Digitrode

В данном материале мы рассмотрим взаимодействие датчика температуры DS18B20 с микроконтроллерной платой Raspberry Pi Pico с использованием MicroPython. DS18B20 представляет собой 1-проводной программируемый датчик температуры от компании Maxim, которому требуется только одна линия передачи данных для связи с центральным микропроцессором.

Поскольку протокол связи цифровой, вы можете использовать любой цифровой вывод микроконтроллера RP2040. В рассмотренном здесь примере мы просто прочитаем значение температуры с DS18B20 посредством Raspberry Pi Pico и выведем ее в Thonny IDE Shell.

В рамках данного проекта вы узнаете, как отправлять информацию между Raspberry Pi Pico W куда угодно, используя MQTT и MicroPython. Вы сможете отправлять сообщения между несколькими Raspberry Pi Pico W для создания настоящей распределенной системы Интернета вещей (IoT). Это может быть важным для широкого спектра приложений в бытовой и промышленной электронике.

В рамках данного проекта мы рассмотрим процесс взаимодействия 3-осевого акселерометра ADXL345 с Raspberry Pi Pico с использованием кода MicroPython. Raspberry Pi Pico является экономичной и мощной микроконтроллерной, которая хорошо сочетается с ADXL345, цифровым акселерометром с высоким разрешением и низким энергопотреблением. Вместе эти компоненты можно использовать для разработки широкого спектра увлекательных проектов, таких как системы управления движением, датчики ориентации или даже креативные игровые контроллеры.

В рамках данного проекта мы создадим систему управления светом с голосовой активацией, используя датчик звука и плату Raspberry Pi Pico. Звуковой датчик определяет изменение уровня звука с помощью Raspberry Pi Pico. Когда громкость звука превышает пороговое значение, датчик срабатывает, а затем загорается светодиод RGB. Затем светодиод автоматически выключится после ожидания в течение 3 секунд.

Связь нескольких микроконтроллерных плат Raspberry Pico W, обладающих возможностями беспроводной связи, может быть необходимо в проектах с распределенными системами для передачи данных между ними.

В рамках данного проекта мы реализуем передачу данных между двумя микроконтроллерными платами Raspberry Pico W.

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.).