Fertige und selbst aufgebaute Arduino-Knoten im TTN LoRaWAN hat sich als Kommunikationslösung im IoT hervorragend entwickelt. The Things Network (TTN) hat hierzu seinen Beitrag geleistet. Aktuell wird The Things Network auf The Things Stack Community Edition (TTS (CE)) aktualisiert. Der Cluster von TTN V2 wird gegen Ende 2021 geschlossen. Der Autor zeigt Ihnen die notwendigen Schritte, damit Sie in gewohnter Weise LoRaWAN-Knoten mit Hilfe von TTS (CE) betreiben und vielleicht auch das Netz der Gateways durch ein eigenes Gateway erweitern. Mittlerweile gibt es sogar für den mobilen Einsatz geeignete LoRaWAN-Gateways, mit denen Sie über Ihr Mobiltelefon eine Verbindung zum TTN-Server aufbauen können. In diesem Buch werden eine Reihe kommerzieller und Arduino-basierter LoRaWAN-Knoten sowie neue, kostengünstige und für den Batteriebetrieb geeignete Hardware zum Aufbau autonomer LoRaWAN-Knoten vorgestellt. Die Registrierung von LoRaWAN-Knoten und Gateways im TTS (CE) sowie die Bereitstellung der erhobenen Daten über MQTT und die Visualisierung über Node-RED, Cayenne, Thingspeak und Datacake ermöglichen komplexe IoT-Projekte und völlig neue Anwendungen zu sehr geringen Kosten. Das vorliegende Buch versetzt Sie in die Lage, mit batteriebetriebenen Sensoren (LoRaWAN-Knoten) erfasste Daten drahtlos im Internet bereitzustellen und zu visualisieren. Sie lernen die Grundlagen für Smart-City- und IoT-Anwendungen, die beispielsweise die Messung von Luftqualität, Wasserständen, Schneehöhen, das Ermitteln von freien Parkfeldern (Smart Parking) und die intelligente Steuerung der Straßenbeleuchtung (Smart Lighting) ermöglichen.

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Fertige und selbst aufgebaute Arduino-Knoten im TTN LoRaWAN hat sich als Kommunikationslösung im IoT hervorragend entwickelt. The Things Network (TTN) hat hierzu seinen Beitrag geleistet. Aktuell wird The Things Network auf The Things Stack Community Edition (TTS (CE)) aktualisiert. Der Cluster von TTN V2 wird gegen Ende 2021 geschlossen. Der Autor zeigt Ihnen die notwendigen Schritte, damit Sie in gewohnter Weise LoRaWAN-Knoten mit Hilfe von TTS (CE) betreiben und vielleicht auch das Netz der Gateways durch ein eigenes Gateway erweitern. Mittlerweile gibt es sogar für den mobilen Einsatz geeignete LoRaWAN-Gateways, mit denen Sie über Ihr Mobiltelefon eine Verbindung zum TTN-Server aufbauen können. In diesem Buch werden eine Reihe kommerzieller und Arduino-basierter LoRaWAN-Knoten sowie neue, kostengünstige und für den Batteriebetrieb geeignete Hardware zum Aufbau autonomer LoRaWAN-Knoten vorgestellt. Die Registrierung von LoRaWAN-Knoten und Gateways im TTS (CE) sowie die Bereitstellung der erhobenen Daten über MQTT und die Visualisierung über Node-RED, Cayenne, Thingspeak und Datacake ermöglichen komplexe IoT-Projekte und völlig neue Anwendungen zu sehr geringen Kosten. Das vorliegende Buch versetzt Sie in die Lage, mit batteriebetriebenen Sensoren (LoRaWAN-Knoten) erfasste Daten drahtlos im Internet bereitzustellen und zu visualisieren. Sie lernen die Grundlagen für Smart-City- und IoT-Anwendungen, die beispielsweise die Messung von Luftqualität, Wasserständen, Schneehöhen, das Ermitteln von freien Parkfeldern (Smart Parking) und die intelligente Steuerung der Straßenbeleuchtung (Smart Lighting) ermöglichen.

