条骑行轨迹
•  采样频率：10 Hz；
•  维度：气压、加速度、磁力计、GPS 高度；
•  标签：未来 15 s 坡度、路面类型（柏油/碎石/土路）；
•  增强：随机爬坡、下坡、弯道。
----
5. 训练与蒸馏流水线

python train_terrain.py \--dataset ride_100k \--model tcn_terrain \--quant int8 \--export gd32vw

•  教师：5 M TCN → 学生 0.13 M
•  量化：AWQ 逐层校准
•  功率正则：W/kg 物理约束
----
6. 推理流程：100 ms 实时预测

void loop() {SensorData s = read_all();      // 10 msint8_t pred[4];model_forward(&s, pred);        // 12 msfloat grade = dequant(pred[0]);show_grade(grade);              // 10 mssleep(90);                      // 100 ms 周期
}

----
7. 实测：3 种地形 30 km 报告
地形    坡度预测误差    功率建议准确率    换挡提示
城市缓坡    ±0.3 %    92 %    提前 15 s
丘陵起伏    ±0.5 %    89 %    提前 12 s
盘山公路    ±0.7 %    87 %    提前 10 s
----
8. 用户交互：码表「语音教练」
•  实时 HUD：坡度 + 功率 + 换挡箭头；
•  语音播报：「前方 12 % 上坡，降 2 档」；
•  路线回放：手机 App 轨迹 + 功率曲线。
----
9. 功耗与寿命
模式    电流    续航
连续采样    22 mA    22 h
间隔 100 ms    3 mA    160 h
深睡 + RTC    0.2 mA    2000 h
----
10. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/rider-ai/terrain-meter
已放出：
•  GD32VW553 固件 + 128 KB 模型
•  3D 打印壳体
•  BLE 手机 App（Flutter）
首批 3 万只 已众筹，用户反馈 “比教练还懂我”。
----
11. 结语：让每一次踩踏都有 AI 预判
当 128 KB 模型也能读懂前方地形，
当 60 g 的码表成为骑行教练，
你会发现 “爬坡”不再靠玄学，而是算法。
如果这篇文章帮你少踩一次爆缸坡，欢迎去仓库点个 Star ⭐；
也欢迎留言聊聊你把 AI 塞进了哪些「骑行装备」！