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 €)
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
Über 40 vollständig getestete ESP32-Projekte mit Arduino IDE und der LVGL-Grafikbibliothek
Dieses Bundle enthält das ESP32 Cheap Yellow Display (CYD) – ein kompaktes Entwicklungsboard, das einen Standard-ESP32-Mikrocontroller mit einem 320 x 240 Pixel großen TFT-Farbdisplay kombiniert. Das Board verfügt außerdem über mehrere Anschlüsse für GPIO, serielle Kommunikation (TX/RX), Strom und Masse. Das integrierte Display ist ein großer Vorteil und ermöglicht die Erstellung komplexer, grafikbasierter Projekte ohne externe LCDs oder Displays.
Das Begleitbuch stellt die Hardware und die integrierten Anschlüsse des CYD-Boards detailliert vor. Es bietet eine Reihe von Projekten für Anfänger und Fortgeschrittene, die mit der beliebten Arduino IDE 2.0 entwickelt wurden. Sowohl grundlegende Grafikfunktionen als auch die leistungsstarke LVGL-Grafikbibliothek werden behandelt, und praktische Projekte veranschaulichen jeden Ansatz.
Alle enthaltenen Projekte wurden vollständig getestet und sind sofort einsatzbereit. Das Buch enthält Blockdiagramme, Schaltpläne, vollständige Codelisten und Schritt-für-Schritt-Erklärungen. Mit der LVGL-Bibliothek können Leser moderne, vollfarbige grafische Benutzeroberflächen mit Widgets wie Schaltflächen, Beschriftungen, Schiebereglern, Kalendern, Tastaturen, Diagrammen, Tabellen, Menüs, Animationen und mehr erstellen.
ESP32 Cheap Yellow Display Board
Dieses Entwicklungsboard (auch bekannt als "Cheap Yellow Display") wird vom ESP-WROOM-32 angetrieben, einem Dual-Core-MCU mit integrierten Wi-Fi- und Bluetooth-Funktionen. Es arbeitet mit einer Hauptfrequenz von bis zu 240 MHz, mit 520 KB SRAM, 448 KB ROM und einem 4 MB Flash-Speicher. Das Board verfügt über ein 2,8" Display mit einer Auflösung von 240x320 und Resistive Touch.
Darüber hinaus enthält die Platine einen Steuerkreis für die Hintergrundbeleuchtung, einen Schaltkreis für die Berührungssteuerung, einen Schaltkreis für die Lautsprecheransteuerung, einen lichtempfindlichen Schaltkreis und einen RGB-LED-Steuerschaltkreis. Es bietet außerdem einen TF-Kartensteckplatz, eine serielle Schnittstelle, eine DHT11-Schnittstelle für Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren und zusätzliche E/A-Anschlüsse.
Das Modul unterstützt die Entwicklung in Arduino IDE, ESP-IDE, MicroPython und Mixly.
Anwendungen
Bildübertragung für Smart Home-Gerät
Drahtlose Überwachung
Intelligente Landwirtschaft
QR-Funkerkennung
Signal des drahtlosen Positionierungssystems
Und andere IoT-Anwendungen
Technische Daten
Mikrocontroller
ESP-WROOM-32 (Dual-Core-MCU mit integriertem WLAN und Bluetooth)
Frequenz
Bis zu 240 MHz (Rechenleistung bis zu 600 DMIPS)
SRAM
520 KB
ROM
448 KB
Flash
4 MB
Betriebsspannung
5 V
Stromverbrauch
ca. 115 mA
Display
2,8" TFT-Farbbildschirm (240 x 320)
Touch
Resistive Touch
Treiberchip
ILI9341
Abmessungen
50 x 86 mm
Gewicht
50 g
Downloads
GitHub
Dieses Bundle enthält:
The ESP32 Cheap Yellow Display Book (Einzelpreis: 35 €)
ESP32 Cheap Yellow Display Board (Einzelpreis: 25 €)
1x ESP32 Dev-Board mit 2,8" Display und Acrylgehäuse
1x Touch-Stift
1x Verbindungskabel
1x USB-Kabel
Das Elektor Arduino Nano MCCAB Trainingsboard enthält alle Bauteile (inkl. Arduino Nano), die für die Übungen des "Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger" benötigt werden wie Leuchtdioden, Schalter, Taster, akustische Signalgeber usw. Auch externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen können mit diesem Mikrocontroller-Übungssystem abgefragt oder gesteuert werden.