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Dieses LR1302-Modul ist ein LoRaWAN-Gateway-Modul der neuen Generation. Es verfügt über ein Mini-PCIe-Formfaktor-Design und zeichnet sich durch geringen Stromverbrauch und hohe Leistung aus. Basierend auf dem LoRaWA-Basisbandchip SX1302 von Semtech Network bietet das Gateway-Modul LR1302 Gateway-Produkten potenzielle Kapazität für die drahtlose Übertragung über große Entfernungen. Im Vergleich zu den vorherigen LoRa-Chips SX1301 und SX1308 weist der SX1302-Chip eine höhere Empfindlichkeit, einen geringeren Stromverbrauch und eine niedrigere Betriebstemperatur auf. Es unterstützt die 8-Kanal-Datenübertragung, verbessert die Kommunikationseffizienz und -kapazität und unterstützt die Verbindung und Datenübertragung mehrerer Geräte. Es sind zwei Antennenschnittstellen reserviert, eine zum Senden und Empfangen von LoRa-Signalen und eine U.FL-Schnittstelle (IPEX) zur unabhängigen Übertragung. Es verfügt außerdem über eine Metallabschirmung zum Schutz vor externen Störungen und zur Bereitstellung einer zuverlässigen Kommunikationsumgebung. Der LR1302 wurde speziell für den IoT-Bereich entwickelt und eignet sich für eine Vielzahl von IoT-Anwendungen. Ob in Smart Cities, Landwirtschaft, Industrieautomation oder anderen Bereichen – das LR1302-Modul sorgt für zuverlässige Verbindungen und effiziente Datenübertragung. Features Verwendet den Semtech SX1302-Basisband-LoRa-Chip mit extrem geringem Stromverbrauch und hervorragender Leistung Der Mini-PCIe-Formfaktor und das kompakte Design erleichtern die Integration in verschiedene Gateway-Geräte, eignen sich für Anwendungsszenarien mit begrenztem Platzangebot und bieten flexible Bereitstellungsoptionen. Unterstützt die 8-Kanal-Datenübertragung und sorgt für eine effizientere Kommunikationseffizienz und -kapazität Die extrem niedrige Betriebstemperatur macht eine zusätzliche Kühlung überflüssig und reduziert die Größe des LoRaWAN-Gateways. Verwendet das SX1250 TX/RX-Frontend mit einer Empfindlichkeit von bis zu -139 dBm@SF12; Sendeleistung bis zu 26 dBm bei 3,3 V Technische Daten Frequenz 863-870 MHz (EU868) Chipsatz Semtech SX1302 Chip Empfindlichkeit -125 dBm bei 125K/SF7-139 dBm bei 125K/SF12 TX-Leistung 26 dBm (mit 3,3-V-Stromversorgung) Bandbreite 125/250/500 kHz Kanal 8 Kanäle LEDs Leistung: GrünKonfiguration: RotTX: GrünRX: Blau Formfaktor Mini PCIe, 52-poliger Golden Finger Stromverbrauch (SPI-Version) Standby: 7,5 mATX-Maximalleistung: 415 mARX: 40 mA Stromverbrauch (USB-Version) Standby: 20 mATX-Maximalleistung: 425 mARX: 53 mA LBT (Listen Before Talk) Unterstützung Antennenanschluss U.FL Betriebstemperatur -40 bis 85°C Abmessungen (B x L) 30 x 50,95 mm Hinweis LR1302 LoRaWAN Gateway Modul ist nicht inbegriffen. Downloads Wiki SX1302 Datasheet Schematic Diagram

