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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53 Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi AI op maat maken voor de kleinste apparaten Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen Spraakbesturing voor oordopjes en headsets Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken

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Most people are increasingly confronted with the applications of Artificial Intelligence (AI). Music or video ratings, navigation systems, shopping advice, etc. are based on methods that can be attributed to this field. The term Artificial Intelligence was coined in 1956 at an international conference known as the Dartmouth Summer Research Project. One basic approach was to model the functioning of the human brain and to construct advanced computer systems based on this. Soon it should be clear how the human mind works. Transferring it to a machine was considered only a small step. This notion proved to be a bit too optimistic. Nevertheless, the progress of modern AI, or rather its subspecialty called Machine Learning (ML), can no longer be denied. In this book, several different systems will be used to get to know the methods of machine learning in more detail. In addition to the PC, both the Raspberry Pi and the Maixduino will demonstrate their capabilities in the individual projects. In addition to applications such as object and facial recognition, practical systems such as bottle detectors, person counters, or a “talking eye” will also be created. The latter is capable of acoustically describing objects or faces that are detected automatically. For example, if a vehicle is in the field of view of the connected camera, the information 'I see a car!' is output via electronically generated speech. Such devices are highly interesting examples of how, for example, blind or severely visually impaired people can also benefit from AI systems.

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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

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Le bras robotisé servo Unitree Go2 D1 est un bras robotisé hautes performances à 6 degrés de liberté, spécialement conçu pour une intégration parfaite avec le robot quadrupède Unitree Go2. Conçu pour allier flexibilité et précision, c'est l'outil idéal pour l'éducation, la recherche, l'automatisation et le développement robotique avancé. Doté de six articulations entièrement articulées et d'une pince intégrée, le D1 offre un véritable mouvement sur six axes et une liberté de mouvement exceptionnelle. Grâce à la prise en charge du contrôle de la position, de la vitesse et de la force, il permet un fonctionnement précis pour un large éventail de tâches, du déploiement en conditions réelles aux environnements d'apprentissage expérimentaux. Fabriqué en alliage d'aluminium léger, le bras ne pèse que 2,37 kg pour une portée de 670 mm. Cet équilibre entre robustesse et agilité le rend parfaitement adapté aux applications mobiles, sans compromettre la stabilité ni la portée. Grâce à son architecture d'interface à deux niveaux, le D1 prend en charge les commandes motrices de bas niveau et la programmation comportementale de haut niveau, offrant aux développeurs, enseignants et chercheurs un contrôle total, qu'il s'agisse d'affiner des séquences de mouvements ou de créer des workflows robotiques complexes. Compatible avec des composants externes tels que des caméras ou des châssis de robots mobiles, l'Unitree D1 ouvre la voie à une variété de cas d'utilisation étendus. Qu'il s'agisse de manipulation autonome d'objets, de formation à l'IA ou d'enseignement pratique de la robotique, le D1 transforme n'importe quel environnement en une plateforme d'innovation dynamique et interactive. Spécifications DoF 6 axes + 1 pince Charge utile 500 g Portée du bras 550 mm (pince non incluse)670 mm (pince incluse) Interfaces DC5.5-2.1 (alimentation)RJ45 (communication)USB-C (débogage du port série) Type de moteur Servo bus Puissance 60 W Poids 2,37 kg Amplitude de rotation articulaire J1: ±135°J2: ±90°J3: ±90°J4: ±135°J5: ±90°J6: ±135°

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. What to expect This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization: End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware. High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications. PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision. Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency. Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure. Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge. Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis. Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics. Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more. Contents What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53 Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse Getting Started with Object Detection on Edge Devices PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi Scaling AI to the Smallest Devices Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices

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The Red Pitaya (STEMlab) is a credit card-sized, open-source test and measurement board that can be used to replace most measurement instruments used in electronics laboratories. With a single click, the board can transform into a web-based oscilloscope, spectrum analyser, signal generator, LCR meter, Bode plotter, and microcontroller. The Red Pitaya (STEMlab) can replace the many pieces of expensive measurement equipment found at professional research organisations and teaching laboratories. The device, that based on Linux, includes an FPGA, digital signal processing (DSP), dual core ARM Cortex processor, signal acquisition and generation circuitry, micro USB socket, microSD card slot, RJ45 socket for Ethernet connection, and USB socket – all powered from an external mains adaptor. This book is an introduction to electronics. It aims to teach the principles and applications of basic electronics by carrying out real experiments using the Red Pitaya (STEMlab). The book includes many chapters on basic electronics and teaches the theory and use of electronic components including resistors, capacitors, inductors, diodes, transistors, and operational amplifiers in electronic circuits. Many fun and interesting Red Pitaya (STEMlab) experiments are included in the book. The book also makes an introduction to visual programming environment. The book is written for college level and first year university students studying electrical or electronic engineering.

