Платы SparkFun на базе Raspberry Pi RP2040 и MicroMod поддерживают платы расширения mikroBUS Click

Ранее уже рассматривались платы с интерфейсом mikroBUS, которые поддерживают тысячи плат расширения Click от Mikroelectronika, и теперь компания в сотрудничестве с Sparkfun создала платы на базе MicroMod и Raspberry Pi RP2040, оснащенные разъемом mikroBUS и разъемами Qwicc.

Raspberry Pi RP2040 — это хорошо известный двухъядерный микроконтроллер Arm Cortex-M0+, который используется в Raspberry Pi Pico и ряде плат сторонних производителей, тогда как Sparkfun MicroMod — это модули M.2 MCU с чипами от таких компаний, как Microchip, Nordic Semi, Ambiq, Espressif Systems и NXP. Читать далее «Платы SparkFun на базе Raspberry Pi RP2040 и MicroMod поддерживают платы расширения mikroBUS Click»

Плата IoThing Digital IO обрабатывает до 300 В для Arduino, Raspberry Pi и различных других плат (краудфандинг)

IoThing Digital от AlterStep — это цифровой модуль ввода-вывода с двумя реле высокой мощности Omron G5Q-14 и двумя изолированными входными каналами переменного или постоянного тока на основе стандарта Texas Instruments ISO1211, который может работать с напряжением до 300 В.

Читать далее «Плата IoThing Digital IO обрабатывает до 300 В для Arduino, Raspberry Pi и различных других плат (краудфандинг)»

Машинное обучение на Raspberry Pi Pico, RP2040 и будущих микроконтроллерах RPi

Raspberry Pi Pico поставляется с чипом RP2040, но ему не хватает производительности для реализации логического вывода машинного обучения для своих приложений. Однако мы видели пример обнаружения человека через интерфейс ArduCAM и TensorFlow lite. Производительность была довольно медленной. Кроме того, недавняя презентация Эбена Аптона также показала, что из-за низкого энергопотребления плата компенсирует эффективность обработки. В случае использования пограничного вывода и машинного обучения, производительность весьма низкая.

Читать далее «Машинное обучение на Raspberry Pi Pico, RP2040 и будущих микроконтроллерах RPi»

Платы Raspberry Pi RP2040 от сторонних производителей Arduino, Adafruit, Sparkfun и Pimoroni

Недавно была представлена плата Raspberry Pi Pico и микроконтроллер Raspberry Pi RP2040, которые, как стало известно, может использоваться в платах сторонних производителей. Также стало известно, что над платами RP2040 уже велись работы, и некоторые компании совместно анонсировали свою собственную плату, совместимую с Raspberry Pi Pico, такие как Adafruit, Arduino, Pimoroni и Sparkfun. Читать далее «Платы Raspberry Pi RP2040 от сторонних производителей Arduino, Adafruit, Sparkfun и Pimoroni»

Модульная экосистема MicroMod предлагает процессорные карты и несущие платы

MicroMod — это экосистема модульного интерфейса для быстрой разработки встраиваемых систем и создания прототипов. MicroMod состоит из двух компонентов: «процессорная плата» микроконтроллера и несущая плата. Разъем M.2 в компьютерной индустрии — это интерфейс между этими двумя компонентами. Несущие платы предназначены для использования различных периферийных устройств, а процессорная плата действует как мозг прикладной системы.

Читать далее «Модульная экосистема MicroMod предлагает процессорные карты и несущие платы»

Sparkfun запускает модуль ZED-F9R GPS с Raspberry Pi pHAT для точного расчета траектории в робототехнике

GPS-модуль SparkFun ZED-F9R GPS предназначен для одноплатных компьютеров, таких как Raspberry Pi, Jetson Nano и другие платы с форм-фактором 2 x 20 мм, поддерживающим GPS RTK (кинематику реального времени), способную к сантиметровой точности.

Читать далее «Sparkfun запускает модуль ZED-F9R GPS с Raspberry Pi pHAT для точного расчета траектории в робототехнике»

Плата Sparkfun Edge, стоимостью 15 долларов США, обеспечивает поддержку Tensorflow Lite для микроконтроллеров

В эти дни проходит TensorFlow Dev Summit 2019, и мы уже рассказывали о выпуске компанией Google платы для разработки Coral Edge TPU и USB-ускорителя с поддержкой TensorFlow Lite, но, во время мероприятия, была представлена еще одна интересная новая разработка — TensorFlow Lite теперь также поддерживается микроконтроллерами (MCU), вместо более мощных прикладных процессоров.

С платой разработки SparkFun Edge на базе Ambiq Micro Apollo3 Blue Bluetooth MCU, чье ультра-эффективное ядро ​​Arm Cortex-M4F может работать с TensorFlow Lite, используя только 6 мкА/МГц, вы легко сможете начать работу с Tensorflow Lite для MCU.

Читать далее «Плата Sparkfun Edge, стоимостью 15 долларов США, обеспечивает поддержку Tensorflow Lite для микроконтроллеров»