Suchergebnisse für "raspberry or pi or camera or module or 3"

Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. De open-source processorarchitectuur RISC-V16 boards en MCU's die je moet kennen Een FPGA-gebaseerde audiospeler met equalizer (1)Digitaal audio mixen met een Arduino MKR Vidor 4000 Laserkop voor pico-gebaseerde zandklokTekenen met licht Doe mee aan de STM32 Edge AI Contest Een multi-sensor plantenmonitor-systeemdraadloze meting van watertoevoer en lichtomstandigheden Maixduino AI-gestuurde automatische portiergezichtsdetectie met een camera Embedded Electronics 2024AI gaat de industrie opnieuw vormgeven Lading-gebaseerde in-Memory computing bij EnCharge AI AI-Inferentie met 10 Keer Lager Energieverbruik en 20 Keer Lagere Kosten Click board ondersteunt het ontwikkelen en trainen van ML-modellen voor trillingsanalyse De Elektor Mini-WheelieEen kit voor een zelfbalancerende robot MCU, ik zie jeMCUViewer: open-source multiplatform debugging-tool USB 2.0-isolatorelektrisch geïsoleerde USB-aansluiting Voorkomen is betervoorspellend onderhoud in de praktijk SPoE – Elektromagnetische compatibiliteitSingle pair met Power-over-Ethernet door de ogen van EMC Retro techEen nieuwe wereld met kleurentelevisie ECG-monitorimplementatie met Hexabitz-modules en een STM32CubeMonitor De strijd om AI aan de edge Met HaLow Wi-Fi is een record afstand bereikt van 16 km op 900 MHz Eerste CHERI RISC-V Embedded Chip en Early Access programma Derde generatie bosbranddetectie maakt gebruik van satellietverbindingen Uit het leven gegrepenkeuzestress Alle begin......filtert verder en regelt tonen Quasi-analoog uurwerkwedergeboorte van een Elektor-klassieker Een modulaire sensortesterSensor-evaluatieboard met ESP32-S3 2025: Een AI-OdysseeDe opkomst van foundation modellen en hun rol in het democratiseren van AI Raspberry Pi standalone MIDI-synthesizer (1)voorbereiding van een platform voor enkele edge-AI-experimenten Err-lectronicsCorrecties, updates en brieven van lezers Universele AI RISC-V processor doet ze allemaal - CPU, GPU, DSP, FPGA Interview met de CEO: Ventiva's dunne en coole technologie Dual-core programmeren met een Raspberry Pi Picoduik in de wereld van parallel programmeren

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. The RISC-V Open-Source Processor Architecture16 Boards and MCUs You Should Know An FPGA-Based Audio Player with Equalizer (1)Mixing Digital Audio with an Arduino MKR Vidor 4000 Laser Head for Pico-Based Sand ClockDrawing with Light Enter the STM32 Edge AI Contest A Multi-Sensor Environmental Monitoring System for PlantsWireless Measurement of Water Supply and Light Conditions Maixduino AI-Powered Automatic DoormanFace Detection with a Camera Embedded Electronics 2024AI Is Set to Redefine the Industry Charge-Based In-Memory Compute at EnCharge AI AI Inferencing at 10 Times Lower Power and 20 Fold Lower Cost Click Board Helps Develop and Train ML Models for Vibration Analysis The Elektor Mini-WheelieA Self-Balancing Robot Kit MCU, I See YouMCUViewer Open-Source Multiplatform Debugging Tool USB 2.0 IsolatorElectrically Isolated Connections for USB Devices Intervention Before DamagePredictive Maintenance in Practice SPoE – Electromagnetic CompatibilitySingle-Pair with Power-Over-Ethernet Through the Eyes of EMC Color TV: A Wonder of Its TimeCreating a New World ECG Graph MonitoringAn Implementation with Hexabitz Modules and an STM32CubeMonitor The Battle for AI at the Edge HaLow Hits Record 16-km Wi-Fi Distance at 900 MHz First CHERI RISC-V Embedded Chip and Early Access Programme Third-Generation Wildfire Detection Uses Satellite Links From Life’s ExperienceChoice Overload Starting Out in Electronics……Continues Filtering and Controls Tone Quasi-Analog ClockworkA Remake of an Elektor Classic A Modular Approach to Sensor TestingThe ESP32-S3-Based Sensor Evaluation Board 2025: An AI OdysseyThe Rise of Foundation Models and Their Role in Democratizing AI Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (1)Preparing a Platform for Some Edge AI Experiments Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Universal AI RISC-V Processor Does It All — CPU, GPU, DSP, FPGA CEO Interview: Ventiva’s Thin and Cool Tech Dual-Core Programming with a Raspberry Pi PicoVenture Into the World of Parallel Programming