Technische Daten (Arduino Nano Trainingsboard MCCAB)
Stromversorgung
Über die USB-Verbindung des zur Erstellung der Programme sowieso angeschlossenen PCs oder ein externes Netzteil (nicht im Lieferumfang enthalten)
Betriebsspannung
+5 Vcc
Eingangsspannung
Alle Eingänge
0 V bis +5 V
VX1 und VX2
+8 V bis +12 V (nur bei Verwendung eines externen Netzteils)
Mikrocontrollermodul
Arduino Nano
Hardwareperipherie
LCD
2x16 Zeichen
Potenziometer P1 & P2
JP3: Auswahl der Betriebsspannung von P1 & P2
Verteiler
SV4: Verteiler für die BetriebsspannungenSV5, SV6: Verteiler für die Ein-/Ausgänge des Mikrocontrollers
Schalter und Taster
RESET-Taster auf dem Arduino Nano-Modul6x Tastschalter K1 … K66x Schiebeschalter S1 … S6JP2: Verbindung der Schalter mit den Eingängen des Mikrocontrollers
Summer
Piezo-Summer Buzzer1 mit Steckbrücke auf JP6
Leuchtanzeigen
LED L auf dem Arduino Nano-Modul, verbunden mit GPIO D1311x LED: Zustandsanzeige für die Ein-/AusgängeJP6: Verbindung der LEDs LD10 … LD20 mit den GPIOs D2 … D12
Serielle SchnittstellenSPI & I²C
JP4: Auswahl des Signals an Pin X der SPI-Steckerleiste SV12SV9 bis SV12: SPI-Interface (3,3 V/5 V) bzw. I²C-Interface
Schaltausgang für externe Geräte
SV1, SV7: Schaltausgang (maximal +24 V/160 mA, extern zugeführt)SV2: 2x13 Pins zum Anschluss externer Module
3x3 LED-Matrix (9 rote LEDs)
SV3: Spalten der 3x3 LED-Matrix (Ausgänge D6 … D8)JP1: Verbindung der Reihen mit den GPIOs D3 … D5
Software
Library MCCABLib
Steuerung der Hardware-Komponenten (Schalter, Taster, Leuchtdioden, 3x3 LED-Matrix, Summer) auf dem MCCAB Trainingsboard
Betriebstemperatur
bis +40 °C
Abmessungen
100 x 100 x 20 mm
Technische Daten (Arduino Nano)
Mikrocontroller
ATmega328P
Architektur
AVR
Betriebsspannung
5 V
Flashspeicher
32 KB, davon 2 KB vom Bootloader belegt
SRAM
2 KB
Taktfrequenz
16 MHz
Analoge IN-Pins
8
EEPROM
1 KB
DC-Strom pro I/O-Pin
40 mA an einem I/O-Pin, insgesamt maximal 200 mA an allen Pins gemeinsam
Eingangsspannung
7-12 V
Digitale I/O-Pins
22 (6 davon sind PWM-fähig)
PWM-Ausgänge
6
Stromverbrauch
19 mA
Abmessungen
18 x 45 mm
Gewicht
7 g
Lieferumfang
1x Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB)
1x Arduino Nano
Der Elektor Audio DSP FX Processor kombiniert einen ESP32-Mikrocontroller und einen ADAU1701 Audio DSP von Analog Devices. Neben einem vom Benutzer programmierbaren DSP-Kern verfügt der ADAU1701 über hochwertige integrierte Analog-Digital- und Digital-Analog-Wandler und verfügt über einen I²S-Port. Dadurch eignet es sich als hochwertiges Audio-Interface für den ESP32.
Programme für den ESP32 können mit Arduino, Platform IO, CMake oder durch die Verwendung des Espressif IDF auf andere Weise erstellt werden. Programme für die Audio-DSPs ADAU7101 werden mit dem kostenlosen visuellen Programmiertool SigmaStudio durch Ziehen und Ablegen vordefinierter Algorithmusblöcke auf einer Leinwand erstellt.
