Résultats de la recherche pour "esp3212 OR wi OR fi OR ble OR module"

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Der ESP-BLASTEine Mini-Raketendrohne mit ESP32, die über 100 km/h erreicht Wireless Workshop (1)Freigeschaltetes Funkmodul: 433-MHz-CC1101-Sub-GHz-Transceiver AM-Sendermit Rechteck-/Sinuswellengenerator auf Raspberry Pi Pico STM32Cube Innovations ChallengeTreten Sie mit Ihrem besten STM32C5-Design an CoffeeCallerWie ein langer Flur zu einer maßgefertigten Mesh-Netzwerk-Platine führte AudiotronicsKlirrfaktor Elektor ist 65Projekte aus früheren September/Oktober-Ausgaben Geräteortung durch Bluetooth Channel SoundingZentimetergenaue Entfernungsmessung im IoT der nächsten Generation 2026: Eine KI-OdysseeQuantencomputing ist nicht die nächste GPU Cloud-Schutz durch Edge-Sicherheit Erste Erfahrungen mit dem HackRF ProPraktische Tests mit der neuen SDR-Hardware Herausforderung ElektromobilitätEffiziente Lötlösungen für moderne Fahrzeugtechnik Modem-Update von GPRS/2G auf LTE/4Gam Beispiel einer Funk-Alarmzentrale Loop-Antenne mit RF BricksTeil 1: Kurzwellen-Antenne mit einstellbarer Richtwirkung im Selbstbau Internetradio-zu-AM-KonverterVerwendung eines ESP32-S3 als Sender Projekt 2.0 mioty – ein ÜberblickLPWAN à la Fraunhofer Werkbank-WeisheitPraktische Tipps von Experten Walter, das kompakte IoT-ModulTeil 2: Zugriff auf Wetter- und Datendienste

Lis (+) (–)

Ce cours complet de programmation du microcontrôleur ESP32 comprend un manuel, un kit de composants, des projets pratiques ainsi qu’un cours en ligne complet avec simulations. Il est idéal pour apprendre pas à pas la programmation des systèmes embarqués avec MicroPython grâce à une approche pratique. Une introduction pratique aux systèmes embarqués avec l’ESP32 Ce cours s’adresse aux débutants en systèmes embarqués recherchant une approche structurée et basée sur des exemples. Un kit de composants comprenant des LED et des résistances, des interrupteurs, des capteurs et actionneurs, des afficheurs, une breadboard et des fils est inclus. Ceux-ci sont utilisés dans le cours pour illustrer des applications concrètes. Aucune expérience préalable avec Arduino ou le développement embarqué n’est requise. Chaque section propose des exemples pratiques et des mini-projets conçus pour renforcer les concepts clés et encourager l’exploration. À la fin du cours, vous serez capable non seulement de reproduire les exemples, mais aussi de développer vos propres idées et applications. Que allez-vous apprendre ? Programmation de microcontrôleurs en MicroPython avec l'ESP32 via l'IDE Thonny Utilisation des entrées/sorties numériques, lecture de boutons et encodeurs, commande de LED et relais Lecture des entrées analogiques, tensions et capteurs analogiques Génération de signaux analogiques et PWM Utilisation des communications série comme UART, I²C et SPI pour piloter des afficheurs et lire des capteurs numériques et cartes SD Gestion du temps Utilisation des interruptions Entrées capteurs en temps réel et contrôle via boutons, LED et afficheurs Commande d’actionneurs comme relais et servomoteurs À qui s’adresse ce cours ? Étudiants et autodidactes explorant les systèmes embarqués Makers et passionnés d’IoT souhaitant améliorer leurs compétences en hardware Formateurs et enseignants à la recherche de matériel pédagogique prêt à l’emploi Contenu de la boîte Accès au cours complet sur la plateforme Elektor Academy Pro Carte microcontrôleur ESP32 + câble USB Livre : Programming Microcontrollers in MicroPython Fichiers de projet téléchargeables pour chaque module Boîte de composants : 2× LED, rouge, 5 mm LED, verte, 5 mm 3× résistance, 470 Ω, 0,25 W LDR Potentiomètre, 10 kΩ, linéaire Bouton-poussoir Module encodeur rotatif Module relais Capteur DHT22 (température & humidité) Afficheur 7 segments 4 digits compatible TM1637 MPU-6050 IMU avec connecteurs Afficheur OLED I²C compatible SSD1306 Adaptateur carte micro SD avec connecteur Buzzer Micro servo SG90 Écran TFT SPI 240×320 compatible ILI9341 20× fils jumper Breadboard Tous les cours de programmation (et différences de contenu) Cours Arduino Raspberry Pi Pico with Arduino C/C++ ESP32 with Arduino C/C++ Raspberry Pi Pico with MicroPython ESP32 with MicroPython Cours en ligne Access to Arduino Course Access to Pico with Arduino C/C++ Course Access to ESP32 with Arduino C/C++ Course Access to Pico with MicroPython Course Access to ESP32 with MicroPython Course Carte Uno R3 Raspberry Pi Pico ESP32 Raspberry Pi Pico ESP32 Livre Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in MicroPython Programming Microcontrollers in MicroPython Kit Boîte de composants (40 pièces) Boîte de composants (40 pièces) Boîte de composants (40 pièces) Boîte de composants (40 pièces) Boîte de composants (40 pièces)

