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Mit diesem Praxis-Bundle können Sie echte Edge-AI-Anwendungen mit dem Raspberry Pi entwickeln Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Das Raspberry Pi AI HAT+ ist eine Erweiterungsplatine für den Raspberry Pi 5, die einen integrierten Hailo AI-Beschleuniger enthält. Dieses Add-on bietet einen kostengünstigen, effizienten und leicht zugänglichen Ansatz für die Integration von leistungsstarken KI-Funktionen, mit Anwendungen in den Bereichen Prozesssteuerung, Sicherheit, Heimautomatisierung und Robotik. Das AI HAT+ wird über die PCIe Gen3-Schnittstelle des Raspberry Pi 5 angeschlossen. Wenn auf dem Raspberry Pi 5 eine aktuelle Version des Raspberry Pi OS läuft, erkennt es automatisch den integrierten Hailo-Beschleuniger und macht die neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) für KI-Aufgaben verfügbar. Darüber hinaus unterstützen die im Raspberry Pi OS enthaltenen rpicam-apps Kameraanwendungen das KI-Modul nahtlos und nutzen die NPU automatisch für kompatible Nachbearbeitungsfunktionen. Raspberry Pi Camera Module 3 Raspberry Pi Camera Module 3 ist eine Kompaktkamera von Raspberry Pi. Es bietet einen IMX708 12-Megapixel-Sensor mit HDR und verfügt über einen Autofokus mit Phasenerkennung. Das Camera Module 3 ist in Standard- und Weitwinkelvarianten erhältlich, die beide mit oder ohne Infrarot-Sperrfilter erhältlich sind. Das Camera Module 3 kann sowohl Full-HD-Videos als auch Fotos aufnehmen und bietet einen HDR-Modus mit bis zu 3 MP. Sein Betrieb wird vollständig von der libcamera-Bibliothek unterstützt, einschließlich der schnellen Autofokus-Funktion des Camera Module 3: Dies macht es für Anfänger einfach zu bedienen und bietet gleichzeitig viel für fortgeschrittene Benutzer. Das Camera Module 3 ist mit allen Raspberry-Pi-Modellen kompatibel. Buch: Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge-KI revolutioniert Alltagsgeräte, indem sie Intelligenz genau dort integriert, wo sie am wichtigsten ist: direkt in der Hardware. Dank On-Device-Inferenz kann eine Kamera Besucher sofort erkennen, ein Smartphone Sprache übersetzen, ohne Audio in die Cloud zu streamen, und ein Wearable Anomalien in Echtzeit erkennen – schnell, datenschutzfreundlich und zuverlässig, selbst wenn die Netzwerkverbindung ausfällt. Dieses Buch ist Ihr praktischer Leitfaden zum Bau solcher Systeme mit dem Raspberry Pi AI HAT+ und dem Hailo-8L-Beschleuniger. Sie beginnen mit den Grundlagen: Kernkonzepte von KI und maschinellem Lernen, Funktionsweise neuronaler Netze und die wesentlichen Unterschiede zwischen Edge AI und Cloud AI – sowie eine ehrliche Betrachtung ethischer Aspekte und zukünftiger Auswirkungen. Dieses Bundle enthält: Buch: Edge AI Made Practical Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Raspberry Pi Camera Module 3 Aktiver Kühler für Raspberry Pi 5 FPC Display-Kabel für Raspberry Pi 5 (300 mm) Elektor Komponenten-Kit 40-poliger GPIO-Header Ampelmodul Rote LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Gelbe LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Grüne LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Blaue LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Steckbrett (400 Tie-Points) 10 Dupont-Drähte (male-female) DHT22-Sensormodul Servomotor Erforderlich Raspberry Pi 5

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Dieses Bundle enthält das AI Fusion Lab Kit mit über 450 Komponenten sowie das Buch Physical AI mit Raspberry Pi und bietet einen umfassenden, praxisnahen Einstieg in KI, Elektronik und Python-Programmierung. Realisieren Sie praxisnahe Projekte, die Computer Vision, Sprachinteraktion, Sensoren, Motoren und Large Language Models miteinander verknüpfen. Das beiliegende Buch führt Sie Schritt für Schritt von der Einrichtung des Raspberry Pi und der Hardware-Steuerung bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen unter Einsatz von OpenCV, MediaPipe, YOLO, OpenAI-Diensten und lokalen Ollama-Modellen. SunFounder AI Fusion