上下の運動、左右の運動、回転の運動、跳ね上げの運動などもそれぞれ識別させたい。
等速直線運動であればある一点の加速度センサの値で何とかなりそうですが、実際には1秒の間にも多少はブレたり戻ったりしていると思います。斜めに動いだしどう判断するよ?みたいなこともあるかもしれません。
・どのような機械学習方法を使えばよいのか?
データの特性を考えると、ごく一瞬ではなく、ある程度の秒数(?)のデータが必要になると思います。
超シンプルに誤差がでかくても許容であれば、
「期間内の速度センサの値を全部足し算してXYZのどちらかにでかいか」で機械的に決める。
ちゃんとするなら、
「期間内の速度センサの値を時系列データを捌けるニューラルネットワークにつっこむ」で細かいことはTensorflowやPytorchに任せる。
スマートにいくなら、
「加速度センサを使った人間の動作認識の先行技術を調べて、githubで公開してくれている気前の良い研究者を探す」で公開してくれたなにがしさんに感謝する。
※深層学習でなくても、ガラケーで動くような機械学習でも十分さばける可能性もあると思います。
・その方法をする際にどのような前提知識が必要なのか?
統計と機械との相性の良い言語=Pythonが使えると相当楽になると思います。ほかの言語でもできると思いますが、(例えばCのようなガチの言語でやろうとすると)すぐにやりたいこと以外に覚えることが山のように膨らむと思います。
機械学習の知識はあるに越したことはありませんが、分からなくても関数の使い方がわかれば、リファレンスのコードを魔改造するだけで大体行けると思います。
RasbperryPiでやろうとするのであれば、GPIOや電子工作をちょっとやったことがあるくらいの知識と、ブレッドボード、ブレッドボードやセンサにブスブスさせるような配線、のような物理的なものがあると良いです。分からなければ、「Lチカをやってみた」や「GPIOにセンサをつないだ」みたいな記事をQiitaで探すと良いと思います。
そこまで身構える必要はありません。
・そもそもraspberry pi picoでできるのか?
使ったことはありませんが、データ取得はできると思いますが、その先Pythonで苦労するような環境になりそうな気がします。たぶん機械学習のモジュールはつかえませんね、picoだと。C系の言語であれば超軽量にできるかもしれませんが、そこまでできる人であれば質問する時間を惜しんで自力で実装しそうなものです。
Pythonで深層学習を使うのであればRasbperryPi 3 B+やRPi4の方が安全です。ただし、深層学習の学習処理はGooglecolabでやることになると思います。
Pythonで機械学習をするのであればRasbperryPi ZEROでも十分と思います。
統計処理なしでMicropythonで実装するのであればRaspberyPi picoでいいと思います。