Cette offre groupée pratique vous permet de créer de véritables applications d’IA en périphérie avec le Raspberry Pi
Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS)
Le Raspberry Pi AI HAT+ est une carte d'extension conçue pour le Raspberry Pi 5, dotée d'un accélérateur Hailo AI intégré. Ce module complémentaire offre une approche rentable, efficace et accessible pour intégrer des capacités d'IA hautes performances, avec des applications couvrant le contrôle des processus, la sécurité, la domotique et la robotique.
L'AI HAT+ se connecte via l'interface PCIe Gen3 du Raspberry Pi 5. Lorsque le Raspberry Pi 5 exécute une version actuelle du système d'exploitation Raspberry Pi, il détecte automatiquement l'accélérateur Hailo intégré, rendant l'unité de traitement neuronal (NPU) disponible pour les tâches d'IA. De plus, les applications de caméra rpicam-apps incluses dans Raspberry Pi OS prennent en charge de manière transparente le module AI, en utilisant automatiquement le NPU pour les fonctions de post-traitement compatibles.
Raspberry Pi Camera Module 3
Le module Caméra Raspberry Pi 3 est un appareil photo compact de Raspberry Pi. Il est doté d'un capteur IMX708 de 12 mégapixels avec HDR et d'un autofocus à détection de phase. Le Camera Module 3 est disponible en version standard et en version grand angle, toutes deux avec ou sans filtre infrarouge.
Le Camera Module 3 peut être utilisé pour prendre des vidéos full HD ainsi que des photos, et dispose d'un mode HDR jusqu'à 3 mégapixels. Son fonctionnement est entièrement pris en charge par la bibliothèque libcamera, y compris la fonction d'autofocus rapide de Camera Module 3 : cela le rend facile à utiliser pour les débutants, tout en offrant beaucoup pour les utilisateurs avancés. Camera Module 3 est compatible avec tous les ordinateurs Raspberry Pi.
Livre : Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+
L'intelligence artificielle embarquée (Edge AI) transforme les appareils du quotidien en intégrant l'intelligence là où elle est la plus utile : directement au cœur du matériel. Grâce à l'inférence embarquée, une caméra peut reconnaître instantanément un visiteur, un téléphone peut traduire la parole sans envoyer l'audio vers le cloud et un objet connecté peut détecter les anomalies en temps réel – rapidement, en toute confidentialité et de manière fiable, même en cas de perte de réseau.
Ce livre est votre guide pratique pour construire précisément ce type de systèmes avec le Raspberry Pi AI HAT+ et l'accélérateur Hailo-8L. Vous commencerez par des bases solides : les concepts fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique, le fonctionnement des réseaux neuronaux et ce qui distingue véritablement l'Edge AI de l'IA cloud – ainsi qu'une analyse franche des considérations éthiques et des impacts futurs.
Cette offre groupée contient :
Livre : Edge AI Made Practical
Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS)
Raspberry Pi Camera Module 3
Refroidisseur actif pour Raspberry Pi 5
Câble d'écran FPC pour Raspberry Pi 5 (300 mm)
Kit de composants Elektor
Connecteur GPIO 40 broches
Module de feux de signalisation
LED rouge 5 V avec résistance intégrée
LED jaune 5 V avec résistance intégrée
LED verte 5 V avec résistance intégrée
LED bleue 5 V avec résistance intégrée
Plaque d'essai (400 points de connexion)
10 connecteurs Dupont Câbles (mâle-femelle)
Module de capteur DHT22
Servomoteur
Requis
Raspberry Pi 5
Cette offre comprend l’AI Fusion Lab Kit, composé de plus de 450 pièces, ainsi que le livre Physical AI with Raspberry Pi. Il offre une introduction complète et pratique à l’IA, à l’électronique et à la programmation en Python.
Réalisez des projets concrets combinant vision par ordinateur, interaction vocale, capteurs, moteurs et grands modèles de langage. Le livre inclus vous guide étape par étape, de la configuration du Raspberry Pi et du contrôle du matériel jusqu'à la création d'applications avancées utilisant OpenCV, MediaPipe, YOLO, les services OpenAI et les modèles locaux Ollama.