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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. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Het AlertAlfred AI-beveiligingssysteemmet Raspberry Pi 5 en Hailo 8L-module AI in elektronica-ontwikkelingeen update na slechts één jaar AI-algoritmen – een inleidingprompt: welke algoritmen implementeren AI-tools? Single-board computers voor AI-projectenachtergrond en overzicht Van sensordata naar machine learning-modelgebarendetectie met een versnellingsmeter en Edge Impulse Bouw uw eigen lekkend integreer-en-vuur neuronkunstmatige intelligentie zonder software Elektronica ontwerpen met ChatGPTdoet GPT-4o het beter? Breng AI naar de edgemet ESP32-P4 Spraakfuncties verkennen met een Raspberry Pi Zerooverklokken geeft recht van spreken De groeiende rol van Edge-AIeen trend die de toekomst vormgeeft De kracht van Edge-AI ontsluiteneen gesprek met François de Rochebouët van STMicroelectronics Een VHDL-klok gemaakt met ChatGPThoe AI de manier waarop we leren transformeert De werkelijke impact van AISayash Kapoor over ‘Haarlemmer AI-olie’ en meer Het laatste nieuws van BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay en BeagleConnect Freedom Muggen detecterenmet open datasets en Arduino Nicla Vision AI nu en morgen:gedachten van Espressif, Arduino en SparkFun Tijdlijn kunstmatige intelligentie BeagleY-AIde nieuwste SBC voor AI-toepassingen AI in beeldgedachten uit de Elektor-community Machine vision met OpenMVmaak een frisdrankblik-detector Een gesprek met het digitale breinChatGPT versus Gemini “Skilling Me Softly with This Bot?”mislukt de AI-revolutie op elektronisch gebied door een gebrek aan sociale precisie?

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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. STM32 Wireless Innovation Design Contest: de winnaars In-circuit LC-meteroverwegingen bij een prototype AmpVolt: een modulaire DC-vermogensmeter (deel 1)meet gelijkstroom en energieverbruik tot 50 V en 5 A embedded world 2024 Elektronische apparatuur reparerentools, technieken en tips Alle begin... - NL TRANSLATION...gaat verder met de opamp-theorie Eenvoudige DDS-signaalgeneratordirecte digitale synthese in zijn puurste vorm Sparkplug bekekenspecificatie voor MQTT-data De CRTCvreemde onderdelen Radargestuurde verlichtingautomatische trapverlichting met personendetectie Digitale waterpas en actieve stroboscoop voor draaitafelsregel je platenspeler perfect af met dit alles-in-één tool Onderzoek naar de uitdagingen en commerciële waarde van open source-elektronica (2) Ronde M12-connector met A-coderingvoorkeursoplossing voor industriële toepassingen Het Arduino-Inside Measurement Labeen 8-in-1 test- en meetinstrument voor de elektronica-werkbank Frequentie-, fase- en impedantieanalyse met een geluidskaartvoor frequenties van 100 Hz tot 90 kHz Zuurgraad meten met de Arduino UNO R4controleer de waterkwaliteit Uit het leven gegrepenpangpongbilletjes-lanceermachine FNIRSI 1014D digitale geheugenoscilloscoopgoede prestaties voor weinig geld 2024: een AI-odysseeobjectdetectie aan de praat krijgen 10MHz-referentiegeneratorzeer nauwkeurig, met verdeler en galvanische isolatie Project-update #2: ESP32-gebaseerde energiemeterenkele verbeteringen Project 2.0correcties, updates en brieven van lezers Een vraaggesprek met Eben Upton, CEO van Raspberry Pide Raspberry Pi 5 – en daarna

