Suchergebnisse für "raspberry or pi or ai or hat or 13 or tops"

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

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

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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

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

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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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AI in Practice Dive into the fascinating world of robotics and automation! This Elektor Special shows you how to build your own robots with creativity, a little know-how, and affordable technology. From your first DIY project with Arduino or Raspberry Pi to intelligent systems with AI – this issue makes modern robotics understandable and accessible. Discover practical instructions, inspiring projects, and exciting insights into the maker scene. Learn how experimentation, community, and openness give rise to true innovation – and why robotics is so much more than just a technical hobby. Contents Imagination turns into reality Arduino-controlled Drawing Robot GalaxyRVR Mars Rover Kit for Arduino YDLIDAR X4Pro Lidar xHuskyLens AI Camera DOF Robot Arm with Raspberry Pi Pico Manufacturing Robots with Fischertechnik Pneumatic Industrial Robot Why Do We Keep Building Robot Dogs? Elektor Mini-Wheelie Robot Vehicles and Autonomous Driving

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Der vollständige Download dieser Nummer ist für unsere GOLD- und GREEN-Mitglieder auf der Elektor Magazine- Site verfügbar! Nicht noch einmal Mitglied? Klicken Sie hier . der Raspberry Pi 5 eine große Verbesserung durch den Kontakt zu seinem Vorgänger Die IA in den Elektroniklabors Google Bard und Flux Copilot im Test Erdungsgenerator Arduino Nano Nano + Code = Funktionsgenerator Solar-Weihnachtsgirlande USB Killer-Schlüsseldetektor Ich hoffe, Sie verhindern, dass Sie sterben ein einfacher Kasten, erstellt mit einer CNC-gesteuerten Fräse mit Autodesk Fusion 360 im Personaleinsatz Produktion von Karten in geringer Menge mit und ohne Montage Vereinfachte IdO-Simulation mit Wokwi Entwickler Uri Shaked spricht über Design, Software und andere Dinge Anleitung zur Bare-Metal-Programmierung (3) CMSIS-Tests, automatische Tests und Webserver LoRa, ein Schweizer Messer (1) Material und Software Konzeption und Konstruktion von MEMS-Mikrofonen Werkzeuge zum Testen vor dem Schweißen Kostenlose 3D-Simulations- und Modellierungstools neue Tools von Microchip! PICkit 5 und MPLAB ICD 5 sind jetzt verfügbar! Schnelle Prototypenerstellung, flexibel und erweiterbar So beschleunigt Voltera NOVA die Innovation in tragbaren elektronischen Systemen galvanische Isolierung Verwendung von Optokopplern zu Fototransistoren die komplexe Lösung oder die Anybus-Lösung? ein in zwei Tagen implementiertes industrielles Ethernet, mehr als ein paar Monate Ihre grundlegende DFM-Kontrollliste Filamente für 3D-Druck Typen, Eigenschaften und Verwendung im Prototyp Spezialisten für die Analyse der Wirksamkeit von Signalen der ELF-Bänder bis EHF die neuesten Echtzeit-Spektrum-Analysatoren der Serie SPECTRAN® V6 von Aaronia DFM-Analysedefizite für flexible und starre Schaltkreise Definieren einer SMT-Linie Infografik: Prototyping und Produktion den Industriesektor revolutionieren der Besitzer mobiler autonomer Roboter (AMR) bereit, noch mehr Defizite zu überwinden Rohde & Schwarz präsentiert seine Oszilloskop-Familie der neuen Generation mit dem 8-Kanal-Modell der R&S MXO 5-Reihe elektronisch starten ?Unterschiede verstärken Mini-Plakette „Fusion “ für die Montage oder Reparatur kleiner CMS-Schaltkreise Beginnen Sie nicht mit einem Prototyp, sondern eher mit einem „Pretotyp“! Überprüfen Sie, ob es einen Markt für Ihr Produkt gibt, bevor Sie es löten 2023: Die Odyssee der I.A. Unterstützung bei der Konzeption eines materiellen Projekts Brüssel und die Innovation Unterstützung für fortschrittliche Technologien