SunFounder AI Fusion Lab Kit pour Raspberry Pi (450+ pièces)
Le kit AI Fusion Lab transforme un Raspberry Pi en une plateforme complète pour l'apprentissage de l'intelligence artificielle, de l'électronique et de la programmation en Python. Il est compatible avec les modèles Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B et Zero 2 W, ainsi qu'avec des modèles et services d'IA populaires tels que ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Doubao et Ollama.
Grâce à sa caméra, son module Pan-Tilt HAT, son capteur 10 axes, son microphone, son haut-parleur et ses composants électroniques, ce kit permet aux utilisateurs de réaliser des projets d'IA interactifs combinant voix, vision, mouvement et données de capteurs. Il est idéal pour les débutants, les étudiants, les makers et toute personne souhaitant explorer des applications concrètes de l'IA.
Créez des projets d'IA multimodaux
Combinez de grands modèles de langage (LLM) avec la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la vision par caméra, des capteurs et des circuits sur platine d'essai. Réalisez des projets capables d'écouter, de parler, de voir, de réagir et d'interagir avec leur environnement, tout en découvrant le fonctionnement des systèmes d'IA modernes.
Explorez la vision par IA et le suivi d'objets
Utilisez YOLO, OpenCV et MediaPipe pour détecter et suivre des objets, des couleurs, des visages et des mouvements humains. Le module motorisé Pan-Tilt HAT permet à la caméra de suivre automatiquement des cibles, illustrant ainsi la synergie entre la vision par ordinateur et le contrôle de mouvement.
IA vocale avec le Fusion HAT+
Le Fusion HAT+ simplifie le contrôle matériel grâce à une bibliothèque Python unifiée et prend en charge l'arrêt sécurisé du Raspberry Pi. Son microphone et son haut-parleur intégrés facilitent le développement d'assistants à commande vocale et d'autres applications d'IA conversationnelle.
Compatible avec Raspberry Pi 5, 4B, 3B+, 3B et Zero 2 W
Prend en charge plusieurs modèles d'IA, qu'ils soient basés sur le cloud ou locaux
Inclut une caméra, une carte Pan-Tilt HAT, un module 10DOF, un microphone et un haut-parleur
Projets couvrant l'IA vocale, la vision par ordinateur, les capteurs et l'électronique
Tutoriels vidéo, documentation et exemples de code
Livre : Physical AI with Raspberry Pi
En s'appuyant sur le Raspberry Pi et le kit AI Fusion Lab, cet ouvrage vous guide étape par étape, depuis les bases de l'interfaçage matériel jusqu'au développement de systèmes intelligents capables de voir, d'écouter, de parler et de prendre des décisions. Que vous soyez étudiant, enseignant, maker ou ingénieur, vous acquerrez une expérience précieuse grâce à des projets conçus pour renforcer à la fois vos connaissances et votre confiance en vous.
Après avoir abordé la configuration du système, la programmation GPIO, les capteurs, les écrans, les moteurs et les techniques d'automatisation, le livre introduit progressivement des sujets plus avancés tels que la reconnaissance vocale, la synthèse vocale (text-to-speech), l'IA conversationnelle, la reconnaissance d'objets et l'apprentissage automatique (machine learning). Vous apprendrez ainsi à créer des appareils à commande vocale, des assistants intelligents, des systèmes de suivi par caméra, des solutions de surveillance environnementale et des applications embarquées pilotées par l'IA.
Explorez des technologies modernes comme les services OpenAI, les grands modèles de langage (LLM) locaux via Ollama, OpenCV, MediaPipe et la détection d'objets YOLO, tout en acquérant une expérience pratique sur des applications concrètes utilisées en robotique, en automatisation industrielle, dans les objets connectés et les systèmes autonomes. Vous découvrirez comment des logiciels intelligents peuvent interagir avec des capteurs, des caméras, des moteurs et des écrans pour créer des systèmes capables de réagir naturellement à leur environnement.
Plutôt que de vous contenter de suivre des exemples de code, vous serez encouragé à expérimenter, personnaliser et enrichir chaque projet. Les techniques et compétences développées tout au long de cet ouvrage constituent une base solide pour l'innovation, le prototypage rapide, la recherche et le développement de produits. Si vous êtes prêt à aller au-delà de l'électronique traditionnelle pour explorer l'avenir des systèmes embarqués intelligents, ce livre vous accompagnera à chaque étape de votre parcours.