Anwendungen
Bluetooth/Wi-Fi-Audiosink (z. B. Lautsprecher) & Quelle
Gitarreneffektpedal (Stomp-Box)
Musiksynthesizer
Sound-/Funktionsgenerator
Programmierbarer Crossover-Filter für Lautsprecher
Erweiterter Audioeffektprozessor (Hall, Chorus, Pitch-Shifting usw.)
Mit dem Internet verbundenes Audiogerät
DSP-Experimentierplattform
Drahtloses MIDI
MIDI-zu-CV-Konverter
und viele mehr...
Technische Daten
ADAU1701 28-/56-Bit, 50-MIPS digitaler Audioprozessor, der Abtastraten von bis zu 192 kHz unterstützt
ESP32 32-Bit-Dual-Core-Mikrocontroller mit Wi-Fi 802.11b/g/n und Bluetooth 4.2 BR/EDR und BLE
2x 24-Bit-Audioeingänge (2 V RMS, 20 kΩ)
4x 24-Bit-Audioausgänge (0,9 V RMS, 600 Ω)
4x Steuerpotentiometer
MIDI Ein- und Ausgang
I²C-Erweiterungsport
Multi-Mode-Betrieb
Stromversorgung: 5 V DC USB oder 7,5-12 V DC (Hohlbuchse, mittlerer Pin ist GND)
Stromverbrauch (Durchschnitt): 200 mA
Lieferumfang
1x ESP32 Audio DSP FX Prozessor Board (montiert)
1x ESP32-PICO-KIT
2x Jumper
2x 18-Pin Header (female)
4x 10 KB Potentiometer
Downloads
Documentation
GitHub
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
Umfassendes Buch-Hardware-Bundle für den RP2040-Mikrocontroller mit über 80 Projekten
Entdecken Sie in diesem Bundle das Potenzial der modernen Controller-Technologie mit dem Raspberry Pi Pico. Das leicht verständliche Handbuch eignet sich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer und führt Sie von den Grundlagen der Elektronik bis hin zu den komplexen Aspekten der digitalen Signalverarbeitung. Mit dem Raspberry Pi Pico, dem speziellen Hardware-Kit und der MicroPython-Programmierung lernen Sie die wichtigsten Prinzipien des Schaltungsdesigns, der Datenerfassung und -verarbeitung.
Machen Sie praktische Erfahrungen mit über 80 Projekten wie einer Stoppuhr mit OLED-Display, einem Laser-Entfernungsmesser und einem servogesteuerten Lüfter. Diese Projekte sollen Ihnen helfen, das Gelernte in realen Szenarien anzuwenden. Das Buch behandelt auch fortgeschrittene Themen wie drahtlose RFID-Technologie, Objekterkennung und Sensorintegration für die Robotik.
Ganz gleich, ob Sie Ihre Kenntnisse in der Elektronik erweitern oder tiefer in eingebettete Systeme eintauchen möchten, dieses Bundle ist die perfekte Ressource, um das volle Potenzial des Raspberry Pi Pico zu erkunden.
