Suchergebnisse für "esp3212 OR wi OR fi OR ble OR module"

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Der ESP-BLASTEine Mini-Raketendrohne mit ESP32, die über 100 km/h erreicht Wireless Workshop (1)Freigeschaltetes Funkmodul: 433-MHz-CC1101-Sub-GHz-Transceiver AM-Sendermit Rechteck-/Sinuswellengenerator auf Raspberry Pi Pico STM32Cube Innovations ChallengeTreten Sie mit Ihrem besten STM32C5-Design an CoffeeCallerWie ein langer Flur zu einer maßgefertigten Mesh-Netzwerk-Platine führte AudiotronicsKlirrfaktor Elektor ist 65Projekte aus früheren September/Oktober-Ausgaben Geräteortung durch Bluetooth Channel SoundingZentimetergenaue Entfernungsmessung im IoT der nächsten Generation 2026: Eine KI-OdysseeQuantencomputing ist nicht die nächste GPU Cloud-Schutz durch Edge-Sicherheit Erste Erfahrungen mit dem HackRF ProPraktische Tests mit der neuen SDR-Hardware Herausforderung ElektromobilitätEffiziente Lötlösungen für moderne Fahrzeugtechnik Modem-Update von GPRS/2G auf LTE/4Gam Beispiel einer Funk-Alarmzentrale Loop-Antenne mit RF BricksTeil 1: Kurzwellen-Antenne mit einstellbarer Richtwirkung im Selbstbau Internetradio-zu-AM-KonverterVerwendung eines ESP32-S3 als Sender Projekt 2.0 mioty – ein ÜberblickLPWAN à la Fraunhofer Werkbank-WeisheitPraktische Tipps von Experten Walter, das kompakte IoT-ModulTeil 2: Zugriff auf Wetter- und Datendienste

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Dieser vollständige Programmierkurs für den ESP32-Mikrocontroller umfasst ein Lehrbuch, ein Komponenten-Kit, praxisnahe Projekte sowie einen umfassenden Online-Kurs mit Simulationen. Er eignet sich ideal für das schrittweise Erlernen der Embedded-Programmierung in MicroPython anhand eines praktischen, hands-on Ansatzes. Eine praxisnahe Einführung in Embedded Systems mit dem ESP32 Dieser Kurs richtet sich an Personen ohne Vorkenntnisse im Bereich Embedded Systems, die einen strukturierten und beispielbasierten Einstieg suchen. Ein Kit bestehend aus LEDs und Widerständen, Schaltern, Sensoren und Aktoren, Displays, einem Breadboard und Kabeln sowie weiteren Komponenten ist enthalten. Diese werden im Kurs verwendet, um Beispielanwendungen zu veranschaulichen. Vorkenntnisse mit Arduino oder Embedded-Entwicklung sind nicht erforderlich. Jeder Abschnitt enthält praktische Beispiele und Mini-Projekte, die wichtige Konzepte festigen und zur weiteren Vertiefung anregen. Am Ende des Kurses werden Sie nicht nur in der Lage sein, die Beispiele nachzuvollziehen, sondern auch eigene Ideen und Anwendungen umzusetzen. Was werden Sie lernen? Programmierung von Mikrocontrollern in MicroPython mit dem ESP32 unter Verwendung der Thonny IDE Arbeiten mit digitalen Ein- und Ausgängen, Auslesen von Tastern und Encodern, Steuern von LEDs und Relais Auslesen analoger Eingänge, Spannungen und analoger Sensoren Erzeugung analoger Ausgangssignale und PWM Verwendung serieller Kommunikation wie UART, I²C und SPI zur Steuerung von Displays und zum Auslesen digitaler Sensoren und SD-Karten Zeitmanagement Arbeiten mit Interrupts Echtzeit-Sensordatenerfassung und Steuerung über Taster, LEDs und Displays Steuerung von Aktoren wie Relais und Servomotoren Für wen ist dieser Kurs geeignet? Studierende und Selbstlerner im Bereich Embedded Systems Makers und IoT-Enthusiasten, die ihre Hardware-Kenntnisse verbessern möchten Lehrkräfte und Trainer, die sofort einsetzbares Unterrichtsmaterial suchen Was ist im Lieferumfang enthalten? Zugang zum vollständigen Kurs auf der Elektor Academy Pro-Lernplattform ESP32 Mikrocontroller-Board (+ USB-Kabel) Buch: Programming Microcontrollers in MicroPython Downloadbare Projektdateien für jedes Modul Komponenten-Set: 2× LED, rot, 5 mm LED, grün, 5 mm 3× Widerstand, 470 Ω, 0,25 W LDR