Digitrode

Геркон представляет собой электромеханическое коммутационное устройство. Его структура проста – в его составе имеются две ферромагнитные лопасти, герметично запаянные в стеклянную оболочку. Другими словами, эти компоненты могут существовать или использоваться практически в любой среде.

В этом уроке мы узнаем, как использовать геркон для управления домашними устройствами, такими как телевизор, лампочка и т. д. В рамках данного проекта мы подключим геркон к Arduino и будем считывать его состояние.

BME688 (производство Bosch Sensortec) представляет собой первый датчик газа с искусственным интеллектом (ИИ) и встроенными высоколинейными и высокоточными датчиками влажности и температуры. Данный высокоинтегрированный датчик газа способен обнаруживать летучие органические соединения, летучие соединения серы и другие газы, такие как монооксид углерода (CO) и водород в диапазоне ppb (частей на миллиард).

В данном материале мы рассмотрим, как подключить датчик BME688 к Arduino и считывать соответствующую информацию.

OSCUP представляет собой протокол UART, предназначенный для работы с процессорами ARM и ESP32. Хорошо документированный код помогает выяснить, как реализовать пользовательский протокол на UART. При этом с помощью данного протокола вы можете передавать и получать данные, которые отслеживаются фиксированной преамбулой. Он реализует ACK и NACK для каждого отправленного пакета с целью управления ошибками или потерянными пакетами.

В условиях нарастания очередной волны заболеваемости порой требуются простые и недорогие средства обеспечения защиты, при этом под защитой в данном случае может пониматься обеспечение социальной дистанции, минимизирующей риск заражения.

Для создания простого устройства социального дистанцирования нам потребуется управляющая плата Arduino, ультразвуковой датчик для измерения расстояния, а также зуммер для звукового оповещения и светодиод для световой индикации при сокращении социальной дистанции. Для отладки или большей информативности можно подключить небольшой ЖК-дисплей.

Большинство TFT-дисплеев поставляются с адаптером SD-карт, установленным на задней панели, но в некоторых случаях бывает необходимо обойтись без него. В таком случае когда вы захотите сохранить многоцветное растровое изображение в ограниченной FLASH-памяти, вы скоро превысите пределы ее размера. Даже небольшой 1,8-дюймовый дисплей предлагает разрешение 160 x 128 пикселей. Если вы выберете стандартный формат RBG, вам потребуется 61440 байт памяти.

Даже с ATmega2560 вы столкнетесь с проблемами, поскольку массивы ограничены 32768 байтами. Посмотрев даташит на стандартный дисплей, вы можете обнаружить, что для каждого пикселя используется только два байта, что дает 5 бит для красного, 6 бит для зеленого и 5 бит для синего. Таким образом, если вы преобразуете файл растрового изображения таким образом, вам еще будет нужно 40960 байт. Вот почему в таких случаях требуется более сильное сжатие. Один из вариантов – предлагаемый в данном материале формат файла.

Сегодня на алиэкспрессе и ему подобных площадках продается множество клонов Arduino, на которых в качестве интерфейсной микросхемы стоит CH340G или CH341. Это довольно дешевые микросхемы, и в основном они не вызывают проблем, но не всегда. Порой, начинающие радиолюбители, купившие подобные платы Arduino, могут столкнуться со следующим сообщением об ошибке при загрузке скетча в микроконтроллер.

Иными словами, либо плата не отвечает, либо программатор не отвечает. Первым и очевидным решением данной ошибки является установка драйвера интерфейсной микросхемы, если таковой не был установлен.

Машинное обучение — это динамичная и мощная область компьютерных наук, которая проникла почти во все цифровые объекты, с которыми мы взаимодействуем, будь то социальные сети, наши мобильные телефоны, автомобили или даже бытовая техника. Тем не менее, еще есть много мест, куда машинное обучение хотело бы попасть, но ему трудно добраться. Это связано с тем, что многие современные модели машинного обучения требуют значительных вычислительных ресурсов и энергопотребления для выполнения логического вывода.

Потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах привела к ограничению многих приложений машинного обучения облачными вычислениями, где легко доступны вычисления на уровне центра обработки данных. Чтобы позволить машинному обучению расширить свои возможности и открыть новую эру в данном направлении, мы должны найти способы упростить реализацию машинного обучения на небольших устройствах с более ограниченными ресурсами. Это стремление привело к созданию области, известной как Tiny Machine Learning (компактное машинное обучение) или TinyML (термин, зарегистрированный под торговой маркой TinyML Foundation, который стал синонимом технологии).

В данном проекте мы узнаем, как сделать простую систему домашней автоматизации с помощью модуля SIM800L и Arduino. В проекте также используется двухканальный модуль реле для коммутации двух нагрузок, таких как лампа и вентилятор. Вы можете реализовать такую систему для вашего дома без небольших усилий.

Измерение расстояния до объекта на пути человека, оборудования, транспортного средства или движущегося объекта используется в большом количестве приложений, таких как управление движением роботов, управление транспортными средствами, трость для слепых, медицинское оборудование и т. д. Сегодня доступны различные методы измерения расстояния, но измерение с помощью ультразвукового датчика является одним из самых дешевых среди других вариантов.

В этом проекте мы собираемся использовать ультразвуковой датчик HC-SR04 с запрограммированным с помощью Arduino IDE микроконтроллером ATtiny85 и модуль дисплея OLED для создания цифровой ультразвуковой линейки. Эта плата может использоваться для измерения расстояний, обнаружения объектов и многих других приложений.

Сегодня многие люди используют возобновляемые источники энергии, особенно с солнечную энергию. Тем не менее, инструменты, необходимые для правильного прогнозирования состояния Солнца или того, сколько энергии может быть получено от Солнца в данном месте, являются решающим фактором для успешной работы системе накопления солнечной энергии. Очень полезно прогнозировать, сколько энергии может быть произведено в том или ином месте и где разместить солнечную панель. Для прогнозирования используется метод измерения солнечной освещенности, при котором требуется оценка того, сколько мощности (в ваттах) доступно на квадратном метре площади. Как правило, это делается с помощью пиранометра, который является очень дорогим инструментом и не имеет смысла использовать его для небольших проектов самодельных солнечных панелей или обычных солнечных панелей, где стоимость проекта не превышает даже 10% от стоимости инструмента.

В рамках данного проекта мы создадим простое устройство для измерения освещенности, протестируем его в полевых условиях, соберем данные и проверим, как они отражают результат. Это простой проект измерителя солнечной освещенности, который решит задачу для некоммерческих проектов.