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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. DHZ-accusysteem voor zonne-energiebouw uw eigen energieopslag voor zonnepanelen Simulator voor zonnepanelentest en optimaliseer MPP-trackers en omvormers De STM32 Edge-AI-ContestOntdek de nieuwe STM32N6 en ding mee naar € 5000! Vergroten van de bandgapdaarom is er zoveel interesse in SiC en GaN Powerbank voor noteboekgeef uw oude laptop een tweede leven Medische robotshet overwinnen van technische en regelgevende barrières Vorstbescherming voor fruitbomenmet temperatuurlogger Het analoge dingde Arduino onder de analoge computers? Zuinige relaisdriverspaart 90% spoelstroom Verbetering van de ET5410A+ DC-belastingblijf koel en stil electronica 2024een terugblik Elektromagnetische compatibiliteitEMC in een notendop! Alle begin......filtert actief Reduceer vermogensverlies met seriecondensatorenslim gebruik van capacitieve reactantie De betaalbare MCP4725 12-bit digitaal/analoog-omzetterEEPROM-functie zorgt voor veilig inschakelgedrag FNIRSI LCR-ST1 smart LCR-meetpincet Raspberry Pi-gebaseerd test- en meetlabals eerste: de ADC Elektronische belastingweerstandmet onderdelen die u waarschijnlijk hebt liggen 2025: een AI-odysseeenkele projecten voor het nieuwe jaar Project-update: AmpVolt v2.0100 ampère en meer! Project 2.0correcties, updates en brieven van lezers Ethische transparantie ontsluierdinzichten uit het Ethics in Electronics 2024 onderzoek Audio DSP FX Processor Boarddeel 2: toepassingen maken

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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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Vom Messwert zur stabilen Entscheidung Wie wird aus einem einfachen Mikrocontroller ein intelligentes System, das Sensorwerte erfasst, verarbeitet und sinnvoll darauf reagiert? Dieses Buch zeigt es Ihnen Schritt für Schritt – verständlich, praxisnah und ohne unnötige Vorkenntnisse. Sie beginnen mit den Grundlagen der digitalen und analogen Ein- und Ausgänge. Anschließend lernen Sie, wie Sensorwerte gelesen, geglättet und zuverlässig bewertet werden. Anschauliche Beispiele erklären, warum einzelne Messwerte oft täuschen können und wie Mittelwertbildung, Hysterese und einfache Entscheidungsregeln für stabile Ergebnisse sorgen. Nach und nach erweitern Sie Ihre Projekte um Displays, I²C-Kommunikation und mehrere vernetzte Mikrocontroller. So entstehen verteilte Systeme, in denen Raspberry Pi Pico und ATtiny-Controller Daten austauschen und gemeinsam Aufgaben übernehmen. Im fortgeschrittenen Teil erhalten Sie einen leicht verständlichen Einstieg in Merkmalsbildung, Datenvorverarbeitung, hybride Entscheidungsmodelle und TinyML-nahe Anwendungen. Dabei verbinden Sie klassische Regelungstechnik mit modernen datenbasierten Methoden. Alle Projekte werden von ausführlich kommentierten Programmen in C und MicroPython begleitet. Das Buch richtet sich an Einsteiger, Maker, Studierende und alle, die Embedded-Systeme von Grund auf verstehen möchten. Am Ende können Sie eigene Systeme entwickeln, die nicht nur messen, sondern Informationen auswerten, zuverlässige Entscheidungen treffen und gezielt reagieren.