Lab Kit für Raspberry Pi (450+ Teile) Das AI Fusion Lab Kit verwandelt einen Raspberry Pi in eine umfassende Plattform zum Erlernen von künstlicher Intelligenz, Elektronik und Python-Programmierung. Es unterstützt die Modelle Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W sowie gängige KI-Modelle und -Dienste, darunter ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Doubao und Ollama. Dank Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-Achsen-Sensormodul, Mikrofon, Lautsprecher und elektronischen Komponenten ermöglicht das Kit den Bau interaktiver KI-Projekte, die Sprache, Bilderkennung, Bewegung und Sensordaten kombinieren. Es eignet sich für Anfänger, Schüler und Studierende, Maker sowie alle, die praktische KI-Anwendungen erkunden möchten. Multimodale KI-Projekte entwickeln Kombinieren Sie große Sprachmodelle (LLMs) mit Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Ausgabe, Kamera-Bilderkennung, Sensoren und Breadboard-Schaltungen. Erstellen Sie Projekte, die hören, sprechen, sehen, reagieren und mit ihrer Umgebung interagieren können, während Sie gleichzeitig die Funktionsweise moderner KI-Systeme kennenlernen. KI-Bilderkennung und Objektverfolgung erkunden Nutzen Sie YOLO, OpenCV und MediaPipe, um Objekte, Farben, Gesichter und menschliche Bewegungen zu erkennen und zu verfolgen. Der motorisierte Pan-Tilt-HAT ermöglicht es der Kamera, Zielen automatisch zu folgen, und demonstriert so das Zusammenspiel von Computer Vision und Bewegungssteuerung. Sprach-KI mit dem Fusion HAT+ Das Fusion HAT+ vereinfacht die Hardware-Steuerung durch eine einheitliche Python-Bibliothek und unterstützt das sichere Herunterfahren des Raspberry Pi. Dank des integrierten Mikrofons und Lautsprechers lassen sich problemlos sprachgesteuerte Assistenten und andere KI-Anwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion entwickeln. Kompatibel mit Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B und Zero 2 W Unterstützt verschiedene cloudbasierte und lokale KI-Modelle Umfasst Kamera, Pan-Tilt-HAT, 10-DOF-Modul, Mikrofon und Lautsprecher Projekte zu den Themen Sprach-KI, Computer Vision, Sensorik und Elektronik Video-Tutorials, Dokumentation und Beispielcode Buch: Physical AI with Raspberry Pi Anhand des Raspberry Pi und des AI Fusion Lab Kits führt Sie dieses Buch Schritt für Schritt von den Grundlagen der Hardware-Anbindung bis hin zur Entwicklung intelligenter Systeme, die sehen, hören, sprechen und Entscheidungen treffen können. Ob Schüler, Lehrkraft, Maker oder Ingenieur – Sie sammeln wertvolle Erfahrungen durch Projekte, die darauf ausgelegt sind, sowohl Ihr Wissen als auch Ihr Selbstvertrauen zu stärken. Ausgehend von der Systemeinrichtung, der GPIO-Programmierung sowie dem Einsatz von Sensoren, Displays, Motoren und Automatisierungstechniken führt das Buch schrittweise in fortgeschrittene Themen ein, darunter Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Synthese, dialogorientierte KI (Conversational AI), Objekterkennung und maschinelles Lernen. Dabei lernen Sie, sprachgesteuerte Geräte, intelligente Assistenten, Kamera-Tracking-Systeme, Lösungen zur Umweltüberwachung sowie KI-gestützte Embedded-Anwendungen zu entwickeln. Entdecken Sie moderne Technologien wie OpenAI-Dienste, lokale Large Language Models (via Ollama), OpenCV, MediaPipe und die Objekterkennung mit YOLO, während Sie praktische Erfahrungen mit realen Anwendungen aus den Bereichen Robotik, Industrieautomatisierung, Smart Devices und autonome Systeme sammeln. Sie erfahren, wie intelligente Software mit Sensoren, Kameras, Motoren und Displays interagieren kann, um Systeme zu schaffen, die auf natürliche Weise auf ihre Umgebung reagieren. Anstatt lediglich Code-Beispiele nachzuahmen, werden Sie dazu ermutigt, zu experimentieren sowie jedes Projekt individuell anzupassen und zu erweitern. Die in diesem Buch vermittelten Techniken und Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen, Rapid Prototyping, Forschung und Produktentwicklung. Wenn Sie bereit sind, über die klassische Elektronik hinauszugehen und die Zukunft intelligenter Embedded-Systeme zu erkunden, begleitet Sie dieses Buch auf jedem Schritt des Weges. Dieses Bundle enthält: SunFounder AI Fusion Lab Kit for Raspberry Pi (Einzelpreis: 100 €) Buch: Physical AI with Raspberry Pi (Einzelpreis: 45 €) Nicht enthalten Raspberry Pi