Inhalt des Bundles
1x Projektbuch (287 Seiten)
1x Smart Car Kit
Bauteile
2x Lötfreies Steckbrett (400 Löcher)
1x Lötfreies Steckbrett (170 Löcher)
5x bunte 5-mm-LEDs (Grün, Rot, Blau, Gelb und Weiß)
1x Lasersender
1x Passiver Summer
1x Micro-USB-Kabel (30 cm)
1x 65 Überbrückungskabel
1x 20 cm männlicher auf weiblicher Dupont-Draht
1x Transparentes Gehäuse
1x Magnet (Durchmesser: 8 mm, Dicke: 5 mm)
1x Drehpotentiometer
10x 2 KΩ Widerstände
2x M2, 5x30 mm Kupfersäulen
10x Kreuzschlitz-Flachkopfschrauben
10x M2,5 Sechskantmuttern aus Nickel
1x 2-Zoll-Mehrzweckschraubendreher
Module
1x RGB-Modul
1x 9G-Servo
1x Dual-Achsen-XY-Joystick-Modul
1x RC522 RFID-Modul
1x 4-Bit-Digital-LED-Display-Modul
1x Ampel-Anzeigemodul
1x Drehgebermodul
1x 1602 LCD-Anzeigemodul (blau)
1x Fotowiderstandsmodul
1x Gleichstrommotor mit männlichem Dupont-Kabel
1x Lüfterflügel
1x Regentropfen-Modul
1x OLED-Modul
1x Membranschalter-Tastatur
1x Mini-Magnetfedermodul
1x Infrarot-Fernbedienung
1x Infrarot-Empfängermodul
1x DC-Schrittmotor-Treiberplatine
1x Button
Sensoren
1x Vibrationssensor
1x Bodenfeuchtesensor
1x Schallsensor
1x Mini-PIR-Bewegungssensor
1x Temperatur & Feuchtigkeitssensor
1x Flammensensor
2x Crash-Sensor
2x Tracking-Sensor
1x Ultraschallsensor
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
Über 180 Projekte mit Raspberry Pi, Pico W, Arduino und ESP32
Dieses Bundle enthält das Universal Maker Sensor Kit mit zahlreichen Sensoren, Aktoren, Displays und Motoren. Es eignet sich perfekt für Umweltüberwachung, Smart-Home-Projekte, Robotik und Gamecontroller.
Das neue Elektor-Buch beschreibt die Entwicklung zahlreicher Projekte mit dem Kit und den beliebten Entwicklungsboards Raspberry Pi, Raspberry Pi Pico W, Arduino Uno und der ESP32-Familie. Sie können jedes dieser Entwicklungsboards für Ihre Projekte auswählen und die bereitgestellten Programme entweder unverändert verwenden oder an Ihre Anwendungen anpassen.
Dieses Bundle enthält:
Buch: Universal Maker Sensor Kit (Einzelpreis: 45 €)
Universal Maker Sensor Kit für Raspberry Pi, Pico W, Arduino, ESP32 (Einzelpreis: 70 €)
Buch: Universal Maker Sensor Kit
Lernen Sie, mehr als 35 Sensoren und Aktoren mit C++, Python und MicroPython zu verwenden
Dieses Buch enthält über 180 Projekte für alle vier wichtigen Entwicklungsboards (Arduino, Raspberry Pi, Pico W und ESP32). Je nach Entwicklungsboard sind Projekte in den Programmiersprachen C, Python oder MicroPython verfügbar.
Die Projekttitel, Kurzbeschreibungen, Schaltpläne und vollständigen Programmlisten sind zusammen mit ihren detaillierten Beschreibungen im Buch aufgeführt.
Universal Maker Sensor Kit (für Raspberry Pi, Pico W, Arduino, ESP32)
Entdecken Sie grenzenlose Kreativität mit dem Universal Maker Sensor Kit, das für Raspberry Pi, Pico W, Arduino und ESP32 entwickelt wurde. Dieses vielseitige Kit ist mit gängigen Entwicklungsplattformen kompatibel, darunter Arduino Uno R4 Minima/WiFi, Uno R3, Mega 2560, Raspberry Pi 5, 4, 3B+, 3B, Zero, Pico W und ESP32.
Mit über 35 Sensoren, Aktoren und Displays eignet es sich perfekt für Projekte von Umweltüberwachung und Smart-Home-Automatisierung bis hin zu Robotik und interaktivem Gaming. Schritt-für-Schritt-Tutorials in C/C++, Python und MicroPython führen Anfänger und erfahrene Maker gleichermaßen durch 169 spannende Projekte.
Features
Umfassende Kompatibilität: Vollständige Unterstützung für Arduino (Uno R3, Uno R4 Minima/WiFi, Mega 2560), Raspberry Pi (5, 4, 3B+, 3B, Zero, Pico W) und ESP32. Dies ermöglicht umfassende Flexibilität auf zahlreichen Entwicklungsplattformen. Enthält Anleitungen für 169 Projekte.
Umfassende Komponenten: Mehr als 35 Sensoren, Aktoren und Anzeigemodule für vielfältige Projekte wie Umweltüberwachung, Smart Home-Automatisierung, Robotik und interaktive Spielesteuerungen.