Lis (+) (–)

For Raspberry Pi, ESP32 and nRF52 with Python, Arduino and Zephyr Bluetooth Low Energy (BLE) radio chips are ubiquitous from Raspberry Pi to light bulbs. BLE is an elaborate technology with a comprehensive specification, but the basics are quite accessible. A progressive and systematic approach will lead you far in mastering this wireless communication technique, which is essential for working in low power scenarios. In this book, you’ll learn how to: Discover BLE devices in the neighborhood by listening to their advertisements. Create your own BLE devices advertising data. Connect to BLE devices such as heart rate monitors and proximity reporters. Create secure connections to BLE devices with encryption and authentication. Understand BLE service and profile specifications and implement them. Reverse engineer a BLE device with a proprietary implementation and control it with your own software. Make your BLE devices use as little power as possible. This book shows you the ropes of BLE programming with Python and the Bleak library on a Raspberry Pi or PC, with C++ and NimBLE-Arduino on Espressif’s ESP32 development boards, and with C on one of the development boards supported by the Zephyr real-time operating system, such as Nordic Semiconductor's nRF52 boards. Starting with a very little amount of theory, you’ll develop code right from the beginning. After you’ve completed this book, you’ll know enough to create your own BLE applications.

Lis (+) (–)

Robot à équilibrage sur deux roues compatible Arduino et alimenté par ESP32 L'Elektor Mini-Wheelie est une plateforme robotique expérimentale autonome et auto-équilibrée. Basé sur un microcontrôleur ESP32-S3, le robot auto-équilibré est entièrement programmable à l'aide de l'environnement Arduino et de bibliothèques open source. Ses capacités sans fil lui permettent d'être contrôlé à distance via Wi-Fi, Bluetooth ou ESP-NOW ou de communiquer avec un utilisateur ou même un autre robot. Un transducteur à ultrasons est disponible pour détecter les obstacles. Son écran couleur peut être utilisé pour afficher de jolies expressions faciales ou, pour les utilisateurs les plus terre-à-terre, des messages de débogage énigmatiques. Le robot est livré en kit complet avec des pièces à assembler soi-même. Tout est inclus, même un tournevis. Remarque : Le Mini-Wheelie est une plateforme de développement pédagogique destinée à l'apprentissage, à l'expérimentation et au développement de la robotique. Il n'est pas considéré comme un jouet pour enfants, et ses caractéristiques, sa documentation et le public auquel il s'adresse reflètent cet objectif. Le produit est destiné aux étudiants, aux éducateurs et aux développeurs qui souhaitent explorer la robotique, la programmation et l'intégration de matériel dans un cadre éducatif. Spécifications Microcontrôleur ESP32-S3 avec Wi-Fi et Bluetooth MPU6050 unité de mesure inertielle (IMU) à 6 axes Deux moteurs électriques 12 V à commande indépendante avec tachymètre Transducteur à ultrasons Écran couleur TFT 2,9 pouces (320 x 240) Emplacement pour carte MicroSD Moniteur de puissance de la batterie Batterie Li-Po rechargeable 3S (11,1 V/2200 mAh) Chargeur de batterie inclus Logiciel Open Source basé sur Arduino Dimensions (L x L x H) : 23 x 8 x 13 cm Inclus 1x Carte mère ESP32-S3 + module MPU6050 1x Carte LCD (2,9 pouces) 1x Capteur à ultrasons 1x Batterie (2200 mAh) 1x Chargeur de batterie 1x Kit de pneus moteur 1x Tableau de caisse 1x Tableau acrylique 1x Tournevis 1x Bande de protection 1x Câble flexible B (8 cm) 1x Câble flexible A (12 cm) 1x Câble flexible C 4x Colonnes A en cuivre (25 mm) 4x Colonnes B en cuivre (55 mm) 4x Colonnes C en cuivre (5 mm) 2x Colonnes en plastique et nylon 8x Vis A (10 mm) 24 Vis B (M3x5) 8x Noix 24x Rondelles métalliques 2x Attaches zippées 1x Carte MicroSD (32 Go) Téléchargements Documentation