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Program, build, and master over 60 projects with Python The Raspberry Pi 5 is the latest single-board computer from the Raspberry Pi Foundation. It can be used in many applications, such as in audio and video media centers, as a desktop computer, in industrial controllers, robotics, and in many domestic and commercial applications. In addition to the well-established features found in other Raspberry Pi computers, the Raspberry Pi 5 offers Wi-Fi and Bluetooth (classic and BLE), which makes it a perfect match for IoT as well as in remote and Internet-based control and monitoring applications. It is now possible to develop many real-time projects such as audio digital signal processing, real-time digital filtering, real-time digital control and monitoring, and many other real-time operations using this tiny powerhouse. The book starts with an introduction to the Raspberry Pi 5 computer and covers the important topics of accessing the computer locally and remotely. Use of the console language commands as well as accessing and using the desktop GUI are described with working examples. The remaining parts of the book cover many Raspberry Pi 5-based hardware projects using components and devices such as LEDs and buzzers LCDs Ultrasonic sensors Temperature and atmospheric pressure sensors The Sense HAT Camera modules Example projects are given using Wi-Fi and Bluetooth modules to send and receive data from smartphones and PCs, and sending real-time temperature and atmospheric pressure data to the cloud. All projects given in the book have been fully tested for correct operation. Only basic programming and electronics experience are required to follow the projects. Brief descriptions, block diagrams, detailed circuit diagrams, and full Python program listings are given for all projects described.

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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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Ready to explore the world around you? By attaching the Sense HAT to your Raspberry Pi, you can quickly and easily develop a variety of creative applications, useful experiments, and exciting games. The Sense HAT contains several helpful environmental sensors: temperature, humidity, pressure, accelerometer, magnetometer, and gyroscope. Additionally, an 8x8 LED matrix is provided with RGB LEDs, which can be used to display multi-color scrolling or fixed information, such as the sensor data. Use the small onboard joystick for games or applications that require user input. In Innovate with Sense HAT for Raspberry Pi, Dr. Dogan Ibrahim explains how to use the Sense HAT in Raspberry Pi Zero W-based projects. Using simple terms, he details how to incorporate the Sense HAT board in interesting visual and sensor-based projects. You can complete all the projects with other Raspberry Pi models without any modifications. Exploring with Sense HAT for Raspberry Pi includes projects featuring external hardware components in addition to the Sense HAT board. You will learn to connect the Sense HAT board to the Raspberry Pi using jumper wires so that some of the GPIO ports are free to be interfaced to external components, such as to buzzers, relays, LEDs, LCDs, motors, and other sensors. The book includes full program listings and detailed project descriptions. Complete circuit diagrams of the projects using external components are given where necessary. All the projects were developed using the latest version of the Python 3 programming language. You can easily download projects from the book’s web page. Let’s start exploring with Sense HAT.