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TurtleBot 4 ist die nächste Generation der weltweit beliebtesten Open-Source-Robotikplattform für Bildung und Forschung und bietet bessere Rechenleistung, bessere Sensoren und ein erstklassiges Benutzererlebnis zu einem erschwinglichen Preis. TurtleBot 4 Lite ist mit einer mobilen iRobot Create 3-Basis, einem leistungsstarken Raspberry Pi 4 mit ROS 2, einer räumlichen KI-Stereokamera OAK-D, 2D LiDAR und mehr ausgestattet. Alle Komponenten wurden nahtlos integriert, um eine sofort einsatzbereite Entwicklungs- und Lernplattform zu bieten. Technische Daten Basisplattform iRobot Create 3 Räder (Durchmesser) 72 mm Bodenfreiheit 4,5 mm Bordcomputer Raspberry Pi 4 (4 GB) Maximale Lineargeschwindigkeit 0,31 m/s im abgesicherten Modus0,46 m/s ohne abgesicherten Modus Maximale Winkelgeschwindigkeit 1,90 rad/s Maximale Nutzlast 9kg Betriebszeit 2h 30m – 4h je nach Belastung Ladezeit 2h 30m Lidar RPLIDAR A1M8 Kamera OAK-D-Lite Benutzerleistung VBAT @1,9 A5 V @ Schwachstrom3,3 V @ Schwachstrom USB-Erweiterung 2x USB 2.0 (Typ A)2x USB 3.0 (Typ A) Programmierbare LEDs Erstelle 3 Lichtringe Tasten und Schalter 2x Create 3 User Buttons1x Create 3 Power Button Batterie 26 Wh Lithium-Ionen (14,4 V nominal) Ladestation Inbegriffen Größe (L x B x H) 342 x 339 x 192 mm Gewicht 3,3 kg Downloads User Manual

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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. programmation PIO sur le Raspberry Pi PicoNeuf instructions, de multiples possibilités l'IA en ligne de commandeDéveloppement, compilation et validation de projets embarqués depuis le terminal le Scrutiny DebuggerDéboguer, visualiser et tester du code C/C++ embarqué carte breakout Sigfox (1)Développement d’une BoB radio alimentation à faible bruit (2)Construction, assemblage et mise en œuvre pratique générateur de signaux simple basé sur le RP2040Signaux analogiques et numériques à la découverte du futur de la domotique avec Matter et l’IA EdgeLes dernières versions de Matter et l’essor de l’IA en périphérie de réseau (edge) donnent-ils enfin aux ingénieurs les outils nécessaires pour construire les maisons intelligentes et parfaitement intégrées promises aux utilisateurs ? capteurs de pression différentielleLa maintenance prédictive appliquée aux systèmes CVC la sécurité dès la conceptionPrincipes d’ingénierie pour limiter les défaillances la sécurité des systèmes embarqués n’est plus une option la CRA et la PQC redéfinissent les priorités de la sécurité embarquéePourquoi même les petites entreprises IoT et industrielles doivent prévoir une mise à niveau embedded world 2026Entretien avec Benedikt Weyerer, directeur d’embedded world prise en main du bus I3CUtilisation de matériel de ST et Microchip le projet BLEnkyPrototypage rapide d’applications Bluetooth Low Energy modulation de largeur d’impulsionDu thermostat tout ou rien à un signal analogique continu filtré audiotroniqueDes circuits audio agréables à l’écoute, à réaliser soi-même sur le vifLisez donc le manuel ! carte émetteur-récepteur audio ESP32 (4)Réglage des horloges et une option filaire 2026 : une odyssée de l’IAConséquences du vibe coding charge CC symétriqueCharge CC symétrique, statique ou dynamique comptage de visages avec MaixCAMUne méthode simple pour estimer la taille d’un public

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