ESP32-S3 · MPU6050 · GPS

Төхөөрөмж

OLED дэлгэцсерверийн хариу

MOTION STATUS

---

Confidence: 0%

Өгөгдлийн урсгал
  1. 1

    MPU6050 + GPS

    ESP32-S3 ~50 Hz давтамжтай хэмжинэ

  2. 2

    Wi-Fi → /api/ingest

    0.5 сек тутам багцалж илгээнэ

  3. 3

    Сервер ML

    2 сек цонхоор ангилна

  4. 4

    Үр дүн

    Төхөөрөмж (OLED, buzzer) ба веб

Төхөөрөмжийн APIREST · JSON
POST/api/ingestМэдрэгч + GPS өгөгдөл илгээх, хариуд ангиллын үр дүн авна
GET/api/snapshot?device=<id>&compact=1Сүүлийн үр дүнг татах (OLED)
GET/api/streamВеб самбарын SSE урсгал
GET/api/historyӨнөөдрийн түүх

Жишээ хүсэлт

curl -X POST http://localhost:3000/api/ingest \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-device-key: dev-secret-key" \
  -d '{
    "deviceId": "esp32-01",
    "battery": 92, "rssi": -60,
    "gps": { "lat": 47.9184, "lng": 106.9177, "accuracy": 2.5 },
    "samples": [
      { "t": 1730000000000, "ax": 0.05, "ay": 0.99, "az": 0.08, "gx": 0.4, "gy": -0.2, "gz": 0.1 }
    ]
  }'

Хариу (төхөөрөмж OLED / buzzer-т ашиглана)

{ "ok": true, "activity": "walking", "label": "Walking", "confidence": 0.94, "alert": false }
ML загвар

Одоогоор серверт baseline ангилагч ажиллаж байна. Сургасан загвараа ml/ хавтас дахь Python үйлчилгээгээр ажиллуулаад ML_SERVICE_URL-г тохируулахад вэб систем автоматаар шилжинэ.