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Eine Einführung in die Schaltungssimulation LTspice wurde von Mike Engelhardt entwickelt und gehört inzwischen zu Analog Devices. Es handelt sich dabei um ein Programm zur Schaltplanerstellung – einen leistungsstarken, schnellen und kostenlosen SPICE-Simulator sowie um ein Werkzeug zur Darstellung von Kurvenverläufen. Es bietet eine umfangreiche Bauteildatenbank, die weltweit durch SPICE-Modelle unterstützt wird. Mit LTspice kann man schnell und einfach Schaltpläne erstellen. Dank der leistungsfähigen grafischen Ausgabefunktionen lassen sich Spannungen und Ströme in einer Schaltung, die Leistungsaufnahme der Bauteile und viele weitere Parameter darstellen. Ziel dieses Buches ist es, den Entwurf und die Simulation elektronischer Schaltungen mit LTspice zu vermitteln. Es behandelt unter anderem folgende Themen: DC und AC-Schaltungen Kleinsignal- und Z-Dioden Transistorschaltungen inkl. Oszillatoren Tryristor-, Diac- und Triacschaltungen Operations verstärkerschaltungen inkl. Oszillatoren Der 555 Timer-IC Filter Spannungsregler Optokoppler Erstellung von Spannungskurven Simulation von Logikschaltungen mit der 74HC-Familie SPICE-Modellierung LTspice ist ein äußerst vielseitiges Werkzeug zur Simulation elektronischer Schaltungen mit zahlreichen Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten. Eine vollständige Behandlung aller Details würde jedoch den Rahmen dieses Buches sprengen. Daher konzentriert sich das Buch auf die gängigsten Themen wie DC- und AC-Analyse, Parametersweep, Übertragungsfunktionen, Oszillatoren, Diagramme und weitere grundlegende Anwendungen. Obwohl es sich um eine Einführung handelt, deckt dieses Buch dennoch die meisten Interessensgebiete all jener ab, die sich mit der Simulation elektronischer Schaltungen beschäftigen.

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Eine Einführung in die Schaltungssimulation LTspice wurde von Mike Engelhardt entwickelt und gehört inzwischen zu Analog Devices. Es handelt sich dabei um ein Programm zur Schaltplanerstellung – einen leistungsstarken, schnellen und kostenlosen SPICE-Simulator sowie um ein Werkzeug zur Darstellung von Kurvenverläufen. Es bietet eine umfangreiche Bauteildatenbank, die weltweit durch SPICE-Modelle unterstützt wird. Mit LTspice kann man schnell und einfach Schaltpläne erstellen. Dank der leistungsfähigen grafischen Ausgabefunktionen lassen sich Spannungen und Ströme in einer Schaltung, die Leistungsaufnahme der Bauteile und viele weitere Parameter darstellen. Ziel dieses Buches ist es, den Entwurf und die Simulation elektronischer Schaltungen mit LTspice zu vermitteln. Es behandelt unter anderem folgende Themen: DC und AC-Schaltungen Kleinsignal- und Z-Dioden Transistorschaltungen inkl. Oszillatoren Tryristor-, Diac- und Triacschaltungen Operations verstärkerschaltungen inkl. Oszillatoren Der 555 Timer-IC Filter Spannungsregler Optokoppler Erstellung von Spannungskurven Simulation von Logikschaltungen mit der 74HC-Familie SPICE-Modellierung LTspice ist ein äußerst vielseitiges Werkzeug zur Simulation elektronischer Schaltungen mit zahlreichen Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten. Eine vollständige Behandlung aller Details würde jedoch den Rahmen dieses Buches sprengen. Daher konzentriert sich das Buch auf die gängigsten Themen wie DC- und AC-Analyse, Parametersweep, Übertragungsfunktionen, Oszillatoren, Diagramme und weitere grundlegende Anwendungen. Obwohl es sich um eine Einführung handelt, deckt dieses Buch dennoch die meisten Interessensgebiete all jener ab, die sich mit der Simulation elektronischer Schaltungen beschäftigen.

