Digitrode

В данном материале вы узнаете, как начать программировать микроконтроллерные платы Raspberry Pi Pico или Raspberry Pi Pico W на MicroPython в среде разработки PyCharm.

Подключение к Raspberry Pi Pico в VSCode может помочь вам более эффективно писать и отлаживать код, а также улучшить рабочий процесс разработки проектов встраиваемых систем. Эта интеграция может помочь вам оптимизировать рабочий процесс разработки и сократить время, необходимое для запуска вашего кода на Raspberry Pi Pico.

Способность ChatGPT понимать входные данные на естественном языке и его универсальность делают его полезным инструментом для разработки различных приложений на основе Raspberry Pi Pico W. Примером может быть распознавание голоса с помощью внешних микрофонов и динамиков, ChatGPT можно использовать для разработки голосовых сообщений в рамках управляемых систем, которые могут выполнять различные задачи, например, управлять бытовой техникой или отвечать на запросы пользователей.

В данном материале будет показано, как настроить ChatGPT для вашего Raspberry Pi Pico W, используя их API. В результате вы сможете отправлять запросы ChatGPT и получать ответы. Для успешной работы с ChatGPT из России следует обойти защиту сервиса, используя номера телефонов других стран. Об этом можно найти информацию в различных источниках в Интернете, поэтому здесь мы не будем уделять этому внимания и перейдем сразу к делу.

Фильтры нижних частот (ФНЧ) – это электронные фильтры, которые позволяют отфильтровывать высокочастотные данные и оставлять низкочастотные данные. Они могут быть полезны в приложениях, где вы не беспокоитесь о шуме и наблюдаете постоянные изменения в измерениях сигнала, которые согласуются во времени. ФНЧ могут быть очень мощным методом повышения эффективности в приложениях с более низкими частотами.

К счастью, в самой базовой форме фильтр нижних частот очень просто реализовать, и в данном примере мы покажем, как запрограммировать и настроить его с нуля на Python (точнее на MicroPython, например, для Raspberry Pi Pico) и продемонстрируем, как он работает.

MPU9250 – это компактное и универсальное устройство отслеживания движения, которое сочетает в себе 3-осевой акселерометр, 3-осевой гироскоп и 3-осевой магнитометр. Его бортовой магнитометр можно использовать для оценки «курсового» угла. Курсовой угол, также известный как азимут, относится к направлению, в котором объект или человек указывает или смотрит относительно опорного направления, обычно на север. Обычно он измеряется в градусах, где 0 градусов указывает направление, указывающее на истинный север, а 90 градусов, 180 градусов и 270 градусов указывают на восток, юг и запад соответственно.

Курсовой угол или азимут можно определить, используя показания магнитометра с другими методами калибровки, чтобы точно оценить, в каком направлении находится северный полюс. Это может быть полезно для целей навигации. В рамках данного проекта мы покажем, как с помощью Raspberry Pi Pico и MPU9250 получить такое значение, которое можно преобразовать в направление (север, юг, восток, запад и т. д.).

Даже если вы новичок в работе с Raspberry Pi Pico, но понимание того, что в микроконтроллере RP2040 есть два ядра наводит на мысли, что скорость обработки в сочетании с наличием двух ядер может обеспечить интересный потенциал по сравнению со многими семействами плат Arduino.

Но для того, чтобы иметь возможность делегировать различные задачи 2 ядрам путем передачи информации, полученной во время их соответствующей обработки, необходимо иметь систему обмена сообщениями и синхронизации. В связи с этим в данном материале мы покажем основы реализации двухъядерной многозадачности при программировании Raspberry Pi Pico в среде Arduino IDE.

В рамках данного проекта мы подключим микроконтроллерную плату Raspberry Pi Pico к пироэлектрическому датчику движения HC-SR501, который используется во многих радиолюбительских проектах. Программировать их взаимодействие будем с помощью MicroPython.

Калибровка датчика является неотъемлемой частью получения точных результатов на практике. В данном материале будет показано, как откалибровать датчик MPU6050 с помощью MicroPython и Raspberry Pi Pico. Однако в целом тот же метод можно применить к любой микроконтроллерной плате, будь то Arduino или любой другой.

Мы проводим калибровку, потому что значения датчиков, которые дает нам MPU6050, не совсем точны. Мы реализуем калибровку гироскопа, чтобы получить более точное представление значений углового ускорения.

MPU6050, пожалуй, является самым популярным МЭМС-датчиком, используемым для проектов на основе Raspberry Pi и Arduino. Он имеет в своем составе 6-осевой инерциальный датчик (3-осевой акселерометр и 3-осевой гироскоп) с датчиком температуры. Его ценят за малую мощность, простоту и удивительную для такого недорогого датчика точность. Если вы хотите узнать, как эта штука работает с Raspberry Pi Pico, то читайте дальше.

BME280 представляет собой датчик, который измеряет температуру, влажность и давление. Он часто используется в метеостанциях, системах мониторинга окружающей среды и других приложениях, требующих точного измерения этих параметров. Датчик небольшой и маломощный, что делает его пригодным для использования в портативных устройствах и системах с батарейным питанием. Он обменивается данными с микроконтроллером или процессором через интерфейс I2C или SPI.

В данном материале мы покажем вам, как быстро и просто подключить датчик BME280 Raspberry Pi Pico.