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Der Raspberry Pi Bumper ist eine aufsteckbare Silikonabdeckung, die die Unterseite und die Kanten des Raspberry Pi 5 schützt. Features Einteiliger flexibler Bumper aus Silikonkautschuk Ermöglicht einfachen Zugriff auf den Power-Button Montagelöcher bleiben unter dem Bumper zugänglich Downloads Datasheet

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Mehr als 50 Grundlagenprojekte mit MicroPython und dem RP2040-Mikrocontroller Der Raspberry Pi Pico ist eine leistungsstarke Mikrocontroller-Platine, die speziell für das Physical Computing – also hardwarenahe Anwendungen – entwickelt wurde. Der Raspberry Pi Pico kann so programmiert werden, dass er eine einzelne Aufgabe sehr effizient ausführt und ermöglicht so schnelle Steuerungs- und Überwachungsanwendungen in Echtzeit. Der 'Pico', wie wir ihn nennen, basiert auf dem schnellen, effizienten und kostengünstigen Dual-Core ARM Cortex-M0+ RP2040 Mikrocontroller-Chip, der mit bis zu 133 MHz läuft und über 264 KB SRAM und 2 MB Flash-Speicher verfügt. Neben dem großen Speicher hat der Pico noch weitere attraktive Eigenschaften, darunter eine große Anzahl von GPIO-Pins sowie gängige Schnittstellen wie ADC, SPI, I²C, UART und PWM. Als Krönung bietet der Chip schnelle und genaue Timer, eine Hardware-Debug-Schnittstelle und einen internen Temperatursensor. Zur Programmierung lassen sich leicht die gängigen Hochsprachen wie MicroPython oder C/C++ verwenden. Dieses Buch ist eine Einführung in die Verwendung des Pico mit der Programmiersprache MicroPython. In allen Projekten wird die Thonny-Entwicklungsumgebung (IDE) eingesetzt. Über 50 Projekte decken folgende Themen ab: Installation von MicroPython auf dem Raspberry Pi Pico Timer-Interrupts und externe Interrupts Projekte mit Analog-Digital-Wandler (ADC) Verwendung des internen sowie externer Temperatursensoren Datenlogger Projekte zur PWM, UART, I²C-Bus und SPI-Bus Wi-Fi und Bluetooth für die Kommunikation mit Smartphones Projekte mit dem Digital-Analog-Wandler (DAC) Alle in diesem Buch vorgestellten Projekte wurden vollständig getestet und sind funktionsfähig. Es werden keine Programmier- oder Elektronikkenntnisse vorausgesetzt, um sie nachzuvollziehen. Für alle beschriebenen Projekte gibt es kurze Beschreibungen, Blockdiagramme, detaillierte Schaltpläne und vollständige MicroPython-Programmlistings. Die Listings sind auch auf der zum Buch gehörenden Elektor-Webseite zu finden.

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Wenn Sie regelmäßig mit dem Raspberry Pi experimentieren und eine Vielzahl von externer Hardware über die Stiftleiste an den GPIO-Port anschließen, haben Sie in der Vergangenheit vielleicht schon einige Schäden verursacht. Das Elektor Raspberry Pi Buffer Board ist dazu da, dies zu verhindern! Das Board ist kompatibel mit Raspberry Pi Zero, Zero 2 (W), 3, 4, 5, 400 und 500. Alle 26 GPIOs sind mit bidirektionalen Spannungswandlern gepuffert, um den Raspberry Pi beim Experimentieren mit neuen Schaltungen zu schützen. Die Platine ist dafür vorgesehen, auf der Rückseite des Raspberry Pi 400/500 eingesetzt zu werden. Der Stecker zum Anschluss an den Raspberry Pi ist eine rechtwinklige 40-polige Buchse (2x20). Die Platine ist nur ein wenig breiter. An die Pufferausgangsbuchse kann ein 40-poliges Flachbandkabel mit entsprechenden 2x20-Steckern angeschlossen werden, um z. B. mit einer Schaltung auf einem Breadboard oder einer Platine zu experimentieren. Die Schaltung verwendet 4x TXS0108E ICs von Texas Instruments. Die Platine lässt sich auch auf einem Raspberry Pi aufstellen. Downloads Schematics Layout