Ausführliche Tutorials: Klare Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Arduino, Raspberry Pi, Pico W, ESP32 und alle enthaltenen Komponenten. Es stehen Tutorials in C/C++, Python und MicroPython zur Verfügung, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Maker geeignet sind.
Für alle Kenntnisstufen geeignet: Bietet strukturierte Projekte, die Benutzer nahtlos vom Anfänger zum Fortgeschrittenen in Elektronik und Programmierung führen und so Kreativität und technisches Know-how fördern.
Lieferumfang des Kits
Breadboard
Tastenmodul
Kapazitives Bodenfeuchtemodul
Flammensensormodul
Gas-/Rauchsensormodul (MQ2)
Gyroskop & Beschleunigungssensormodul (MPU6050)
Hall-Sensormodul
Infrarot-Geschwindigkeitssensormodul
IR-Hindernisvermeidungssensormodul
Joystickmodul
PCF8591 ADC/DAC-Wandlermodul
Fotowiderstandsmodul
PIR-Bewegungssensormodul (HC-SR501)
Potentiometermodul
Pulsoximeter- und Herzfrequenzsensormodul (MAX30102)
Regentropfenerkennungsmodul
Echtzeituhrmodul (DS1302)
Drehgebermodul
Temperatursensormodul (DS18B20)
Temperatur- und Feuchtigkeitssensormodul (DHT11)
Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Drucksensor (BMP280)
Time-of-Flight-Mikro-LIDAR-Distanzsensor (VL53L0X)
Berührungssensormodul
Ultraschallsensormodul (HC-SR04)
Vibrationssensormodul (SW-420)
Wasserstandssensormodul
I²C LCD 1602
OLED-Displaymodul (SSD1306)
RGB-LED-Modul
Ampelmodul
5-V-Relaismodul
Kreiselpumpe
L9110-Motortreibermodul
Passives Summermodul
Servomotor (SG90)
TT-Motor
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Dokumentation
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Mit dem Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) eigene Projekte realisieren
Der Mikrocontroller ist das wohl faszinierendste Teilgebiet der Elektronik, denn aufgrund der Vielzahl von Funktionen, die er auf seinem Chip vereinigt, ist er für den Entwickler ein universelles Multi-Tool zur Realisierung seiner Projekte. Praktisch jedes Gerät des täglichen Gebrauchs wird heute von einem Mikrocontroller gesteuert. Für einen elektronischen Laien blieb es aufgrund der Komplexität bisher allerdings ein Wunschtraum, eigene Ideen mit einem Mikrocontroller zu realisieren. Das Arduino-Konzept hat den Einsatz von Mikrocontrollern weitgehend vereinfacht, sodass jetzt auch Laien eigene Elektronik-Ideen mit einem Mikrocontroller verwirklichen können.
Buch & Hardware im Bundle: 'Learning by Doing'
Dieses im Bundle mitgelieferte Buch (im großen A4-Format) zeigt, wie man auch ohne große Erfahrung in Elektronik und Programmiersprachen eigene Projekte mit einem Mikrocontroller realisieren kann. Es ist ein Mikrocontroller-Praxiskurs für Einsteiger, denn nach einem Überblick über die Interna des Mikrocontrollers und einer Einführung in die Programmiersprache C liegt der Schwerpunkt des Kurses auf den praktischen Übungen. Der Leser eignet sich die erforderlichen Kenntnisse durch 'Learning by Doing' an: in dem umfangreichen Praxisteil mit 12 Projekten und 46 Übungen wird das im vorderen Teil des Buches Gelernte mit vielen Beispielen unterlegt. Die Übungen sind dabei so aufgebaut, dass der Bearbeiter eine Aufgabenstellung erhält, die er mit seinem im Theorieteil des Buches aufgebauten Wissen löst. Für jede Übung gibt es anschließend eine ausführlich erklärte und kommentierte Musterlösung, die dem Bearbeiter bei Problemen weiterhilft und die er mit seiner eigenen Lösung vergleichen kann.