Potentiometer, 10 kΩ, linear Taster Drehencoder-Modul Relaismodul DHT22 Feuchtigkeits- und Temperatursensor TM1637-kompatibles 4-stelliges 7-Segment-Display MPU-6050 IMU mit Stiftleisten SSD1306-kompatibles I²C OLED-Display Micro-SD-Kartenadapter mit Stiftleiste Buzzer SG90 Mikro-Servo ILI9341-kompatibles SPI 240×320 TFT-Display 20× Jumperkabel Breadboard Alle Programmierkurse (und Unterschiede im Inhalt) Kurs Arduino Raspberry Pi Pico with Arduino C/C++ ESP32 with Arduino C/C++ Raspberry Pi Pico with MicroPython ESP32 with MicroPython Online-Kurs Access to Arduino Course Access to Pico with Arduino C/C++ Course Access to ESP32 with Arduino C/C++ Course Access to Pico with MicroPython Course Access to ESP32 with MicroPython Course Board Uno R3 Raspberry Pi Pico ESP32 Raspberry Pi Pico ESP32 Buch Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in MicroPython Programming Microcontrollers in MicroPython Kit 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set 40-teiliges Komponenten-Set

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For Raspberry Pi, ESP32 and nRF52 with Python, Arduino and Zephyr Bluetooth Low Energy (BLE) radio chips are ubiquitous from Raspberry Pi to light bulbs. BLE is an elaborate technology with a comprehensive specification, but the basics are quite accessible. A progressive and systematic approach will lead you far in mastering this wireless communication technique, which is essential for working in low power scenarios. In this book, you’ll learn how to: Discover BLE devices in the neighborhood by listening to their advertisements. Create your own BLE devices advertising data. Connect to BLE devices such as heart rate monitors and proximity reporters. Create secure connections to BLE devices with encryption and authentication. Understand BLE service and profile specifications and implement them. Reverse engineer a BLE device with a proprietary implementation and control it with your own software. Make your BLE devices use as little power as possible. This book shows you the ropes of BLE programming with Python and the Bleak library on a Raspberry Pi or PC, with C++ and NimBLE-Arduino on Espressif’s ESP32 development boards, and with C on one of the development boards supported by the Zephyr real-time operating system, such as Nordic Semiconductor's nRF52 boards. Starting with a very little amount of theory, you’ll develop code right from the beginning. After you’ve completed this book, you’ll know enough to create your own BLE applications.

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Der Elektor Mini-Wheelie ist eine experimentelle autonome selbstbalancierende Roboterplattform. Der selbstbalancierende Roboter basiert auf einem ESP32-S3-Mikrocontroller und ist mithilfe der Arduino-Umgebung und Open-Source-Bibliotheken vollständig programmierbar. Dank seiner drahtlosen Fähigkeiten kann er über WLAN, Bluetooth oder ESP-NOW ferngesteuert werden oder mit einem Benutzer oder sogar einem anderen Roboter kommunizieren. Zur Erkennung von Hindernissen steht ein Ultraschallwandler zur Verfügung. Über das Farbdisplay lassen sich niedliche Gesichtsausdrücke oder für den bodenständigeren Nutzer auch kryptische Debug-Meldungen darstellen. Der Roboter wird als Komplettbausatz mit Teilen geliefert, die Sie selbst zusammenbauen müssen. Alles ist dabei, sogar ein Schraubenzieher. Hinweis: Der Mini-Wheelie ist eine pädagogische Entwicklungsplattform, die zum Lernen, Experimentieren und zur Entwicklung von Robotern gedacht ist. Er ist nicht als Kinderspielzeug klassifiziert, und seine Funktionen, Dokumentation und Zielgruppe spiegeln diesen Zweck wider. Das Produkt richtet sich an Studenten, Dozenten und Entwickler, die Robotik, Programmierung und