Lis (+) (–)

Plateforme tout-en-un d'apprentissage et de développement en IA pour l'Edge Intelligence Ce kit de démarrage IA basé sur NVIDIA Jetson est une plateforme polyvalente pour l'apprentissage, le développement et l'expérimentation pratique de l'IA en périphérie (Edge AI). Conçu pour être utilisé avec le NVIDIA Jetson Orin Nano, le kit associe un écran IPS de 11,6 pouces, une caméra motorisée (pan-tilt) de 8 mégapixels et un système d'interaction vocale basé sur l'IA. Il comprend 30 modules fonctionnels et 38 cours Python soigneusement élaborés, allant du niveau débutant au niveau avancé. Le contenu pédagogique couvre les fondamentaux de Python, la technologie des capteurs, la vision par IA et la reconnaissance d'images. Grâce à des exercices pratiques étape par étape — allant de la programmation de base aux applications concrètes de vision par ordinateur — ce kit constitue une plateforme idéale pour les étudiants, les makers, les développeurs et toute personne souhaitant explorer l'intelligence artificielle et l'Edge Computing. Remarque : Le NVIDIA Jetson Orin Nano n'est pas inclus. Caractéristiques Conçu pour le NVIDIA Jetson Orin Nano Module d'interaction vocale par IA Caméra 8 MP avec contrôle panoramique et inclinaison Prend en charge le suivi d'objets et de visages Aucune soudure ni câblage complexe requis Écran IPS intégré de 11,6 pouces 30 modules fonctionnels 38 leçons Python étape par étape Interfaces d'extension I²C, UART et GPIO Mallette de transport incluse Spécifications Processeur principal Jetson Orin Nano Nombre de capteurs 30 Conception de la carte de capteurs Carte de capteurs intégrée ; aucune soudure ni câblage complexe requis Écran Écran IPS de 11,6 pouces Résolution de l'écran 1366 x 768 Caméra IMX219 8 MP Interfaces d'extension 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Environnement de programmation Basé sur Python Nombre de tutoriels 38 tutoriels créatifs Public cible Étudiants, enseignants, passionnés de matériel informatique Scénarios d'application Idéal pour apprendre la programmation d'IA et les bases de la Jetson Orin Nano Dimensions 300 x 200 x 100 mm Liste des modules Module Quantité Capteur de température et d'humidité 1 pièce Bouton-poussoir 4 pièces Capteur de distance à ultrasons 1 pièce Capteur de luminosité 1 pièce Potentiomètre linéaire 1 pièce Buzzer 1 pièce Écran LCD 1 pièce Télécommande infrarouge 1 pièce Relais 1 pièce Module NFC 1 pièce Capteur de mouvement PIR 1 pièce Joystick 1 pièce Afficheur 4 chiffres 1 pièce LED 1 pièce Microphone 1 pièce Haut-parleur 1 paire Moteur vibrant 1 pièce Capteur tactile 1 pièce Matrice RVB 8x8 1 pièce Capteur de pression atmosphérique 1 pièce Capteur d'inclinaison 1 pièce Moteur pas à pas 1 pièce Accéléromètre et gyroscope 1 pièce Capteur de gaz (MQ2) 1 pièce Capteur à effet Hall 1 pièce Encodeur rotatif 1 pièce Commutateur photoélectrique en U 1 pièce Thermistance NTC 1 pièce Servomoteur 2 pièces Caméra monoculaire 1 pièce Inclus 1x Elecrow Kit de démarrage AI pour Jetson Orin Nano 1x Télécommande infrarouge 1x Carte NFC 1x Carte SD 128 Go 1x Câble GPIO 40 broches 2x Câble FPC 22 broches 2x Câble FPC 24 broches 1x Carte adaptateur Jetson DP et USB Non inclus NVIDIA Jetson Orin Nano Téléchargements Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