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LuckFox Pico Mini ist ein kompaktes Linux-Mikro-Entwicklungsboard, das auf dem Rockchip RV1103-Chip basiert und eine einfache und effiziente Entwicklungsplattform für Entwickler bietet. Es unterstützt eine Vielzahl von Schnittstellen, einschließlich MIPI CSI, GPIO, UART, SPI, I²C, USB usw., was für eine schnelle Entwicklung und Fehlerbehebung praktisch ist. Features Single-Core ARM Cortex-A7 32-Bit-Kern mit integriertem NEON und FPU Eingebaute, von Rockchip selbst entwickelte NPU der 4. Generation, zeichnet sich durch hohe Rechenpräzision aus und unterstützt die Hybridquantisierung int, int8 und int16. Die Rechenleistung von int8 beträgt 0,5 TOPS und bis zu 1,0 TOPS mit int4 Integrierter, selbst entwickelter ISP3.2 der dritten Generation, unterstützt 4 Megapixel, mit mehreren Bildverbesserungs- und Korrekturalgorithmen wie HDR, WDR, mehrstufiger Rauschunterdrückung usw. Verfügt über eine leistungsstarke Kodierungsleistung, unterstützt den intelligenten Kodierungsmodus und das adaptive Stream-Speichern je nach Szene, spart mehr als 50% Bitrate im Vergleich zum herkömmlichen CBR-Modus, sodass die Bilder von der Kamera hochauflösende Bilder mit geringerer Größe und doppelt so viel Speicherplatz bieten Leerzeichen Die integrierte RISC-V-MCU unterstützt einen geringen Stromverbrauch und einen schnellen Start, unterstützt eine schnelle Bildaufnahme von 250 ms und lädt gleichzeitig die Al-Modellbibliothek, um die Gesichtserkennung "in einer Sekunde" zu realisieren. Eingebauter 16-Bit-DRAM DDR2, der anspruchsvolle Speicherbandbreiten bewältigen kann Integriert mit integriertem POR, Audio-Codec und MAC PHY Technische Daten Prozessor ARM Cortex-A7, Single-Core-32-Bit-CPU, 1,2 GHz, mit NEON und FPU NPU Rockchip NPU der 4. Generation, unterstützt int4, int8, int16; bis zu 1,0 TOPS (int4) ISP ISP3.2 der dritten Generation, bis zu 4 MP-Eingang bei 30fps, HDR, WDR, Rauschunterdrückung RAM 64 MB DDR2 Speicher 128 MB SPI NAND Flash USB USB 2.0-Host/Gerät über Typ-C Kameraschnittstelle MIPI CSI 2-spurig GPIO-Pins 17 GPIO-Pins Stromverbrauch RISC-V-MCU mit geringem Stromverbrauch für schnellen Start Abmessungen 28 x 21 mm Downloads Wiki

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Der LuckFox Pico Ultra ist ein kompakter Single-Board-Computer (SBC) mit dem Rockchip RV1106G3-Chipsatz, der für KI-Verarbeitung, Multimedia und stromsparende Embedded-Anwendungen entwickelt wurde. Er ist mit einer integrierten 1-TOPS-NPU ausgestattet und eignet sich daher ideal für Edge-KI-Workloads. Mit 256 MB RAM, 8 GB Onboard-eMMC-Speicher, integriertem WLAN und Unterstützung für das LuckFox PoE-Modul bietet das Board Leistung und Vielseitigkeit für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Der LuckFox Pico Ultra läuft unter Linux und unterstützt eine Vielzahl von Schnittstellen – darunter MIPI CSI, RGB-LCD, GPIO, UART, SPI, I²C und USB – und bietet so eine einfache und effiziente Entwicklungsplattform für Anwendungen in den Bereichen Smart Home, Industriesteuerung und IoT. Technische Daten Chip Rockchip RV1106G3 Prozessor Cortex-A7 1,2 GHz Neuronaler Netzwerkprozessor (NPU) 1 TOPS, unterstützt int4, int8, int16 Bildprozessor (ISP) Max. Eingangsgeschwindigkeit 5 M @30fps Speicher 256 MB DDR3L WLAN + Bluetooth 2,4 GHz WiFi-6 Bluetooth 5.2/BLE Kameraschnittstelle MIPI CSI 2-Lane DPI-Schnittstelle RGB666 PoE-Schnittstelle IEEE 802.3af PoE Lautsprecherschnittstelle MX1,25 mm USB USB 2.0 Host/Gerät GPIO 30 GPIO Pins Ethernet 10/100M Ethernet-Controller und eingebetteter PHY Standardspeichermedium eMMC (8 GB) Lieferumfang 1x LuckFox Pico Ultra W 1x LuckFox PoE Modul 1x IPX 2,4G 2 dB Antenne 1x USB-A auf USB-C Kabel 1x Schraubensatz Downloads Wiki