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Program and Build Raspberry Pi 5 Based Ham Station Utilities with the RTL-SDR The RTL-SDR devices (V3 and V4) have gained popularity among radio amateurs because of their very low cost and rich features. A basic system may consist of a USB based RTL-SDR device (dongle) with a suitable antenna, a Raspberry Pi 5 computer, a USB based external audio input-output adapter, and software installed on the Raspberry Pi 5 computer. With such a modest setup, it is possible to receive signals from around 24 MHz to over 1.7 GHz. This book is aimed at amateur radio enthusiasts and electronic engineering students, as well as at anyone interested in learning to use the Raspberry Pi 5 to build electronic projects. The book is suitable for both beginners through experienced readers. Some knowledge of the Python programming language is required to understand and eventually modify the projects given in the book. A block diagram, a circuit diagram, and a complete Python program listing is given for each project, alongside a comprehensive description. The following popular RTL-SDR programs are discussed in detail, aided by step-by-step installation guides for practical use on a Raspberry Pi 5: SimpleFM GQRX SDR++ CubicSDR RTL-SDR Server Dump1090 FLDIGI Quick RTL_433 aldo xcwcp GPredict TWCLOCK CQRLOG klog Morse2Ascii PyQSO Welle.io Ham Clock CHIRP xastir qsstv flrig XyGrib FreeDV Qtel (EchoLink) XDX (DX-Cluster) WSJT-X The application of the Python programming language on the latest Raspberry Pi 5 platform precludes the use of the programs in the book from working on older versions of Raspberry Pi computers.

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Weltweit beliebteste ROS-Plattform TurtleBot ist der beliebteste Open-Source-Roboter für Bildung und Forschung. Die neue Generation TurtleBot3 ist ein kleiner, kostengünstiger, voll programmierbarer, ROS-basierter mobiler Roboter. Er ist für Bildung, Forschung, Hobby und Produktprototyping gedacht. Erschwingliche Kosten TurtleBot wurde entwickelt, um die kostenbewussten Bedürfnisse von Schulen, Laboren und Unternehmen zu erfüllen. TurtleBot3 ist der erschwinglichste Roboter unter den SLAM-fähigen mobilen Robotern, die mit einem 360°-Laser-Distanzsensor LDS-01 ausgestattet sind. ROS Standard Die Marke TurtleBot wird von Open Robotics verwaltet, das ROS entwickelt und pflegt. Heutzutage ist ROS die bevorzugte Plattform für alle Robotiker auf der ganzen Welt geworden. TurtleBot kann mit bestehenden ROS-basierten Roboterkomponenten integriert werden, aber TurtleBot3 kann eine erschwingliche Plattform für diejenigen sein, die mit dem Erlernen von ROS beginnen möchten. Erweiterbarkeit TurtleBot3 ermutigt Benutzer, seine mechanische Struktur mit einigen alternativen Optionen anzupassen: Open Source Embedded Board (als Steuerplatine), Computer und Sensoren. Der TurtleBot3 Waffle Pi ist eine zweirädrige Plattform mit Differentialantrieb, kann aber strukturell und mechanisch in vielerlei Hinsicht angepasst werden: Autos, Fahrräder, Anhänger und so weiter. Erweitern Sie Ihre Ideen jenseits der Vorstellungskraft mit verschiedenen SBC, Sensoren und Motoren auf einer skalierbaren Struktur. Modularer Aktuator für mobilen Roboter TurtleBot3 ist in der Lage, durch den Einsatz von 2 DYNAMIXEL's in den Radgelenken präzise räumliche Daten zu erhalten. Die DYNAMIXEL der XM-Serie können in einem von 6 Betriebsmodi betrieben werden (XL-Serie: 4 Betriebsmodi): Geschwindigkeitsregelung für die Räder, Drehmomentregelung