Lis (+) (–)

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

Lis (+) (–)

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

Lis (+) (–)

Cette offre groupée comprend l'Arduino UNO Q (2 Go) et le livre « Arduino UNO Q and AI ». L'Arduino UNO Q est la première carte UNO dotée d'une architecture hybride à double cœur, combinant un puissant processeur Linux et un microcontrôleur temps réel, ce qui permet d'allier puissance de calcul avancée et contrôle précis sur une seule et même carte. Équipée d’un MPU Qualcomm Dragonwing QRB2210 fonctionnant sous Debian Linux et d’un microcontrôleur STM32U585 pour les tâches en temps réel, l’UNO Q est conçue pour les applications de nouvelle génération. De l’Edge Computing et l’IA à la robotique et l’automatisation, elle offre des performances élevées sans sacrifier la facilité d’utilisation. Il suffit de connecter vos périphériques pour commencer – aucun matériel supplémentaire n'est nécessaire. Caractéristiques Architecture double cœur : MPU Linux + MCU temps réel Qualcomm Dragonwing QRB2210 avec prise en charge de Debian Linux Microcontrôleur STM32U585 pour le contrôle déterministe Exécute les sketches Arduino via le système d'exploitation Zephyr Idéal pour l'IA, l'IoT, la robotique et les projets industriels Spécifications Microprocesseur (MPU) Qualcomm Dragonwing QRB2210 :Quad-core Arm Cortex-A53 à 2,0 GHzAccélérateur graphique 3D Adreno GPU2× ISP (13 MP + 13 MP ou 25 MP) à 30 fps Microcontrôleur (MCU) STM32U585Arm Cortex-M33 jusqu'à 160 MHz2 Mo de mémoire flash786 Ko de SRAM RAM 2 Go LPDDR4 Alimentation Connecteur USB-C : 5 V max à 3 ATension d'entrée (VIN) : 7-24 V Mémoire 16 Go eMMC USB 1 port USB-C avec commutation hôte/périphérique, interrupteur d'alimentation et sortie vidéo Connectivité Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) avec antenne intégréeBluetooth 5.1 avec antenne intégrée Antenne Interfaces I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC Vidéo Sortie vidéo via USB-CBroches MIPI DSI sur connecteur JMEDIA Supplémentaire 4× LED RVB contrôlables par l'utilisateur8× 13 Matrice de LED bleues1× connecteur Qwiic (3,3 V, I²C)1× bouton-poussoir utilisateurJCTL : Débogage à distance du microprocesseur Connecteur Audio Entrée microphone / Sortie casque / Sortie ligne sur JMISC Système d'exploitation MPU Linux Debian avec support amont Système d'exploitation temps réel Arduino Core sur Zephyr OS Conteneurisation Prise en charge de Docker et Docker Compose Systèmes d'exploitation compatibles avec Arduino App Lab Windows : Windows 10 ou version ultérieure (64 bits)macOS : macOS 11 ou version ultérieure (64 bits)Linux : Ubuntu 22.04 ou version ultérieure et Debian Trixie (64 bits) Dimensions 68,85 × 53,34 mm (format UNO) Téléchargements Datasheet User Manual Pinout Schematics Livre : Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems Développez des systèmes embarqués plus intelligents avec l’Arduino UNO Q. Ce livre vous fournit les outils, les connaissances et la confiance nécessaires pour transformer vos idées en solutions intelligentes et fonctionnelles grâce