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Vorübergehende Verzögerung bei der Lieferung von Unitree-Robotern Wie viele andere Lieferanten erleben auch wir derzeit Verzögerungen bei der Lieferung von Unitree-Robotern. Eine Sendung unseres Lieferanten steckt derzeit im Zoll fest, was leider zu späteren Lieferungen bereits aufgegebener Bestellungen führt. Wir arbeiten aktiv mit unserem Lieferanten daran, dieses Problem zu lösen, und erwarten in Kürze mehr Klarheit. Leider können wir derzeit jedoch keine festen Zusagen machen. Eine neue Lieferung ist bereits auf dem Weg, wird aber noch etwas Zeit in Anspruch nehmen. Da auch andere Lieferanten mit denselben Herausforderungen konfrontiert sind, ist ein Wechsel zu einem anderen Anbieter derzeit keine schnellere Lösung. Unsere oberste Priorität ist die Lieferung der bestehenden Bestellungen. Falls Sie Fragen haben oder Ihre Bestellung aktualisieren möchten, zögern Sie bitte nicht, unseren Kundenservice zu kontaktieren. Wir halten Sie über weitere Entwicklungen auf dem Laufenden. Die Unitree Go2-Serie besteht aus vierbeinigen Robotern für die Forschung und Entwicklung. Entwicklung autonomer Systeme in den Bereichen Mensch-Roboter-Interaktion (HRI), SLAM & Transport. Aufgrund der vier Beine und des 12DOF kann dieser Roboter eine Vielzahl unterschiedlicher Gelände bewältigen. Der Go2 verfügt über einen perfektionierten Antrieb & Power-Management-System, das eine Geschwindigkeit (je nach Ausführung) von bis zu 3,7 m/s oder 11,88 km/h bei einer Betriebszeit von bis zu 4 Stunden ermöglicht. Darüber hinaus verfügen die Motoren über ein Drehmoment von 45 N.m am Körper/Oberschenkel und an den Knien, was auch Sprünge oder Backflips ermöglicht. Features Super-Erkennungssystem: 4D LIDAR L1 Maximale Laufgeschwindigkeit: ca. 5 m/s Spitzengelenkdrehmoment: ca. 45 Nm Wireless-Modul: WiFi 6/Bluetooth/4G Extrem lange Akkulaufzeit: ca. 2-4 Stunden Intelligentes Side-Follow-System: ISS 2.0 Technische Daten Tracking-Modul: Ferngesteuertes oder automatisches Tracking Frontkamera: Bildübertragungsauflösung 1280 x 720, Sichtfeld 120°, Ultraweitwinkelobjektiv sorgt für satte Klarheit Frontlampe: Erhellt den Weg vor Ihnen hell 4D LiDAR L1: 360°x90° omnidirektionales Ultraweitwinkel-Scannen ermöglicht automatisches Ausweichen mit kleinem toten Winkel und stabilen Betrieb 12 Kniegelenkmotoren: Stark und kraftvoll, schön und einfach, Brandy neues visuelles Erlebnis Intercom-Mikrofon: Effektive Kommunikation ohne Szenario-Einschränkungen Selbstaufrollender Gurt: Einfaches Tragen und Laden von Gegenständen Stabiler, leistungsfähiger mit fortschrittlichen Geräten: 3D LiDAR, 4G-ESIM-Karte, WiFi 6 mit Dualband, Bluetooth 5.2 für stabile Verbindung und Fernsteuerung Leistungsstarker Rechenkern: Motion Controller, Hochleistungs-ARM-Prozessor, verbesserter Al-Algorithmus-Prozessor, externes ORIN NX/NANO Intelligenter Akku: Standard 8000-mAh-Akku, langlebiger 15000-mAh-Akku, Schutz vor Übertemperatur, Überladung und Kurzschluss. Lautsprecher für die Musikwiedergabe: Hören Sie Musik nach Lust und Laune Unitree Go2-Varianten Der Go2 überzeugt nicht nur durch seine technischen Fähigkeiten, sondern auch durch ein modernes und schlankes Design, das ihm einen futuristischen Look verleiht und ihn zu einem echten Hingucker macht. Der Go2 Air ist speziell für Demos und Präsentationen konzipiert. Mit seinen Grundmerkmalen bietet es eine solide Grundlage, um die Bewegungsfähigkeiten und Funktionalität eines vierbeinigen Roboters zu demonstrieren. Wichtig: Der Go2 Air wird ohne Controller geliefert. Dies kann optional erworben werden. Mit einer leistungsstarken 8-Core-Hochleistungs-CPU bieten Pro und Edu beeindruckende Rechenleistung, die für komplexe Aufgaben und anspruchsvolle Berechnungen erforderlich ist. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung und macht den Pro und Edu zu einem zuverlässigen Partner für Ihre Projekte. Ab der Edu-Version ist der Go2 programmierbar und eröffnet endlose Möglichkeiten für die Entwicklung und Erforschung eigener Robotikanwendungen. Der Go2 ist außerdem in der Lage, eine Stufenhöhe von bis zu 14 cm zu bewältigen. Dies macht es zu einem idealen Werkzeug für Forschung, Ausbildung und den Einstieg in die Welt der Robotik. Der Go2 Edu wird mit einer Fernbedienung geliefert, die Ihnen eine einfache und intuitive Steuerung ermöglicht. Außerdem erhalten Sie eine Dockingstation mit beeindruckender Rechenleistung von 100 TOPS, die mit leistungsstarken KI-Algorithmen ausgestattet ist und Ihnen technischen Support bietet. Go2 Edu ist mit einem leistungsstarken 15000 mAh-Akku ausgestattet, der ihm eine beeindruckende Laufzeit von bis zu 4 Stunden ermöglicht. Diese lange Betriebszeit ermöglicht es dem Roboter, längere Erkundungsmissionen durchzuführen und anspruchsvolle Aufgaben zu erledigen. Go2 Edu Plus 3D LiDAR wird mit einem leistungsstarken Hesai XT16 3D LiDAR ausgeliefert. Dieser LiDAR-Sensor ermöglicht dem Roboter eine präzise dreidimensionale Wahrnehmung seiner Umgebung und ermöglicht so eine reibungslose Navigation und intelligente Hindernisvermeidung. Modellvergleich Air Pro Edu/Edu Plus Abmessungen (stehend) 70 x 31 x 40 cm 70 x 31 x 40 cm 70 x 31 x 40 cm Abmessungen (hockend) 76 x 31 x 20 cm 76 x 31 x 20 cm 76 x 31 x 20 cm Material Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Gewicht (mit Akku) ca. 15 kg ca. 15 kg ca. 15 kg Spannung 28~33,6 V 28~33,6 V 28~33,6 V Spitzenleistung ca. 3000 W ca. 3000 W ca. 3000 W Nutzlast ≈7 kg (MAX ~ 10 kg) ≈8 kg (MAX ~ 10 kg) ≈8 kg (MAX ~ 12 kg) Geschwindigkeit 0~2.5 m/s 0~3.5 m/s 0~3.7 m/s (MAX ~ 5 m/s) Max. Steigfallhöhe ca. 15 cm ca. 16 cm ca. 16 cm Max. Steigwinkel 30° 40° 40° Basisrechenleistung N/A 8-Kern-Hochleistungs-CPU 8-Kern-Hochleistungs-CPU Aluminium-Kniegelenkmotor 12 Satz 12 Satz 12 Satz Gelenkinterne Schaltung (Knie) ✓ ✓ ✓ Joint Heat Pipe Kühler ✓ ✓ ✓ Bewegungsbereich Körper: −48~48° Körper: −48~48° Körper: −48~48° Oberschenkel: −200°~90° Oberschenkel: −200°~90° Oberschenkel: −200°~90° Schaft: −156°~−48° Schaft: −156°~−48° Schaft: −156°~−48° Max. Drehmoment N/A ca. 45 N.m ca. 45 N.m Super-Weitwinkel 3D-LiDAR ✓ ✓ ✓ Wireless Vektorpositionierungs-Tracking-Modul N/A ✓ ✓ HD-Weitwinkelkamera ✓ ✓ ✓ Fußende-Kraftsensor N/A N/A ✓ Grundlegende Aktion ✓ ✓ ✓ Auto-Skalierband N/A ✓ N/A Aktualisiertes intelligentes OTA ✓ ✓ ✓ RTT 2.0 Bildübertragung ✓ ✓ ✓ App Basic Fernsteuerung ✓ ✓ ✓ App-Daten anzeigen ✓ ✓ ✓ App Grafisches Programm ✓ ✓ ✓ Frontlampe (3 W) ✓ ✓ ✓ WiFi 6 mit Dualband ✓ ✓ ✓ Bluetooth 5.2/4.2/2.1 ✓ ✓ ✓ 4G-Modul N/A CN/GB CN/GB Sprachunktion N/A ✓ ✓ Musikwiedergabe N/A ✓ ✓ ISS 2.0 Intelligentes Side-Follow-System N/A ✓ ✓ Intelligente Erkennung und Vermeidung ✓ ✓ ✓ Sekundäre Entwicklung N/A N/A ✓ Manuelle Steuerung Optional Optional ✓ Modul mit hoher Rechenleistung N/A N/A Edu: 40 TOPS Rechenleistung Edu Plus: 100 TOPS Rechenleistung NVIDIA Jetson Orin (optional) Intelligente Batterie Standard (8000 mAh) Standard (8000 mAh) Lange Lebensdauer (15000 mAh) Akkulaufzeit 1-2 Stunden 1-2 Stunden 2-4 Stunden Ladegerät Standard (33,6 V, 3,5 A) Standard (33,6 V, 3,5 A) Schnellladung (33,6 V, 9 A) Lieferumgang 1x Unitree Go2 Edu Plus 1x Hesai XT16 3D LiDAR 1x Unitree Go2 Fernbedienung 1x Unitree Go2 Akku (15000 mAh) 1x Unitree Dockingstation mit 100 TOPS Rechenleistung Downloads Documentation iOS/Android apps GitHub