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Das M12-Mount-Objektiv (12 MP, 8 mm) ist ideal für den Einsatz mit dem Raspberry Pi HQ Camera Module und bietet gestochen scharfe, detailreiche Aufnahmen für eine Vielzahl von Anwendungen.

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Das M12-Mount-Objektiv (5 MP, 25 mm) ist ideal für den Einsatz mit dem Raspberry Pi HQ Camera Module und bietet gestochen scharfe, detailreiche Aufnahmen für eine Vielzahl von Anwendungen.

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Das M12-Mount-Weitwinkelobjektiv (12 MP, 2,7 mm) ist ideal für den Einsatz mit dem Raspberry Pi HQ Camera Module und liefert gestochen scharfe, detailreiche Bilder für eine Vielzahl von Anwendungen.

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M5Atom Joystick ist eine vielseitige programmierbare Dual-Joystick-Fernbedienung mit dem AtomS3 als Hauptsteuerung und einem STM32 für Co-Processing-Funktionen. Es ist mit zwei 5-Wege-Joysticks mit Hallsensoren, zwei Funktionstasten und integrierten RGB-LEDs für die Mensch-Maschine-Interaktion und Statusanzeige ausgestattet. Das Gerät verfügt über zwei Hochspannungs-Batterieladekreise. Es ist mit der Stamp Fly-Steuerungsfirmware vorinstalliert und kommuniziert mit Stamp Fly über das ESP-NOW-Protokoll. Der Firmware-Quellcode ist Open Source. Dieses Produkt eignet sich für die Drohnensteuerung, Robotersteuerung, intelligente Autos und verschiedene DIY-Projekte. Anwendungen Drohnensteuerung Robotersteuerung Intelligente Autos DIY-Projekte Features STM32F030F4P6 Ausgestattet mit M5AtomS3 Kompatibel mit Atom Lite, Atom Matrix, AtomS3 Lite, AtomS3 Zwei Joysticks, zwei Tasten, Kippschalter WS2812 RGB-LEDs Doppelte Hochspannungs-Lithiumbatterie-Ladeschaltungen Batterieerkennung Technische Daten MCU STM32F030F4P6 RGB WS2812C Lade-IC TP4067 bei 4,35 V Batterie 300 mAh Ladestrom 500 mA Schaltfläche Links-/Rechts-Taste Summer Eingebauter passiver Summer @ 5020 Betriebstemperatur 0-40°C Abmessungen 84 x 60 x 31,5 mm Gewicht 63,5 g Lieferumfang 1x Atom JoyStick 1x 300 mAh Hochvolt-Lithium-Batterie Downloads Documentation