Hardware-Integration in einem pädagogischen Umfeld erforschen möchten. Technische Daten ESP32-S3 Mikrocontroller mit WLAN und Bluetooth MPU6050 6-achsige Inertial Measurement Unit (IMU) Zwei unabhängig gesteuerte 12 V-Elektromotoren mit Drehzahlmesser Ultraschallwandler 2,9" TFT-Farbdisplay (320 x 240) MicroSD-Kartensteckplatz Batterieleistungsmonitor 3S wiederaufladbarer Li-Po-Akku (11,1 V/2200 mAh) Batterieladegerät im Lieferumfang enthalten Arduino-basierte Open-Source-Software Abmessungen (B x L x H): 23 x 8 x 13 cm Lieferumfang 1x ESP32-S3 Mainboard + MPU6050 Modul 1x LCD-Board (2,9 Zoll) 1x Ultraschallsensor 1x Akku (2200 mAh) 1x Batterieladegerät 1x Motorreifen-Set 1x Gehäuseplatine 1x Acrylplatte 1x Schraubendreher 1x Schutzstreifen 1x Flexkabel B (8 cm) 1x Flexkabel A (12 cm) 1x Flexkabel C 4x Kupfersäule A (25 mm) 4x Kupfersäule B (55 mm) 4x Kupfersäule C (5 mm) 2x Kunststoff-Nylonsäule 8x Schrauben A (10 mm) 24x Schrauben B (M3x5) 8x Nüsse 24x Metallscheiben 2x Kabelbinder 1x MicroSD-Karte (32 GB) Downloads Documentation

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All-in-One-Plattform für KI-Lernen und -Entwicklung im Bereich Edge Intelligence Dieses auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basierende KI-Starter-Kit ist eine vielseitige Plattform für Lernen, Entwicklung und praktische Experimente im Bereich Edge AI. Das für den Einsatz mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano konzipierte Kit kombiniert ein 11,6-Zoll-IPS-Display, eine schwenk- und neigbare 8-Megapixel-Kamera sowie ein KI-gestütztes Sprachinteraktionssystem. Es umfasst 30 Funktionsmodule und 38 sorgfältig ausgearbeitete Python-Kurse, die vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau reichen. Die Kursinhalte decken Python-Grundlagen, Sensortechnologie, KI-basierte Bildverarbeitung (AI Vision) und Objekterkennung ab. Dank praktischer Schritt-für-Schritt-Übungen – von der grundlegenden Programmierung bis hin zu praxisnahen Computer-Vision-Anwendungen – bietet dieses Kit eine ideale Plattform für Schüler, Maker, Entwickler und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing beschäftigen möchten. Hinweis: Der NVIDIA Jetson Orin Nano ist nicht im Lieferumfang enthalten. Features Entwickelt für den NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Sprachinteraktionsmodul 8-MP-Kamera mit Schwenk-Neige-Steuerung Unterstützt Objekt- und Gesichtserkennung (Tracking) Kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Integriertes 11,6-Zoll-IPS-Display 30 Funktionsmodule 38 Schritt-für-Schritt-Python-Lektionen Erweiterungsschnittstellen für I²C, UART und GPIO Tragetasche im Lieferumfang enthalten Technische Daten Hauptprozessor Jetson Orin Nano Anzahl der Sensoren 30 Design des Sensor-Boards Integriertes Sensor-Board; kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Bildschirm 11,6-Zoll-IPS-Bildschirm Bildschirmauflösung 1366 x 768 Kamera IMX219 8 MP Erweiterungsschnittstellen 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Programmierumgebung Python-basiert Anzahl der Tutorials 38 kreative Tutorials Zielgruppe Schüler, Lehrkräfte, Hardware-Enthusiasten Anwendungsszenarien Ideal zum Erlernen der KI-Programmierung und der Grundlagen des Jetson Orin Nano Abmessungen 300 x 200 x 100 mm Modulliste Modul Anzahl Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1 Stk. Taster 4 Stk. Ultraschall-Abstandssensor 1 Stk. Lichtsensor 1 Stk. Linear-Potentiometer 1 Stk. Summer 1 Stk. LCD 1 Stk. Infrarot-Fernbedienung 1 Stk. Relais 1 Stk. NFC 1 Stk. PIR-Bewegungssensor 1 Stk. Joystick 1 Stk. 4-stelliges Display 1 Stk. LED 1 Stk. Mikrofon 1 Stk. Lautsprecher 1 Paar Vibrationsmotor 1 Stk. Berührungssensor 1 Stk. 8x8-RGB-Matrix 1 Stk. Luftdrucksensor 1 