Cette offre groupée contient :
SunFounder AI Fusion Lab Kit for Raspberry Pi (d'une valeur de : 100 €)
Livre : Physical AI with Raspberry Pi (d'une valeur de : 45 €)
Non inclus
Raspberry Pi
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.
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.
Améliorez votre Raspberry Pi 5 avec le Pironman 5, construit en aluminium robuste, avec un refroidissement supérieur, un support SSD NVMe M.2, un écran OLED, un éclairage RVB, des ports HDMI standard x2 et un interrupteur d'alimentation sécurisé. Il est parfait pour les NAS, Home Assistant, Media et Game Centers. Le Pironman 5 n'est pas seulement un boîtier ; il s'agit d'une mise à niveau qui transforme votre Raspberry Pi 5 en un appareil puissant, efficace et élégant.
Le Pironman 5 comprend le Pi 5 NVMe PIP (PCIe Peripheral Board), une carte adaptateur PCIe spécialement conçue pour les disques SSD NVMe. Cette carte prend en charge quatre tailles de SSD NVMe : 2230, 2242, 2260 et 2280, qui peuvent tous être installés dans un emplacement pour clé M.2 M. La connexion est certifiée pour les vitesses Gen 2.0 (5 GT/sec), mais peut être forcée à Gen 3.0 (10 GT/sec) pour des performances plus rapides.
Emplacement SSD NVMe M.2 extensible
Améliorez les performances de votre Raspberry Pi 5 avec l'emplacement SSD NVMe M.2 du Pironman 5, prenant en charge plusieurs tailles (2230, 2242, 2260, 2280) pour un stockage accru et une réponse plus rapide du système.
Système de refroidissement avancé
Gardez votre Raspberry Pi 5 au frais et élégant avec le refroidisseur tour du Pironman 5 et ses deux ventilateurs RVB, dotés de filtres anti-poussière pour un fonctionnement durable et nécessitant peu d'entretien.
Écran OLED pour des informations instantanées
Le Pironman 5 comprend un écran OLED de 0,96 pouces, fournissant des mises à jour immédiates sur l'utilisation du processeur et de la RAM, la température, l'adresse IP, etc.
Fonctionnalité et sécurité améliorées
Le Pironman 5 sécurise votre Raspberry Pi 5 avec des fonctionnalités telles qu'un arrêt sécurisé, des LED RVB personnalisables, des ports HDMI, un récepteur IR et un prolongateur GPIO externe, améliorant ainsi la fonctionnalité et la connectivité.
Caractéristiques
Mini PC Raspberry Pi 5
Écran OLED de 0,96" affichant l'utilisation du processeur, la température, l'utilisation du disque, l'adresse IP, l'utilisation de la RAM, etc. du Raspberry Pi.
Le refroidisseur tour peut refroidir une charge CPU à 100% Pi à 39°C à une température ambiante de 25°C
2 ventilateurs RVB, avec contrôle GPIO
1 ventilateur PWM sur le refroidisseur tour est contrôlé par le système Raspberry Pi.
Prend en charge quatre tailles de SSD NVMe M.2 (PCIe Gen 2.0/PCIe Gen 3.0) : 2230, 2242, 2260 et 2280.
4 LED RVB adressables WS2812 illuminent l'ensemble du boîtier avec un effet de lumière cool
Récepteur IR pour centre multimédia comme Kodi ou Volumio
Bouton d'alimentation rétro en métal pour un arrêt en toute sécurité
Rallonge GPIO externe avec étiquette de nom de code PIN, pour un accès facile
Équipé d'un support à ressort pour un retrait facile de la carte
Corps principal en aluminium avec panneau latéral en acrylique transparent
Comprend deux ports HDMI standards
Téléchargements
Documentation
Accroche-regard basé sur Raspberry Pi
Une horloge à sable standard ne fait qu'indiquer le temps qui passe. En revanche, cette horloge à sable contrôlée par le Raspberry Pi Pico indique l'heure exacte en 'gravant' les quatre chiffres de l'heure et des minutes dans la couche de sable. Après un temps réglable, le sable est aplati par deux moteurs vibrants et tout recommence.