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ATOM U ist ein kompaktes IoT-Entwicklungskit für Spracherkennung mit geringem Stromverbrauch. Es verwendet einen ESP32-Chipsatz, ausgestattet mit 2 stromsparenden Xtensa 32-Bit LX6 Mikroprozessoren mit einer Hauptfrequenz von bis zu 240 MHz. Eingebaute USB-A-Schnittstelle, IR-Sender, programmierbare RGB-LED. Plug-and-Play, einfaches Hoch- und Herunterladen von Programmen. Integriertes Wi-Fi und digitales Mikrofon SPM1423 (I2S) für die klare Tonaufzeichnung. geeignet für HMI, Speech-to-Text (STT). Low-Code-Entwicklung ATOM U unterstützt die grafische Programmierplattform UIFlow, skriptfrei, Cloud-Push; Vollständig kompatibel mit Arduino, MicroPython, ESP32-IDF und anderen Mainstream-Entwicklungsplattformen, um schnell verschiedene Anwendungen zu erstellen. Hohe Integration ATOM U verfügt über einen USB-A-Anschluss für die Programmierung/Stromversorgung, einen IR-Sender, eine programmierbare RGB-LED (1) und eine Taste (1). Der fein abgestimmte RF-Schaltkreis sorgt für eine stabile und zuverlässige drahtlose Kommunikation. Starke Erweiterbarkeit ATOM U ist ein einfacher Zugang zum Hardware- und Softwaresystem von M5Stack. Merkmale ESP32-PICO-D4 (2,4GHz Wi-Fi-Doppelmodus) Integrierte programmierbare RGB-LED und Taste Kompaktes Design Eingebauter IR-Sender Erweiterbare Pinbelegung und GROVE-Port Entwicklungsplattform: UIFlow MicroPython Arduino Spezifikationen ESP32-PICO-D4 240MHz Doppelkern, 600 DMIPS, 520KB SRAM, 2.4G Wi-Fi Mikrofon SPM1423 Empfindlichkeit des Mikrofons 94 dB SPL@1 KHz Typischer Wert: -22 dBFS Signal-Rausch-Verhältnis des Mikrofons 94 dB SPL@1 KHz, A-gewichtet Typischer Wert: 61,4 dB Standby-Arbeitsstrom 40.4 mA Unterstützung der Eingangsschallfrequenz 100 Hz ~ 10 KHz Unterstützung der PDM-Taktfrequenz 1.0 ~ 3.25 MHz Gewicht 8.4 g Dimensionen 52 x 20 x 10 mm Downloads Documentation

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Das M5Stack Core Ink Development Kit ist ein neues E-Ink-Display, das einen ESP32-Pico-D4 verwendet, um die Vorteile der E-Ink-Technologie zu nutzen. E-Ink-Displays schonen die Augen, haben einen extrem geringen Stromverbrauch und können ein Bild auch dann behalten, wenn ihnen der Strom ausgeht. Features ESP32 Standard-Wireless-Funktionen WiFi, Bluetooth Interner 4M-Blitz Low-Power-Anzeige 180-Grad-Betrachtungswinkel Erweiterungsports Eingebauter Magnet Interne Batterie Multifunktionstaste Status-LED Summer Deep-Sleep-Funktionalität Anwendungen IoT-Terminal EBook Industrielles Bedienfeld Elektronisches Etikett Inbegriffen 1x CoreInk 1x LiPo 390mAh 1x Typ-C USB (20 cm) Bitte beachten Sie: Vermeiden Sie bei der Verwendung eine lange Hochfrequenzaktualisierung. Das empfohlene Aktualisierungsintervall beträgt (15 Sekunden/Zeit). Setzen Sie das Gerät nicht über längere Zeit ultravioletten Strahlen aus, da es sonst zu irreversiblen Schäden am Tintensieb kommen kann.

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PROTO-Board wird als Core Extensions-Funktion verwendet. Geeignet für Arduino und ESP32

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Merkmale Dual-Core 64-Bit RISC-V RV64IMAFDC (RV64GC) CPU / 400 MHz (normal) Duale unabhängige FPU mit doppelter Präzision 8 MB On-Chip-SRAM mit 64 Bit Breite Neuronaler Netzwerkprozessor (KPU) / 0,8 Tops Feldprogrammierbares IO-Array (FPIOA) AES, SHA256-Beschleuniger Direct Memory Access Controller (DMAC) Micropython-Unterstützung Unterstützung der Firmware-Verschlüsselung Onboard-Hardware: Blitz: 16M Kamera: OV7740 2x Knöpfe Statusanzeige-LED Externer Speicher: TF-Karte/Micro SD Schnittstelle: HY2.0/kompatibel mit GROVE Anwendungen Gesichtserkennung/-erkennung Objekterkennung/-klassifizierung Ermitteln Sie die Größe und Koordinaten des Ziels in Echtzeit Erhalten Sie den Typ des erkannten Ziels in Echtzeit Formerkennung, Videorecorder Inbegriffen 1x UNIT-V (einschließlich 20 cm 4P-Kabel und USB-C-Kabel)