Stk. Neigungsschalter 1 Stk. Schrittmotor 1 Stk. Beschleunigungs- und Gyroskopsensor 1 Stk. Gassensor (MQ2) 1 Stk. Hall-Sensor 1 Stk. Drehgeber (Rotary Encoder) 1 Stk. Gabellichtschranke 1 Stk. NTC 1 Stk. Servo 2 Stk. Monokulare Kamera 1 Stk. Lieferumfang 1x Elecrow AI Starter Kit für Jetson Orin Nano 1x IR-Fernbedienung 1x NFC-Karte 1x 128 GB SD-Karte 1x 40-Pin-GPIO-Kabel 2x 22-Pin-FPC-Kabel 2x 24-Pin-FPC-Kabel 1x Jetson-DP- und USB-Adapterplatine Nicht enthalten NVIDIA Jetson Orin Nano Downloads Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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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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Der Joy-Pi Advanced ist ein kompaktes und leistungsstarkes Gerät, welches Ihnen ermöglicht, Ihre Projekte schnell und einfach zu realisieren. Egal, ob Sie bereits viel Erfahrung haben, oder noch so gut wie gar keine – mit dem Joy-Pi Advanced können Sie Ihrer Kreativität freien Lauf lassen. Dank der Kompatibilität mit einer Vielzahl von Plattformen, einschließlich Raspberry Pi, Raspberry Pi Pico, Arduino Nano, BBC micro:bit und NodeMCU ESP32, können Sie einfach und schnell auf Ihre bevorzugte Plattform zugreifen. Darüber hinaus bietet der Joy-Pi Advanced mehr als 30 Stationen, Lektionen und Module, die Ihnen eine unbegrenzte Vielzahl an Möglichkeiten bieten, um Ihre Projekte zu realisieren. Mit der eigenentwickelten Lernzentrale, können Sie nicht nur Ihre Fähigkeiten verbessern, sondern auch neue Projekte erstellen. Die Lernzentrale bietet eine Fülle an Informationen und Tutorials, die Sie Schritt für Schritt durch Ihre Projekte führen. Joy-Pi Advanced zeichnet sich insbesondere durch seine intelligenten Schaltereinheiten aus, die eine erweiterte Nutzung der verfügbaren Pins erlauben. Dabei sind insgesamt drei Schaltereinheiten integriert, jede mit 12 einzelnen Schaltern ausgestattet, die für eine präzise Steuerung der verbundenen Sensoren und Module sorgen. Dieses System löst das bekannte Problem der begrenzten Pin-Anzahl, das bei herkömmlichen Mikrocontrollern auftritt. Die Schaltereinheiten ermöglichen es Ihnen, eine Vielzahl von Sensoren und Modulen parallel zu betreiben, indem sie einzeln ein- und ausgeschaltet werden können. Dadurch wird eine Mehrfachbelegung der Pins simuliert, die es Ihnen ermöglicht, die volle Leistungsfähigkeit Ihrer Projekte auszuschöpfen, ohne Kompromisse bei der Funktionalität eingehen zu müssen. Durch der Kombination von innovativen Adapterplatinen und dem micro:bit-Slot erreicht man eine nahtlose Kompatibilität mit einer Vielzahl von Mikrocontrollern wie Raspberry Pi Pico, NodeMCU ESP32, micro:bit und Arduino Nano. Die speziell entwickelten Adapterplatinen sind so konzipiert, dass sie perfekt auf den jeweiligen Mikrocontroller abgestimmt sind. Durch das Aufstecken des Mikrocontrollers auf die passende Adapterplatine und das anschließende Einstecken in den micro:bit-Slot wird der Joy-Pi Advanced schnell und unkompliziert mit den unterschiedlichen Mikrocontrollern kompatibel. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration Ihrer bevorzugten Plattform und die Möglichkeit, die Stärken der verschiedenen Mikrocontroller in Ihren Projekten zu kombinieren. Auf diese Weise können Sie sich voll und ganz auf Ihre kreativen Projekte konzentrieren, ohne sich Gedanken über die Kompatibilität verschiedener Mikrocontroller machen zu müssen. Der Joy-Pi Advanced vereinfacht den Entwicklungsprozess und gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihre Projekte flexibel und individuell zu gestalten. Features Hochintegrierte Entwicklungsplattform & Lernzentrale Schnelles, einfaches & kabelloses Kombinieren von verschiedensten Sensoren & Aktoren