Au cœur de l'horloge de sable se trouvent deux servomoteurs qui entraînent un stylo dans un mécanisme de pantographe. Un troisième servomoteur soulève le stylo de haut en bas. Le bac à sable est équipé de deux moteurs vibrants qui aplatissent le sable. La partie électronique de l'horloge des sables se compose d'un Raspberry Pi Pico et d'une carte RTC/driver avec une horloge en temps réel, ainsi que des circuits de commande pour les servomoteurs.
Un manuel de construction détaillé peut être téléchargé.
Caractéristiques
Dimensions: 135 x 110 x 80 mm
Temps de construction : environ. 1,5 à 2 heures
Inclus
3x Feuilles acryliques prédécoupées avec toutes les pièces mécaniques
3x Mini servomoteurs
2x moteurs de vibration
1x Raspberry Pi Pico
1x Carte RTC/pilote avec les pièces assemblées
Ecrous, boulons, entretoises et fils pour l'assemblage
Sable blanc à grains fins
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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Ready to explore the world around you? By attaching the Sense HAT to your Raspberry Pi, you can quickly and easily develop a variety of creative applications, useful experiments, and exciting games.
The Sense HAT contains several helpful environmental sensors: temperature, humidity, pressure, accelerometer, magnetometer, and gyroscope. Additionally, an 8x8 LED matrix is provided with RGB LEDs, which can be used to display multi-color scrolling or fixed information, such as the sensor data. Use the small onboard joystick for games or applications that require user input. In Innovate with Sense HAT for Raspberry Pi, Dr. Dogan Ibrahim explains how to use the Sense HAT in Raspberry Pi Zero W-based projects. Using simple terms, he details how to incorporate the Sense HAT board in interesting visual and sensor-based projects. You can complete all the projects with other Raspberry Pi models without any modifications.
Exploring with Sense HAT for Raspberry Pi includes projects featuring external hardware components in addition to the Sense HAT board. You will learn to connect the Sense HAT board to the Raspberry Pi using jumper wires so that some of the GPIO ports are free to be interfaced to external components, such as to buzzers, relays, LEDs, LCDs, motors, and other sensors.
The book includes full program listings and detailed project descriptions. Complete circuit diagrams of the projects using external components are given where necessary. All the projects were developed using the latest version of the Python 3 programming language. You can easily download projects from the book’s web page. Let’s start exploring with Sense HAT.
Pour une durée limitée, le Joy-Pi Advanced est disponible en pack avantageux avec un Raspberry Pi 4 (8 Go) !
Le Joy-Pi Advanced est un dispositif compact et puissant qui vous permet de concrétiser vos projets rapidement et facilement. Que vous ayez déjà beaucoup d'expérience ou presque aucune, le Joy-Pi Advanced vous permet de libérer votre créativité. Grâce à sa compatibilité avec un large éventail de plates-formes, notamment Raspberry Pi, Raspberry Pi Pico, Arduino Nano, BBC micro:bit et NodeMCU ESP32, vous pouvez facilement et rapidement accéder à votre plate-forme préférée.
De plus, le Joy-Pi Advanced propose plus de 30 stations, de leçons et de modules, vous offrant une variété illimitée de façons de mener à bien vos projets. Grâce au centre d'apprentissage auto-développé, vous pouvez non seulement améliorer vos compétences, mais également créer de nouveaux projets. Le centre d'apprentissage propose une multitude d'informations et de tutoriels qui vous guideront pas à pas dans vos projets.
Le Joy-Pi Advanced est caractérisé en particulier par ses unités de commutation intelligentes, qui permettent une utilisation étendue des broches disponibles. Au total, trois unités de commutation sont intégrées, chacune équipée de 12 interrupteurs individuels qui offrent un contrôle précis des capteurs et des modules connectés. Ce système résout le problème bien connu de nombre limité de broches qui se produit avec les microcontrôleurs conventionnels. Les unités de commutation vous permettent de faire fonctionner un grand nombre de capteurs et de modules en parallèle en les allumant et en les éteignant individuellement. Cela simule une attribution de broches multiple, vous permettant d'exploiter toute la puissance de vos projets sans compromettre la fonctionnalité.