Arduino IDE
In der Arduino IDE, einer Software-Entwicklungsumgebung, die kostenlos auf den eigenen PC heruntergeladen werden kann und die das gesamte Softwarepaket enthält, das für ein eigenes Mikrocontroller-Projekt benötigt wird, schreibt der Bearbeiter mit dem Editor der IDE seine Programme („Apps“) in der Programmiersprache C. Der in die Arduino IDE integrierte Compiler übersetzt sie in die Bits und Bytes, die der Mikrocontroller versteht und die dann über ein USB-Kabel in den Speicher des Mikrocontrollers auf dem Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) geladen werden.
Externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen abfragen oder steuern
Das Elektor Arduino Nano Trainingsboard (MCCAB) enthält neben einem Mikrocontrollermodul Arduino Nano alle für die Übungen benötigten Bauteile wie Leuchtdioden, Schalter, Taster, akustische Signalgeber usw. Auch externe Sensoren, Motoren oder Baugruppen können mit diesem Mikrocontroller-Übungssystem abgefragt oder gesteuert werden.
Technische Daten (Arduino Nano Trainingsboard MCCAB)
Stromversorgung
Über die USB-Verbindung des zur Erstellung der Programme sowieso angeschlossenen PCs oder ein externes Netzteil (nicht im Lieferumfang enthalten)
Betriebsspannung
+5 Vcc
Eingangsspannung
Alle Eingänge
0 V bis +5 V
VX1 und VX2
+8 V bis +12 V (nur bei Verwendung eines externen Netzteils)
Mikrocontrollermodul
Arduino Nano
Hardwareperipherie
LCD
2x16 Zeichen
Potenziometer P1 & P2
JP3: Auswahl der Betriebsspannung von P1 & P2
Verteiler
SV4: Verteiler für die BetriebsspannungenSV5, SV6: Verteiler für die Ein-/Ausgänge des Mikrocontrollers
Schalter und Taster
RESET-Taster auf dem Arduino Nano-Modul6x Tastschalter K1 … K66x Schiebeschalter S1 … S6JP2: Verbindung der Schalter mit den Eingängen des Mikrocontrollers
Summer
Piezo-Summer Buzzer1 mit Steckbrücke auf JP6
Leuchtanzeigen
LED L auf dem Arduino Nano-Modul, verbunden mit GPIO D1311x LED: Zustandsanzeige für die Ein-/AusgängeJP6: Verbindung der LEDs LD10 … LD20 mit den GPIOs D2 … D12
Serielle SchnittstellenSPI & I²C
JP4: Auswahl des Signals an Pin X der SPI-Steckerleiste SV12SV9 bis SV12: SPI-Interface (3,3 V/5 V) bzw. I²C-Interface
Schaltausgang für externe Geräte
SV1, SV7: Schaltausgang (maximal +24 V/160 mA, extern zugeführt)SV2: 2x13 Pins zum Anschluss externer Module
3x3 LED-Matrix (9 rote LEDs)
SV3: Spalten der 3x3 LED-Matrix (Ausgänge D6 … D8)JP1: Verbindung der Reihen mit den GPIOs D3 … D5
Software
Library MCCABLib
Steuerung der Hardware-Komponenten (Schalter, Taster, Leuchtdioden, 3x3 LED-Matrix, Summer) auf dem MCCAB Trainingsboard
Betriebstemperatur
bis +40 °C
Abmessungen
100 x 100 x 20 mm
Technische Daten (Arduino Nano)
Mikrocontroller
ATmega328P
Architektur
AVR
Betriebsspannung
5 V
Flashspeicher
32 KB, davon 2 KB vom Bootloader belegt
SRAM
2 KB
Taktfrequenz
16 MHz
Analoge IN-Pins
8
EEPROM
1 KB
DC-Strom pro I/O-Pin
40 mA an einem I/O-Pin, insgesamt maximal 200 mA an allen Pins gemeinsam
Eingangsspannung
7-12 V
Digitale I/O-Pins
22 (6 davon sind PWM-fähig)
PWM-Ausgänge
6
Stromverbrauch
19 mA
Abmessungen
18 x 45 mm
Gewicht
7 g
Lieferumfang
Elektor Arduino Nano MCCAB Trainingsboard
Arduino Nano
Buch: Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger
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