Einbaumöglichkeit für Raspberry Pi 4 Kompatibel mit verschiedensten Mikrocontrollern Eigenentwickelte, didaktische Lernplattform für Raspberry Pi & Windows Technische Daten Kompatibel mit Raspberry Pi 4, Arduino Nano, NodeMCU ESP32, BBC micro:bit, Raspberry Pi Pico Verbaute Sensoren, Aktoren & Komponenten 39 Lernplattform Über 40 Einträge in der Wissensdatenbank, 10 Projekte, 10 Lernaufgaben, 14 Visionen Displays 7-Segment Display, 16x2 Display, 1,8“ TFT Display, 0,96“ OLED Display, 8x8 RGB Matrix Sensoren DS18B20, Schock-Sensor, Hall-Sensor, Barometer, Sound-Sensor, Gyroskop, PIR-Sensor, Lichtschranke, NTC, Lichtsensor, 6x Touchsensor, Farb-Sensor, Ultraschall-Abstandssensor, DHT11 Temperatur- & Feuchtigkeitssensor Steuerung Joystick, 5x Schalter, Potentiometer, Drehencoder, 4x4 Button-Matrix, Relais, PWM-Lüfter Motoren Servo-Schnittstelle, Schrittmotor-Schnittstelle, Vibrationsmotor Mess- und Wandelmodule Analog-Digital Converter, Pegelwandler, Voltmeter, Variable Spannungsversorgung Sonstige Komponenten RTC Echtzeituhr, Buzzer, EEPROM-Speicher, Infrarot-Empfänger, Breadboard, RFID-Lesegerät Adapterboards Adapter für NodeMCU ESP32, Arduino Nano & Raspberry Pi Pico, Boardconnectoren für Raspberry Pi & Externe Boards Elektronische Komponenten Infrarot-Fernbedienung, RFID-Chip, RFID-Karte, 6x Krokodilklemmen, microSD-Karten-Lesegerät, Servomotor, Schrittmotor, 32 GB microSD-Karte Bauteile 40x Widerstände, 3x grüne LEDs, 3x gelbe LEDs, 3x rote LEDs, 1x Transistor, 5x Buttons, 1x Potentiometer, 2x Kondensatoren Weiteres Zubehör Schraubensortiment, Schraubendreher, Zubehör-Aufbewahrungstasche, Netzgerät & Netzkabel, Servohalterung Stromversorgung Verbautes Netzgerät: 36 W, 12 V, 3 A Gehäuseanschluss: Kleingeräte-Stecker C8 Spannungsausgänge 12 V, 5 V, 3,3 V, Variabler Spannungsausgang (2-11 V) Ausgeführte Datenbusse & Signalausgänge I²C, SPI, Analog-Digital-Wandler Batterie (RTC) CR2032 Abmessungen 327 x 200 x 52 mm Inbegriffen Raspberry Pi 4 (8 GB RAM) Downloads Joy-Pi Website Datenblatt Anleitung

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Dieses Bundle enthält das Arduino UNO Q (2 GB) und das Buch "Arduino UNO Q and AI". Das Arduino UNO Q ist das erste UNO-Board mit einer hybriden Dual-Brain-Architektur, die einen leistungsstarken Linux-Prozessor mit einem Echtzeit-Mikrocontroller kombiniert – und so fortschrittliche Rechenleistung und präzise Steuerung auf einem Board vereint. Angetrieben von einer Qualcomm Dragonwing QRB2210 MPU mit Debian Linux und einer STM32U585-MCU für Echtzeitaufgaben ist das UNO Q für Anwendungen der nächsten Generation konzipiert. Von Edge-Computing und KI bis hin zu Robotik und Automatisierung bietet es hohe Leistung, ohne dabei an Benutzerfreundlichkeit einzubüßen. Schließen Sie einfach Ihre Peripheriegeräte an und legen Sie los – es ist keine zusätzliche Hardware erforderlich. Features Dual-Core-Architektur: Linux-MPU + Echtzeit-MCU Qualcomm Dragonwing QRB2210 mit Debian-Linux-Unterstützung STM32U585-Mikrocontroller für deterministische Steuerung Führt Arduino-Sketches über Zephyr OS aus Ideal für KI-, IoT-, Robotik- und Industrieprojekte Technische Daten Mikroprozessor (MPU) Qualcomm Dragonwing QRB2210:Quad-Core Arm Cortex-A53 @ 2,0 GHzAdreno GPU 3D-Grafikbeschleuniger2× ISP (13 MP + 13 MP oder 25 MP) @ 30 fps Mikrocontroller (MCU) STM32U585Arm Cortex-M33 bis zu 160 MHz2 MB Flash-Speicher786 KB SRAM RAM 2 GB LPDDR4 Stromversorgung Über USB-C-Anschluss: max. 5 V bei 3 AEingangsspannung (VIN): 7–24 V Speicher 16 GB eMMC USB 1× USB-C-Anschluss mit Host-/Geräterollenumschaltung, Stromrollenumschaltung und Videoausgang Konnektivität Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) mit integrierter AntenneBluetooth 5.1 mit integrierter