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. l'ESP-BLASTUn mini drone-fusée ESP32 qui vole à plus de 100 km/h atelier sans fil (1)Modules radio déverrouillés : émetteur-récepteur sub-GHz CC1101 433 MHz émetteur AMAvec le générateur d'ondes carrées/sinusoïdales sur Raspberry Pi Pico STM32Cube Innovation ChallengeParticipez avec votre meilleur projet STM32C5 CoffeeCallerComment une pause café a inspiré un PCB sur mesure audiotroniquesDistorsion harmonique totale Elektor à 65 ansProjets de septembre et octobre au fil des ans Bluetooth Channel Sounding pour le suivi des équipementsMesure de distance avec une précision centimétrique pour l’IoT de nouvelle génération 2026 : une Odyssée de l'IAL'informatique quantique n'est pas le prochain GPU protéger le cloud exige de sécuriser la périphérie premières expériences avec le HackRF ProTests pratiques avec le nouveau matériel SDR mise à niveau du modem de GPRS/2G vers LTE/4GExemple d'un panneau de contrôle d'alarme sans fil antenne en bouclePartie 1 : Une antenne ondes courtes à directivité réglable, à réaliser soi-même convertisseur de radio Internet en AMUn ESP32-S3 comme émetteur projet 2.0 mioty : aperçu généralL'approche de Fraunhofer pour les LPWAN sagesse d'atelierConseils pratiques d'experts Walter, le module IoT compactPartie 2 : Accéder aux services météorologiques et aux services de données