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Die M5Stack-Bewässerungseinheit integriert Wasserpumpe und Messplatten zur Bodenfeuchtigkeitserkennung und Pumpenwassersteuerung. Sie kann für intelligente Pflanzenzuchtszenarien verwendet werden und ermöglicht problemlos die Feuchtigkeitserkennung und Bewässerungssteuerung. Die Messelektrodenplatte verwendet das kapazitive Design, wodurch das Korrosionsproblem der Elektrodenplatte im tatsächlichen Gebrauch im Vergleich zur resistiven Elektrodenplatte effektiv vermieden werden kann. Merkmale Kapazitive Messplatte (korrosionsbeständig) Integrierte 5 W Leistungswasserpumpe LEGO-kompatible Löcher Anwendung Pflanzenanbau Bodenfeuchteerkennung Intelligente Bewässerung Inbegriffen 1x Bewässerungseinheit 2x Saugrohr 1x HY2.0-4P-Kabel Pumpenleistung 5 Watt Gewicht 78 g Maße 192,5 mm x 24 mm x 33 mm

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M5Stamp Fly ist ein programmierbarer Open-Source-Quadcopter mit dem StampS3 als Hauptcontroller. Es integriert ein 6-Achsen-Gyroskop BMI270 und ein 3-Achsen-Magnetometer BMM150 zur Lage- und Richtungserkennung. Der Luftdrucksensor BMP280 und zwei Abstandssensoren VL53L3 ermöglichen eine präzise Höhenhaltung und Hindernisvermeidung. Der optische Durchflusssensor PMW3901MB-TXQT bietet eine Verschiebungserkennung. Das Kit enthält einen Summer, eine Reset-Taste und WS2812 RGB LEDs für Interaktion und Statusanzeige. Es ist mit einer 300 mAh-Hochvoltbatterie und vier kernlosen Hochgeschwindigkeitsmotoren ausgestattet. Die Platine verfügt über einen INA3221AIRGVR zur Strom-/Spannungsüberwachung in Echtzeit und verfügt über zwei Grove-Anschlüsse für zusätzliche Sensoren und Peripheriegeräte. Der Stamp Fly ist mit Debugging-Firmware vorinstalliert und kann mit einem Atom-Joystick über das ESP-NOW-Protokoll gesteuert werden. Benutzer können zwischen automatischem und manuellem Modus wählen und so Funktionen wie präzises Schweben und Flips einfach implementieren. Der Firmware-Quellcode ist Open Source, wodurch sich das Produkt für Bildung, Forschung und verschiedene Drohnenentwicklungsprojekte eignet. Anwendungen Bildung Forschung Drohnenentwicklung DIY-Projekte Features M5StampS3 als Hauptcontroller BMP280 zur Luftdruckerkennung VL53L3-Abstandssensoren zur Höhenhaltung und Hindernisvermeidung 6-Achsen-Lagesensor 3-Achsen-Magnetometer zur Richtungserkennung Optische Strömungserkennung zur Schwebe- und Verschiebungserkennung Summer 300 mAh Hochvoltbatterie Strom- und Spannungserkennung Grove-Anschlusserweiterung Technische Daten M5StampS3 ESP32-S3@Xtensa LX7, 8 MB Flash, WLAN, OTG\CDC-Unterstützung Motor 716-17600kv Abstandssensor VL53L3CXV0DH/1 (0x52) bei max. 3 m Optischer Durchflusssensor PMW3901MB-TXQT Barometrischer Sensor BMP280 (0x76) bei 300–1100 hPa 3-Achsen-Magnetometer BMM150 (0x10) 6-Achsen-IMU-Sensor BMI270 Grove I²C+UART Akku 300 mAh 1S Hochvolt-Lithium-Battterie Strom-/Spannungserkennung INA3221AIRGVR (0x40) Summer Eingebauter passiver Summer @ 5020 Betriebstemperatur 0-40°C Abmessungen 81,5 x 81,5 x 31 mm Gewicht 36,8 g Lieferumfang 1x Stamp Fly 1x 300 mAh Hochvolt-Lithium-Batterie Downloads Documentation