Antenne Schnittstellen I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC Video Videoausgabe über USB-CMIPI-DSI-Pins am JMEDIA-Header Extra 4× RGB-LEDs (vom Benutzer steuerbar)8× 13 blaue LED-Matrix1× Qwiic-Anschluss (3,3 V, I²C)1× BenutzertasteJCTL: MPU-Ferndebugging Anschluss Audio Mikrofon-Eingang / Kopfhörer-Ausgang / Line-Ausgang am JMISC MPU-Betriebssystem Linux Debian OS mit Upstream-Unterstützung Echtzeit-Betriebssystem Arduino Core auf Zephyr OS Containerisierung Docker- und Docker Compose-Unterstützung Unterstützte Betriebssysteme für Arduino App Lab Windows: Windows 10 oder höher (64-Bit)macOS: macOS 11 oder höher (64-Bit)Linux: Ubuntu 22.04 oder höher und Debian Trixie (64-Bit) Abmessungen 68,85 × 53,34 mm (UNO-Formfaktor) Downloads Datasheet User Manual Pinout Schematics Buch: Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems Entwickeln Sie intelligentere Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q. Dieses Buch vermittelt Ihnen die Werkzeuge, das Wissen und das Vertrauen, um Ideen in intelligente, funktionierende Lösungen mit der Arduino UNO Q-Plattform umzusetzen. Entdecken Sie, wie Sie intelligente Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q und KI realisieren können. Schöpfen Sie das volle Potenzial des Arduino UNO Q aus – einer Next-Generation-Plattform, die die Echtzeit-Leistung des STM32U585-Mikrocontrollers mit der Flexibilität eines Qualcomm Dragonwing QRB2210-Mikroprozessors kombiniert. Lernen Sie, wie Sie reale Anwendungen schnell prototypisieren können – mit der Arduino IDE für Low-Level-Embedded-Steuerung und Python im Arduino App Lab für High-Level-Entwicklung. Gewinnen Sie Sicherheit durch praxisnahe Projekte, die Sie Schritt für Schritt von den grundlegenden Funktionen bis hin zu vollständig funktionsfähigen Systemen führen. Entdecken Sie sofort einsatzbereite, KI-basierte Arduino App Lab-Beispiele und erfahren Sie, wie diese Ihre Entwicklung beschleunigen und die Time-to-Market verkürzen können. Steigen Sie in die Welt der Edge AI ein – mit einer klaren und praxisorientierten Einführung in das Edge Impulse Studio, ganz ohne Vorkenntnisse im Bereich KI. Folgen Sie einem vollständigen, praxisnahen Workflow zur Entwicklung einer Keyword-Spotting-KI-Anwendung – von der Datenerfassung über das Training und die Optimierung bis hin zur On-Device-Inferenz mit dem Edge Impulse Studio. Schließen Sie die Lücke zwischen Embedded-Systemen und Machine Learning und lernen Sie, wie Sie Intelligenz direkt auf Ihre Hardware bringen. Ideal für Embedded-Entwickler, Lehrkräfte, Studierende und Maker, die bei der KI-gestützten Produktentwicklung einen Schritt voraus sein möchten. Dieses Bundle enthält: Arduino UNO Q (2 GB) (Einzelpreis: 50 €) Buch: Arduino UNO Q and AI (Einzelpreis: 35 €)

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. MultiRF Dev BoardA Platform for Evaluating Short- and Long-Range Wireless Protocols Elektor at 65Disrupting Electronics Since 1961 Wi-Fi-Based Person Detection on an ESP32When Your Router Becomes a Motion Sensor Wireless ScalesFour Small Scales = One Big Scale Walter, the Compact IoT ModuleESP32-S3 SoC, LTE-M/NB-IoT 5G Modem, and GNSS Receiver 3- and 4-Wire RTD Sensors ConditioningWith Full-Scale Adjustment and Cable Compensation 3-in-1 2-Channel Oscilloscope/Generator/MultimeterA Review of The Fnirsi 2D15P electronica Fast Forward 2026 Invites Startups and Industry Partners EcologgingA Modular Environmental IoT Station for Field Research Wireless Connectivity in Medical ApplicationsAlways on the Pulse with Bluetooth LE AudiotronicsHum Reduction Increasing Agricultural Efficiency with AI Modeling and SensorsBoosting Agricultural Productivity OPC UA — An OverviewPlatform-Independent Data Exchange Redox Meter Instrumentation Amplifier for Physics and Engineering Experiments Active Differential Audio FiltersFor Professional Crossovers and More Elektor Community Perspectives on IoT & Sensors Telegram-Controlled Water Heater Interface ModuleA Solution Based on an ESP32 and Arduino Software 2026: An AI OdysseyWhatever Happened to Fuzzy Logic? Err-lectronics Alarm Signal Injector Plus PowerTools for Finding Broken Wires