En combinant des cartes adaptatrices innovantes et l'emplacement pour micro:bit, vous pouvez obtenir une compatibilité transparente avec un large éventail de microcontrôleurs tels que Raspberry Pi Pico, NodeMCU ESP32, micro:bit et Arduino Nano. Les cartes adaptatrices spécialement développées sont conçues pour correspondre parfaitement au microcontrôleur respectif. En insérant le microcontrôleur sur la carte adaptatrice appropriée, puis en l'insérant dans l'emplacement pour micro:bit, le Joy-Pi Advanced devient rapidement et facilement compatible avec les différents microcontrôleurs. Cela permet une intégration transparente de votre plate-forme préférée et la possibilité de combiner les forces des différents microcontrôleurs dans vos projets. De cette manière, vous pouvez vous concentrer pleinement sur vos projets créatifs sans vous soucier de la compatibilité des différents microcontrôleurs. Le Joy-Pi Advanced simplifie le processus de développement et vous donne la possibilité de concevoir vos projets de manière flexible et individuelle.
Caractéristiques
Plateforme de développement hautement intégrée et centre d'apprentissage
Combinaison rapide, facile et sans fil de divers capteurs et actionneurs
Option d'installation pour Raspberry Pi 4
Compatible avec divers microcontrôleurs
Plate-forme d'apprentissage didactique auto-développée pour Raspberry Pi et Windows
Spécifications
Compatible avec
Raspberry Pi 4, Arduino Nano, NodeMCU ESP32, BBC micro:bit, Raspberry Pi Pico
Capteurs, actionneurs et composants installés
39
Plateforme d'apprentissage
Plus de 40 entrées dans la base de connaissances, 10 projets, 10 tâches d'apprentissage, 14 visions
Affichages
Affichage 7 segments, affichage 16x2, affichage TFT 1,8", affichage OLED 0,96", matrice RGB 8x8
Capteurs
DS18B20, capteur de choc, capteur à effet Hall, baromètre, capteur sonore, gyroscope, capteur PIR, barrière photoélectrique, NTC, capteur de lumière, 6 capteurs tactiles, capteur de couleur, capteur de distance ultrasonique, capteur de température et d'humidité DHT11
Contrôle
Joystick, 5 interrupteurs, potentiomètre, codeur rotatif, matrice de boutons 4x4, relais, ventilateur PWM
Moteurs
Interface de servo, interface de moteur pas à pas, moteur de vibration
Modules de mesure et de conversion
Convertisseur analogique-numérique, convertisseur de niveau, voltmètre, alimentation en tension variable
Autres composants
Horloge en temps réel RTC, buzzer, mémoire EEPROM, récepteur infrarouge, plaque d'essai, lecteur RFID
Cartes adaptatrices
Adaptateur pour NodeMCU ESP32, Arduino Nano et Raspberry Pi Pico, connecteurs de carte pour Raspberry Pi et cartes externes
Composants électroniques
Télécommande infrarouge, puce RFID, carte RFID, 6 pinces crocodile, lecteur de carte microSD, servo-moteur, moteur pas à pas, carte microSD de 32 Go
Composants
40 résistances, 3 LED vertes, 3 LED jaunes, 3 LED rouges, 1 transistor, 5 boutons, 1 potentiomètre, 2 condensateurs
Autres accessoires
Assortiment de vis, tournevis, sac de rangement pour accessoires, alimentation et câble d'alimentation, support de servo
Alimentation
Alimentation intégrée : 36 W, 12 V, 3 A Connecteur de boîtier : Fiche pour petit appareil C8
Sorties de tension
12 V, 5 V, 3,3 V, sortie de tension variable (2-11 V)
Bus de données et sorties de signal
I²C, SPI, convertisseur analogique-numérique
Pile (RTC)
CR2032
Dimensions
327 x 200 x 52 mm
Inclus
Raspberry Pi 4 (8 Go de RAM)
Téléchargements
Joy-Pi website
Datasheet
Manual
,
par Udo Bormann
Le Pironman 5 est-il le meilleur boîtier pour Raspberry Pi 5 en termes de refroidissement et de performances ? Un bilan détaillé
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