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Nahezu alle Menschen werden zunehmend mit den Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI oder AI für engl. Artificial Intelligence) konfrontiert. Musik- oder Videoempfehlungen, Navigationssysteme, Einkaufsvorschläge usw. basieren auf Verfahren, die diesem Bereich zugeordnet werden können. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer internationalen Konferenz, dem Dartmouth Summer Research Project geprägt. Eine grundlegende Idee war dabei, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu modellieren und darauf basierend fortschrittliche Computersysteme zu konstruieren. Bald sollte klar sein, wie der menschliche Verstand funktioniert. Die Übertragung auf eine Maschine wurde nur noch als ein kleiner Schritt angesehen. Diese Vorstellung erwies sich als etwas zu optimistisch. Dennoch sind die Fortschritte der modernen KI, bzw. ihr Teilgebiet dem sogenannten „Machine Learning“, nicht mehr zu übersehen. Um die Methoden des Machine Learnings näher zu testen, sollen in diesem Buch mehrere verschiedene Systeme zum Einsatz kommen. Neben dem PC werden sowohl der Raspberry Pi als auch der „Maixduino“ in den einzelnen Projekten ihre Fähigkeiten beweisen. Zusätzlich zu Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung entstehen dabei auch praktisch einsetzbare Systeme wie etwa Flaschendetektoren, Personenzähler oder ein „Sprechendes Auge“. Letzteres ist in der Lage, automatisch erkannte Objekte oder Gesichter akustisch zu beschreiben. Befindet sich beispielsweise ein Fahrzeug im Sichtfeld der angeschlossenen Kamera, so wird die Information „Ich sehe ein Auto!“ über elektronisch erzeugte Sprache ausgegeben. Derartige Geräte sind hochinteressante Beispiele dafür, wie etwa auch blinde oder stark sehbehinderte Menschen von KI-Systemen profitieren können.

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Nahezu alle Menschen werden zunehmend mit den Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI oder AI für engl. Artificial Intelligence) konfrontiert. Musik- oder Videoempfehlungen, Navigationssysteme, Einkaufsvorschläge etc. basieren auf Verfahren, die diesem Bereich zugeordnet werden können. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer internationalen Konferenz, dem Dartmouth Summer Research Project geprägt. Eine grundlegende Idee war dabei, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu modellieren und darauf basierend fortschrittliche Computersysteme zu konstruieren. Bald sollte klar sein, wie der menschliche Verstand funktioniert. Die Übertragung auf eine Maschine wurde nur noch als ein kleiner Schritt angesehen. Diese Vorstellung erwies sich als etwas zu optimistisch. Dennoch sind die Fortschritte der modernen KI, beziehungsweise ihrem Teilgebiet dem sogenannten „Machine Learning“, nicht mehr zu übersehen. Um die Methoden des Machine Learnings näher kennenzulernen, sollen in diesem Buch mehrere verschiedene Systeme zum Einsatz kommen. Neben dem PC werden sowohl der Raspberry Pi als auch der „Maixduino“ in den einzelnen Projekten ihre Fähigkeiten beweisen. Zusätzlich zu Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung entstehen dabei auch praktisch einsetzbare Systeme wie etwa Flaschendetektoren, Personenzähler oder ein „Sprechendes Auge“. Letzteres ist in der Lage, automatisch erkannte Objekte oder Gesichter akustisch zu beschreiben. Befindet sich beispielsweise ein Fahrzeug im Sichtfeld der angeschlossenen Kamera, so wird die Information „I see a car!“ über elektronisch erzeugte Sprache ausgegeben. Derartige Geräte sind hochinteressante Beispiele dafür, wie etwa auch blinde oder stark sehbehinderte Menschen von KI-Systemen profitieren können.

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