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. De ESP-BLASTEen mini ESP32 raketdrone die ruim 100 km/u vliegt STM32Cube Innovation-ChallengeDoe mee met je beste STM32C5-ontwerp Wireless workshop (1)Radiomodules uitgelegd: 433 MHz CC1101 sub-GHz-transceiver AM-zenderMet sinus- en blokgolfgenerator op Raspberry Pi Pico AudiotronicaDe vervormingsfactor CoffeeCallerOmroepsysteem met mesh-netwerk en Zephyr gebaseerde software Elektor wordt 65Projecten uit voorgaande september- en oktobermaanden Bluetooth Channel Sounding voor het volgen van objectenAfstandsmeting met centimeterprecisie voor het IoT van de volgende generatie 2026: Een AI-odysseeKwantumcomputing is geen volgende GPU Om de cloud te beveiligen, is edge-beveiliging nodig Eerste ervaringen met de HackRF ProPraktische tests met de nieuwe SDR-hardware Modemupgrade van GPRS/2G naar LTE/4GEen draadloos alarmsysteem als voorbeeld Lusvormige antenne met RF-bouwstenenDeel 1: Een zelfbouw kortegolfantenne met instelbare richtingsgevoeligheid Internetradio naar AM-converterMet een ESP32-S3 als zender Err-lectronics Mioty, een overzichtFraunhofer's aanpak van LPWAN WerkbankwijsheidPraktische tips van experts Walter, de compacte IoT-moduleDeel 2: Toegang tot weer- en datadiensten

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Program, build, and master 60+ projects with the Wireless RP2040 The Raspberry Pi Pico and Pico W are based on the fast, efficient, and low-cost dual-core ARM Cortex M0+ RP2040 microcontroller chip running at up to 133 MHz and sporting 264 KB of SRAM and 2 MB of Flash memory. Besides spacious memory, the Pico and Pico W offer many GPIO pins, and popular peripheral interface modules like ADC, SPI, I²C, UART, PWM, timing modules, a hardware debug interface, and an internal temperature sensor. The Raspberry Pi Pico W additionally includes an on-board Infineon CYW43439 Bluetooth and Wi-Fi chipset. At the time of writing this book, the Bluetooth firmware was not yet available. Wi-Fi is however fully supported at 2.4 GHz using the 802.11b/g/n protocols. This book is an introduction to using the Raspberry Pi Pico W in conjunction with the MicroPython programming language. The Thonny development environment (IDE) is used in all of the 60+ working and tested projects covering the following topics: Installing the MicroPython on Raspberry Pi Pico using a Raspberry Pi or a PC Timer interrupts and external interrupts Analogue-to-digital converter (ADC) projects Using the internal temperature sensor and external sensor chips Using the internal temperature sensor and external temperature sensor chips Datalogging projects PWM, UART, I²C, and SPI projects Using Bluetooth, WiFi, and apps to communicate with smartphones Digital-to-analogue converter (DAC) projects All projects are tried & tested. They can be implemented on both the Raspberry Pi Pico and Raspberry Pi Pico W, although the Wi-Fi-based subjects will run on the Pico W only. Basic programming and electronics experience are required to follow the projects. Brief descriptions, block diagrams, detailed circuit diagrams, and full MicroPython program listings are given for all projects.

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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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