à la plateforme Arduino UNO Q. Découvrez comment créer des systèmes embarqués intelligents avec l’Arduino UNO Q et l’IA. Exploitez tout le potentiel de l’Arduino UNO Q, une plateforme de nouvelle génération qui associe la puissance temps réel du microcontrôleur STM32U585 à la flexibilité du microprocesseur Qualcomm Dragonwing QRB2210. Apprenez à prototyper rapidement des applications concrètes en utilisant l’Arduino IDE pour le contrôle embarqué bas niveau et Python dans Arduino App Lab pour le développement haut niveau. Gagnez en assurance grâce à des projets pratiques qui vous guident pas à pas, des fonctionnalités de base de la carte jusqu’à des systèmes entièrement opérationnels. Explorez des exemples prêts à l’emploi basés sur l’IA dans Arduino App Lab et découvrez comment ils peuvent accélérer votre développement et réduire le délai de mise sur le marché. Entrez dans le monde de l’Edge AI avec une introduction claire et pratique à Edge Impulse Studio – aucune expérience préalable en IA n’est requise. Suivez un workflow complet et concret pour créer une application d’IA de reconnaissance de mots-clés, couvrant la collecte de données, l’entraînement du modèle, l’optimisation et l’inférence embarquée avec Edge Impulse Studio. Faites le lien entre systèmes embarqués et apprentissage automatique et apprenez à intégrer l’intelligence directement dans votre matériel. Idéal pour les ingénieurs en systèmes embarqués, les enseignants, les étudiants et les makers souhaitant rester à la pointe du développement de produits basés sur l’IA. Cette offre groupée contient : Arduino UNO Q (2 Go) (d'une valeur de 50 €) Livre : Arduino UNO Q and AI (d'une valeur de 35 €)

Lis (+) (–)

Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. MultiRF Dev BoardA Platform for Evaluating Short- and Long-Range Wireless Protocols Elektor at 65Disrupting Electronics Since 1961 Wi-Fi-Based Person Detection on an ESP32When Your Router Becomes a Motion Sensor Wireless ScalesFour Small Scales = One Big Scale Walter, the Compact IoT ModuleESP32-S3 SoC, LTE-M/NB-IoT 5G Modem, and GNSS Receiver 3- and 4-Wire RTD Sensors ConditioningWith Full-Scale Adjustment and Cable Compensation 3-in-1 2-Channel Oscilloscope/Generator/MultimeterA Review of The Fnirsi 2D15P electronica Fast Forward 2026 Invites Startups and Industry Partners EcologgingA Modular Environmental IoT Station for Field Research Wireless Connectivity in Medical ApplicationsAlways on the Pulse with Bluetooth LE AudiotronicsHum Reduction Increasing Agricultural Efficiency with AI Modeling and SensorsBoosting Agricultural Productivity OPC UA — An OverviewPlatform-Independent Data Exchange Redox Meter Instrumentation Amplifier for Physics and Engineering Experiments Active Differential Audio FiltersFor Professional Crossovers and More Elektor Community Perspectives on IoT & Sensors Telegram-Controlled Water Heater Interface ModuleA Solution Based on an ESP32 and Arduino Software 2026: An AI OdysseyWhatever Happened to Fuzzy Logic? Err-lectronics Alarm Signal Injector Plus PowerTools for Finding Broken Wires