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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Build your own AI microcontroller applications from scratch The MAX78000FTHR from Maxim Integrated is a small development board based on the MAX78000 MCU. The main usage of this board is in artificial intelligence applications (AI) which generally require large amounts of processing power and memory. It marries an Arm Cortex-M4 processor with a floating-point unit (FPU), convolutional neural network (CNN) accelerator, and RISC-V core into a single device. It is designed for ultra-low power consumption, making it ideal for many portable AI-based applications. This book is project-based and aims to teach the basic features of the MAX78000FTHR. It demonstrates how it can be used in various classical and AI-based projects. Each project is described in detail and complete program listings are provided. Readers should be able to use the projects as they are, or modify them to suit their applications. This book covers the following features of the MAX78000FTHR microcontroller development board: Onboard LEDs and buttons External LEDs and buttons Using analog-to-digital converters I²C projects SPI projects UART projects External interrupts and timer interrupts Using the onboard microphone Using the onboard camera Convolutional Neural Network

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Elektor Magazine DE Mai/Juni 2021 (PDF)

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Open-Source-Code mit Arduino IDE und PlatformIO Autonomes Fahren: GPS, Accelerometer, Gyroskop PS3-Controller Mikrocontroller wie der Arduino und Einplatinenrechner wie der Raspberry Pi haben sich zu beliebten Komponenten entwickelt. Dritter im Bunde ist der ESP32 der Firma Espressif. Mikrocontroller dieser Baureihe zeichnen sich durch eine Vielzahl implementierter Funktionen aus, die bei einem Arduino konventioneller Prägung mit einem Atmel-AVR-Mikrocontroller erst mit weiterer Hardware möglich sind. Prominentes Beispiel sind hier die WiFi- und Bluetooth-Funktionalitäten. Gegenüber einem Raspberry Pi zeichnen sie sich durch einen deutlich geringeren Preis aus. Allgemeine Informationen für die Realisierung eines Roboterauto-Projekts mit dem ESP32 sind leicht zu finden. Dabei handelt es sich aber oft nur um Ausführungen zu einem Teilaspekt, ohne inhaltliche oder funktionale Abstimmung. So ist nicht nur die Beschaffung der benötigten Informationen mühselig und zeitaufwändig, sie kann auch außerordentlich fehlerträchtig sein. Ansatzpunkt dieses Buches ist, diese Lücke zu schließen. Es geht auf verschiedene Möglichkeiten eines Chassis ein, vermittelt nötige Kenntnisse und führt schrittweise von einer einfachen Motorsteuerung zu einem komplexen sensor- und sprachgesteuerten Roboterauto. Hacks rund um GPS und eine PlayStation 3 runden die Sache ab. Inhalt Bei der Reihenfolge der Kapitel wurde versucht – beginnend bei der Darstellung von grundlegenden Informationen – über die Lösung einfacher Aufgaben zu etwas anspruchsvolleren Techniken zu führen. Der Mikrocontroller ESP32 Die Software erstellen Die Stromversorgung Rund um die Hardware Das Chassis Der Gleichstrommotor Kabellose Steuerung über WiFi Mit Sensoren Hindernisse erkennen Eine eigene Roboterauto-App Servo und Lichtsensor GPS Accelerometer / Gyroskop PS3-Controller Roboterauto-App Hinweis zur Software Die Dateien haben das Suffix (.cpp). Grund ist die Entwicklung mit PlatformIO. Mit Copy & Paste sollten sie auch in der Arduino-IDE verwendet werden können.

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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Die Open-Source-Prozessorarchitektur RISC-V16 Boards und MCUs, die Sie kennen sollten Audio-Player mit FPGA und EqualizerTeil 1. Digitale Audiosignale mischen mit einem MKR Vidor 4000 von Arduino Laserkopf für Pico-basierte SanduhrZeichnen mit Licht Nehmen Sie teil am STM32 Edge AI Contest! Umweltüberwachung von Pflanzen mit mehreren SensorenDrahtlose Messung der Wasserversorgung und Lichtverhältnisse Maixduino: Automatischer KI-TüröffnerGesichtserkennung mit einer Kamera Embedded-Elektronik 2024KI wird die Branche neu definieren Ladungsbasiertes In-Memory Compute bei EnCharge AI KI-Inferencing bei 10-fach geringerer Leistungsaufnahme zu 20-fach geringeren Kosten Click-Board hilft bei der Entwicklung und dem Training von ML-Modellen für die Schwingungsanalyse Der Elektor Mini-WheelieEin Bausatz für einen selbstbalancierenden Roboter MCU, ich sehe dich!MCUViewer, ein Open-Source-Multiplattform-Debugging-Werkzeug USB-2.0-IsolatorGeräte galvanisch isoliert per USB verbinden Eingriff vor dem SchadenPredictive Maintenance in der Praxis SPoE - Elektromagnetische VerträglichkeitSingle-Pair mit Power-over-Ethernet im EMV-Fokus Retro-TechnikWie das Farbfernsehen eine neue Welt schuf EKG-MonitorMit Hexabitz-Modulen und einem STM32CubeMonitor Der Kampf um KI at the Edge HaLow erreicht Rekorddistanz von 16 km für WLAN bei 900 MHz Erster CHERI RISC-V-Embedded Chip und Early Access Programm Die dritte Generation der Waldbrandfrüherkennung nutzt Satellitenverbindungen Aus dem Leben gegriffenDie Qual der Wahl Aller Anfang......ist nicht schwer: Wir setzen die Filterung und Klangregelung fort. Riesen-LED-UhrNeuauflage eines Elektor-Klassikers Ein modularer Ansatz für die SensorprüfungDas Sensor Evaluation Board mit ESP32-S3 2025: Eine Odyssee in die KIDer Aufstieg der Basismodelle und ihre Rolle bei der Demokratisierung der KImocratizing AI Standalone MIDI-Synthesizer mit Raspberry PTeil 1: Eine Plattform für Edge-KI-Experimente vorbereiten Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe CPU, GPU, DSP, FPGA; ein universeller KI-RISC-V-Prozessor kann alles! CEO-Interview: Ventivas dünne und kühle Technologie Dual-Core-Programmierung beim Raspberry Pi PicoEinstieg in die Welt der parallelen Programmierung

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