oder Positionsregelung für die Gelenke, usw. DYNAMIXEL kann auch für die Herstellung eines mobilen Manipulators verwendet werden, der leicht ist, aber mit Geschwindigkeits-, Drehmoment- und Positionssteuerung präzise gesteuert werden kann. DYNAMIXEL ist eine Kernkomponente, die den TurtleBot3 perfekt macht. Er ist einfach zu montieren, zu warten, zu ersetzen und neu zu konfigurieren. Offene Steuerplatine für ROS Die Steuerplatine ist sowohl hardware- als auch softwareseitig für die ROS-Kommunikation offengelegt. Die Open-Source-Steuerungsplatine OpenCR1.0 ist leistungsfähig genug, um nicht nur DYNAMIXELs, sondern auch ROBOTIS-Sensoren zu steuern, die häufig für grundlegende Erkennungsaufgaben auf kostengünstige Weise verwendet werden. Verschiedene Sensoren wie z. B. Berührungssensor, Infrarotsensor, Farbsensor und eine Handvoll weiterer sind verfügbar. Das OpenCR1.0 verfügt über einen IMU-Sensor im Inneren des Boards, so dass es die präzise Steuerung für unzählige Anwendungen verbessern kann. Das Board verfügt über 3,3 V, 5 V und 12 V Stromversorgungen, um die verfügbaren Computergeräte zu verstärken. Open Source Die Hardware, Firmware und Software von TurtleBot3 sind Open Source, was bedeutet, dass die Benutzer willkommen sind, die Quellcodes herunterzuladen, zu ändern und zu teilen. Alle Komponenten des TurtleBot3 werden aus kostengünstigem Kunststoff im Spritzgussverfahren hergestellt, die 3D-CAD-Daten sind jedoch auch für den 3D-Druck verfügbar. Technische Daten Maximale Translationsgeschwindigkeit 0,26 m/s Maximale Rotationsgeschwindigkeit 1,82 rad/s (104.27 deg/s) Maximale Nutzlast 30 kg Abmessungen (L x B x H) 281 x 306 x 141 mm Gewicht (+ SBC + Batterie + Sensoren) 1,8 kg Schwelle des Kletterns 10 mm oder niedriger Voraussichtliche Betriebsdauer 2h Voraussichtliche Ladezeit 2h 30m SBC (Single Board Computer) Raspberry Pi 4 (2 GB RAM) MCU 32-bit ARM Cortex-M7 mit FPU (216 MHz, 462 DMIPS) Fernbedienung RC-100B + BT-410 Set (Bluetooth 4, BLE) Aktuator XL430-W210 LDS (Laser-Abstandssensor) 360 Laser-Abstandssensor LDS-01 or LDS-02 Kamera Raspberry Pi Camera Module v2.1 IMU Gyroskop 3 AchsenBeschleunigungsmesser 3 Achsen Stromanschlüsse 3,3 V/800 mA5 V/4 A12 V/1 A Erweiterungspins GPIO 18 PinsArduino 32 Pin Peripherie 3x UART, 1x CAN, 1x SPI, 1x I²C, 5x ADC, 4x 5-pin OLLO DYNAMIXEL Ports 3x RS485, 3x TTL Audio Several programmable beep sequences Programmierbare LEDs 4x User LED Status-LEDs 1x Board Status LED1x Arduino-LED1x Power-LED Tasten und Schalter 2x Drucktasten, 1x Reset-Taste, 2x Dip-Schalter Akku Lithium Polymer 11,1 V 1800 mAh / 19,98 Wh 5C PC-Verbindung USB Firmware-Upgrade via USB / via JTAG Netzadapter (SMPS) Eingang: 100-240 VAC 50/60 Hz, 1,5 A @maxAusgang: 12 VDC, 5 A Downloads ROS Robot Programming GitHub E-Manual Community

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Technische Spezifikationen Zwei ARM Cortex-M0+ mit 133 MHz 264 kB On-Chip-SRAM in sechs unabhängigen Bänken Unterstützung für bis zu 16 MB Off-Chip-Flash-Speicher über dedizierten QSPI-Bus DMA-Steuerung Vollständig angeschlossene AHB-Crossbar Interpolator- und Integer-Teiler-Peripherie On-Chip programmierbarer LDO zur Erzeugung der Kernspannung 2x On-Chip-PLLs zur Erzeugung von USB- und Kerntakten 30x GPIO-Pins, von denen 4 als Analogeingänge verwendet werden können  Peripheriegeräte 2x UARTs 2x SPI-Steuerungen 2x I²C-Steuerungen 16x PWM-Kanäle USB 1.1-Controller und PHY, mit Host- und Geräteunterstützung 8x PIO-Zustandsmaschinen Was Sie erhalten 10x nackte RP2040-Chips

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