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Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen
Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren
Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren
Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53
Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning
Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense
Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser
Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten
Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi
AI op maat maken voor de kleinste apparaten
Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten
AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI
Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie
Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid
Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community
Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers
Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training
Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen
Spraakbesturing voor oordopjes en headsets
Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken
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ESP32 Audio Transceiver Board (Part 2)Wireless Audio Transmission
Inductive AM TransmitterUses Pico’s PIO in an Arduino Sketch
Navigating Wireless ProtocolsA Technical Guide
Satellite Tracking Using LoRaThe TinyGS Network Bringing Space Data to Earth
4G-Compatible SMS Remote ControlRemotely Control Your Equipment
High-Speed ProbeHigh-Impedance Inputs for Signals up to 200 MHz
From Life’s ExperienceKafka
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Performance Tests with the RP2350Is an Upgrade from Raspberry Pi Pico 1 to Pico 2 Worthwhile?
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Starting Out in ElectronicsSpecial Audio ICs
Getting Started with Coding a DIY Project
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The Future of AI Is Forged in SiliconAn Interview with Anastasiia Nosova
Autonomous Sensor Node v2.0 (System Architecture)Solar-Powered Sensing Platform with Integrated GPS, LoRaWAN, and More
Precise PositioningBluetooth Channel Sounding Tested
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Test-Driven Development in Firmware Writing
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2025: An AI OdysseyAI Reasoning Models: The Chain-of-Thought Revolution
Solar Charge Controller with MPP Tracking (3)Software and Commissioning
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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
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Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning
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Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (1)Preparing a Platform for Some Edge AI Experiments
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CEO Interview: Ventiva’s Thin and Cool Tech
Dual-Core Programming with a Raspberry Pi PicoVenture Into the World of Parallel Programming
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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Una ricca selezione di articoli dal Mondo Elektor!
Gli articoli di questo libro sono una selezione accurata, il "meglio del meglio" di circuiti e progetti recenti, realizzati da tecnici di grande talento provenienti da tutto il mondo.
Nel tipico stile di Elektor, questa raccolta offre qualcosa di interessante per tutti, dai progettisti esperti a coloro che praticano l'elettronica nel tempo libero.
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Nodo Sensore AutonomoTrasmissione Dati LoRa con Alimentazione a Batterie Solari
Layout e Sicurezza sul PCBConsigli per un Progetto Sicuro e Durevole
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MQTT ist ein leichtgewichtiges, ereignis- und nachrichtenorientiertes Protokoll zur effizienten und asynchronen Kommunikation zwischen Geräten auch über limitierte Netzwerke. Das bereits 1999 von IBM entwickelte Protokoll eignet sich heute in besonderer Weise für Internet-of-Things-Anwendungen. Im Gegensatz zu HTTP mit Request/Response-Verfahren ist bei MQTT eine Publish/Subscribe-Architektur umgesetzt. Es stehen mittlerweile zahlreiche MQTT-Broker und -Clients zur Verfügung. Aufgrund der Unterstützung durch die Eclipse Foundation, IBM und vieler anderer stehen zahlreiche Komponenten kostenlos im Internet zur Verfügung. Client-Bibliotheken gibt es für die unterschiedlichsten Plattformen und Programmiersprachen. Unterstützt werden u. a. die PC-Plattform mit Java und .Net sowie Arduino und Raspberry Pi.
Das MQTT-Praxisbuch führt Schritt für Schritt in die praktische Arbeit mit diesem ressourcensparenden Protokoll ein. Dabei widmet der Autor Walter Trojan dem Thema IoT-Sicherheit ein ausführliches Kapitel. Anhand von abgeschlossenen Projekten zum Nachbauen stellt der Autor in beeindruckender Weise die praktische Bedeutung des MQTT-Protokolls in modernen IoT-Anwendungen dar:
MQTT auf ESP8266
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MQTT-Benchmarks
MQTT auf dem Raspberry Pi
Flow-Programmierung mit Node-RED
Boss aller Automaten: openHAB
Projekt Gewächshaus mit automatisierter Beleuchtung, Bewässerung, Temperaturregelung sowie Luft- und Erdfeuchtigkeitsmessung
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Het AlertAlfred AI-beveiligingssysteemmet Raspberry Pi 5 en Hailo 8L-module
AI in elektronica-ontwikkelingeen update na slechts één jaar
AI-algoritmen – een inleidingprompt: welke algoritmen implementeren AI-tools?
Single-board computers voor AI-projectenachtergrond en overzicht
Van sensordata naar machine learning-modelgebarendetectie met een versnellingsmeter en Edge Impulse
Bouw uw eigen lekkend integreer-en-vuur neuronkunstmatige intelligentie zonder software
Elektronica ontwerpen met ChatGPTdoet GPT-4o het beter?
Breng AI naar de edgemet ESP32-P4
Spraakfuncties verkennen met een Raspberry Pi Zerooverklokken geeft recht van spreken
De groeiende rol van Edge-AIeen trend die de toekomst vormgeeft
De kracht van Edge-AI ontsluiteneen gesprek met François de Rochebouët van STMicroelectronics
Een VHDL-klok gemaakt met ChatGPThoe AI de manier waarop we leren transformeert
De werkelijke impact van AISayash Kapoor over ‘Haarlemmer AI-olie’ en meer
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Muggen detecterenmet open datasets en Arduino Nicla Vision
AI nu en morgen:gedachten van Espressif, Arduino en SparkFun
Tijdlijn kunstmatige intelligentie
BeagleY-AIde nieuwste SBC voor AI-toepassingen
AI in beeldgedachten uit de Elektor-community
Machine vision met OpenMVmaak een frisdrankblik-detector
Een gesprek met het digitale breinChatGPT versus Gemini
“Skilling Me Softly with This Bot?”mislukt de AI-revolutie op elektronisch gebied door een gebrek aan sociale precisie?