Lis (+) (–)

Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. De ESP-BLASTEen mini ESP32 raketdrone die ruim 100 km/u vliegt STM32Cube Innovation-ChallengeDoe mee met je beste STM32C5-ontwerp Wireless workshop (1)Radiomodules uitgelegd: 433 MHz CC1101 sub-GHz-transceiver AM-zenderMet sinus- en blokgolfgenerator op Raspberry Pi Pico AudiotronicaDe vervormingsfactor CoffeeCallerOmroepsysteem met mesh-netwerk en Zephyr gebaseerde software Elektor wordt 65Projecten uit voorgaande september- en oktobermaanden Bluetooth Channel Sounding voor het volgen van objectenAfstandsmeting met centimeterprecisie voor het IoT van de volgende generatie 2026: Een AI-odysseeKwantumcomputing is geen volgende GPU Om de cloud te beveiligen, is edge-beveiliging nodig Eerste ervaringen met de HackRF ProPraktische tests met de nieuwe SDR-hardware Modemupgrade van GPRS/2G naar LTE/4GEen draadloos alarmsysteem als voorbeeld Lusvormige antenne met RF-bouwstenenDeel 1: Een zelfbouw kortegolfantenne met instelbare richtingsgevoeligheid Internetradio naar AM-converterMet een ESP32-S3 als zender Err-lectronics Mioty, een overzichtFraunhofer's aanpak van LPWAN WerkbankwijsheidPraktische tips van experts Walter, de compacte IoT-moduleDeel 2: Toegang tot weer- en datadiensten

Lis (+) (–)

Program, build, and master 60+ projects with the Wireless RP2040 The Raspberry Pi Pico and Pico W are based on the fast, efficient, and low-cost dual-core ARM Cortex M0+ RP2040 microcontroller chip running at up to 133 MHz and sporting 264 KB of SRAM and 2 MB of Flash memory. Besides spacious memory, the Pico and Pico W offer many GPIO pins, and popular peripheral interface modules like ADC, SPI, I²C, UART, PWM, timing modules, a hardware debug interface, and an internal temperature sensor. The Raspberry Pi Pico W additionally includes an on-board Infineon CYW43439 Bluetooth and Wi-Fi chipset. At the time of writing this book, the Bluetooth firmware was not yet available. Wi-Fi is however fully supported at 2.4 GHz using the 802.11b/g/n protocols. This book is an introduction to using the Raspberry Pi Pico W in conjunction with the MicroPython programming language. The Thonny development environment (IDE) is used in all of the 60+ working and tested projects covering the following topics: Installing the MicroPython on Raspberry Pi Pico using a Raspberry Pi or a PC Timer interrupts and external interrupts Analogue-to-digital converter (ADC) projects Using the internal temperature sensor and external sensor chips Using the internal temperature sensor and external temperature sensor chips Datalogging projects PWM, UART, I²C, and SPI projects Using Bluetooth, WiFi, and apps to communicate with smartphones Digital-to-analogue converter (DAC) projects All projects are tried & tested. They can be implemented on both the Raspberry Pi Pico and Raspberry Pi Pico W, although the Wi-Fi-based subjects will run on the Pico W only. Basic programming and electronics experience are required to follow the projects. Brief descriptions, block diagrams, detailed circuit diagrams, and full MicroPython program listings are given for all projects.

Lis (+) (–)

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

Lis (+) (–)