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Ce robot multi-axes équilibre parfaitement puissance et taille. Caractéristiques Charge utile : 5 kg Portée : 700 mm Répétabilité : 0,1 mm Vitesse maximale 1000 mm/s Applications Entretien des machines Cueillette des bacs Plateforme mobile Automatisation du laboratoire Recherche robotique Des robots collaboratifs durables pour votre automatisation L'entraînement harmonique et les servomoteurs de qualité industrielle garantissent un fonctionnement 24h/24 et 7j/7 sans arrêt. Fabriqué en fibre de carbone, son poids de 15 kg permet un déploiement plus facile. Déploiement flexible avec fonctionnalité sécurisée Enseignement manuel, léger, peu encombrant et facile à redéployer vers plusieurs applications sans modifier votre organisation de production. Parfaitement pour les tâches récurrentes. La détection des collisions est disponible pour tous nos cobots. Votre sécurité est toujours la priorité absolue. Interface graphique pour une programmation conviviale pour les débutants Compatible avec divers systèmes d'exploitation, notamment macOS et Windows. Technologie Web compatible avec tous les principaux navigateurs. Glissez et déposez pour créer votre code en quelques minutes. Un SDK puissant et open source à portée de main Le SDK Python/C++ open source entièrement fonctionnel offre une programmation plus flexible. Les packages ROS/ROS2 sont prêts à l'emploi. Des exemples de codes vous aident à déployer le bras robotique en douceur. Caractéristiques UFactory 850 xArm 5 xArm 6 xArm 7 Charge utile 5kg 3kg 5kg 3,5 kg Atteindre 850 mm 700mm 700mm 700mm Degrés de liberté 6 5 6 7 Répétabilité ±0,02 mm ±0,1mm ±0,1mm ±0,1mm Vitesse maximum 1 m/s 1 m/s 1 m/s 1 m/s Poids (bras du robot uniquement) 20 kg 11,2 kg 12,2kg 13,7kg Vitesse maximum 180°/s 180°/s 180°/s 180°/s Articulation 1 ±360° ±360° ±360° ±360° Articulation 2 -132°～132° -118°～120° -118°～120° -118°～120° Articulation 3 -242°~3,5° -225°~11° -225°~11° ±360° Articulation 4 ±360° -97°~180° ±360° -11°～225° Articulation 5 -124°~124° ±360° -97°~180° ±360° Articulation 6 ±360° ±360° -97°~180° Articulation 7 ±360° Matériel xPauvre Spécifications du robot Plage de température ambiante 0-50°C Consommation d'énergie Min 8,4 W, typique 200 W, max 400 W Alimentation d'entrée 24 V CC, 16,5 A Empreinte Ø 126 mm Matériaux Aluminium, fibre de carbone Type de connecteur de base M5x5 Salle blanche de classe ISO 5 Montage de robots N'importe lequel Protocole de communication de l'effecteur final Modbus RTU(rs485) E/S de l'effecteur final 2x DI/2x DO/2x AI/1x RS485 Mode de communication Ethernet Inclus 1x bras robotique xArm 5 1x boîtier de commande AC 1x câble d'alimentation du bras robotique 1x câble adaptateur d'effecteur d'extrémité de bras robotique 1x câble de signal pour bras robotique 1x câble d'alimentation du boîtier de commande 1x câble réseau 1x outil de montage 1x Guide de démarrage rapide

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Die Hochfrequenztechnik ist eines der Gebiete, auf denen man auch heute noch eigene Ideen in die Tat umsetzen kann. Unzählige Schaltungsvarianten mit besonderen Zielsetzungen geben Raum für sinnvolle Experimente und Projekte. Vieles kann man nicht einfach kaufen. Detektorradios ohne eigene Energiequelle, einfache Röhrenempfänger mit einem Hauch von Nostalgie, die ersten Empfangsversuche mit dem Software Defined Radio oder Spezialempfänger für den Amateurfunk, all dies lässt sich mit wenig Aufwand realisieren. Lange Zeit war das Radiobasteln der Einstieg in die Elektronik. Inzwischen gibt es auch andere Wege, vor allem über Computer, Mikrocontroller und die Digitaltechnik. Allerdings kommen die analogen Wurzeln der Elektronik oft zu kurz. Die Radiotechnik eignet sich besonders gut als Lernfeld der Elektronik, weil man hier mit den einfachsten Grundlagen beginnen kann. Aber auch die Verbindung zur modernen Digitaltechnik liegt auf der Hand, wenn es z. B. um moderne Abstimmverfahren wie PLL und DDS oder um moderne DSP-Radios geht. Dieses Buch gibt einen Überblick und stellt eine Sammlung einfacher Projekte vor. Der Autor möchte Sie dabei unterstützen, eigene Ideen zu entwickeln, eigene Empfänger zu entwerfen und sie zu erproben.

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. PbMonitor v1.0A Battery-Monitoring System for UPS and Energy Storage Applications Solar Charge Controller with MPPT (1)Basic Principles of a Solar Controller for Stand-Alone Systems B-Field Integration Magnetometer With Home-Made Sensors Precise or Accurate?Your Instruments Need to Be Both! AD7124 A Precision ADC in PracticeFeatures for Sensor Signal Conditioning PID Control ToolOptimize Your Parameters Easily embedded world 2025 Starting Out in Electronics……Continues with Tone Control Academy Pro BoxBook + Online Course + Hardware Milliohmmeter AdapterUses the Precision of Your Multimeter The Next Leap in SemiconductorsOnward Toward 1.4 nm Through-Hole Technology ConnectorsThe Best of Two Worlds: THR Frequency CounterPortable and Auto-Calibrating Via GPS Analog MetersPeculiar Parts, the Series Stand-Alone Crystal TesterHow Accurate Is Your Clock Source? Low-Cost I²C TesterConnect I²C Devices Directly to Your PC From Life’s ExperienceWho Doesn’t Honor the Small Things? 2025: An AI OdysseyThe Transformative Impact on Software Development Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (2)Enhancing Our Setup with Intelligence Nortonized Wien Bridge OscillatorSmall Changes Yield Significant Improvements Putting a $0.10 Controller to the TestThe CH32V003 RISC-V Microcontroller and MounRiver Studio in Practice An FPGA-Based Audio Player with Equalizer (2)Adding Volume Control, Advanced Mixing, and a Web Interface

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