Сегодня мы объединяем программу управления автономным дроном с программой обнаружения шарика, дабы лопнуть уже шарик автономным дроном.

Добрый день. В этой статье я расскажу, далеко не в первый раз, как на Raspberry Pi 3 и более слабых платформах одновременно детектировать движение и сохранять/транслировать видео в формате H264. Я поделюсь с такими же новичками в мире Raspberry Pi, как и я, о том, что узнал сам за несколько дней, пока разбирался в способах решения задачи. Говорить буду о работе с камерой Raspberry Pi простым человеческим языком.

Привет, меня зовут Иван. Сразу отвечу на главный вопрос: почему стал собирать сам, а не взял готовое решение? Во-первых, стоимость готовых решений - Raspberry Pi со всеми датчиками и камерой вышла не больше $30, большая часть еще по курсу 60 рублей за доллар. Во-вторых, почти все части уже были - Raspberry Pi отдал брат, камера осталась еще с лохматых времен, диод тоже был - покупал для Arduino, а датчик движения на Aliexpress стоил не больше 100 рублей.

Представьте ситуацию: впереди выходные, а у вас есть достаточно нагруженная малинка и вы — ради эксперимента — хотите посмотреть, что ML умеет на мощностях RPi, но не хотите слишком перегружать машину, даже всей облегчённой версией TF. Что можно сделать? Мы уже писали о классификации мусора с помощью RPi, а сегодня, к старту курса о глубоком и машинном обучении, делимся переводом руководства, автор которого приводит простейший пример работы с необходимым минимумом TFLite. Выводы делаются моделью менее чем за секунду, при этом не нужно устанавливать весь пакет TensorFlow; используется только tflite_runtime, поддерживающий класс Interpreter.

OTA A/B обновление образа rootfs для IoT устройств с Linux при помощи проекта Mender. Как обновить образ системы на множестве удалённых устройств. Демонстрация на примере Raspberry Pi.

Моя первая статья на Хабре, не судите строго, надеюсь содержание будет как минимум интересно, а если окажется кому-то полезным - буду просто счастлив!

Не так давно, ко мне в руки попала модель радиоуправляемого катера с мощным бесколлекторным двигателем. Быстро наигравшись с ним, как и в далеком детстве, полез смотреть как устроена игрушка изнутри. Все оказалось настолько просто, что даже мне, не особо разбирающемуся в радиоэлектронике, все было понятно. Первое, что пришло в голову, подключить к сервоприводу и блоку управления двигателем, микрокомпьютер Raspberry Pi. Пусть катер получит зачатки интеллекта и самостоятельно отправится в плавание!

На удивление, с этим тоже не возникло проблем, катер уверенно ориентировался по GPS, ворочал рулем и уверенно проходил контрольные точки. Видеообзор по результатам можно посмотреть в ролике.

По-сути, я столкнулся только с одной проблемой: водоросли и прочий мусор. Для решения этой задачи было решено установить камеру и оснастить катер компьютерным зрением. Было бы здорово, чтобы он не только плавал по координатам, но и уворачивался от препятствий. Многие видели, как библиотеки компьютерного зрения определяют и классифицируют объекты. Но для этого нужны значительные по объему базы данных классификаторов и немалая производительность. А что если мы заранее не знаем какие нам попадутся препятствия? Что если на пути будет просто мусор произвольной формы, цвета и размера? Вот эту задачу мне бы очень хотелось решить!

Попался мне как-то неисправный автомобильный навигатор, который включался и показывал симпатичную картинку. Пейзаж мне очень понравился, и дисплей был довольно большой. Решил изъять его и сделать что-нибудь полезное. Посмотрим, что из этого вышло, а также, где найти и как использовать большие экраны.

С момента последней статьи прошел почти год. За это время произошло немало событий, времени на мое хобби с автономным катером нашлось откровенно мало. :/

Но идея создания алгоритма обнаружения абстрактных препятствий не давала мне покоя. Постоянно казалось, что до результата уже рукой подать.

Сегодня рассказываем как написать простой MQTT-клиент на Raspberry Pi при помощи MicroPython и реализовать функции подключения, отправки сообщений и подписки между клиентом и брокером MQTT-сообщений. Подробности о разработке с использованием протокола интернета вещей MQTT — к старту курса по Fullstack-разработке на Python.

Если вы занимаетесь сбором данных на обширной территории, да еще не охваченной интернетом, возникает задача передачи данных на расстояния, исчисляемые километрами без использования WiFi и сети Ethernet.

В решении этой задачи вам помогут радиомодули, передающие данные с использованием технологии связи на большие расстояния (Long Range, LoRa). Эта технология запатентована компанией Semtech и реализована в микросхемах приемо‑передатчиков (трансиверов), таких как SX1268, SX1276, SX1278.

В зависимости от выходной мощности передатчика, типа антенны, рабочей частоты, наличия прямой видимости или препятствий для прохождения радиоволн в виде домов, леса, помех со стороны других источников радиоизлучения и других факторов дальность может составлять от сотен метров до десятков километров.

К сожалению, скорость передачи данных LoRa невелика, порядка 2400–19 200 бит/c. Однако этого достаточно, например, для систем телеметрии и удаленного контроля, систем умного дома или других подобных систем.

Данная статья создана с ознакомительной целью и служит рекомендацией по работе с Raspberry Pi 4 Model B ("Ягода"), WEMOS WiFi & Bluetooth ESP32 ("ESP32") при настройки Serial Peripheral Interface (SPI).

Создателям роботов и систем автоматизации не обойтись без таких устройств, как сервоприводы или, как их еще называют, сервомоторы.

Обычные электрические моторы непрерывно вращают вал в одну или в другую сторону. Вы можете управлять скоростью вращения такого электромотора, изменяя частоту и напряжение (для моторов переменного тока) или модулируя ширину управляющих импульсов (для моторов, рассчитанных на питание постоянным током).

Однако если вам нужно повернуть вал двигателя на заданный угол или поддерживать вращение с заданной скоростью, то здесь пригодятся сервоприводы.

Это первая статья серии статей про сервоприводы. Из нее вы узнаете, как устроены эти устройства, какими они бывают, как ими можно управлять с помощью импульсных генераторов, а также через отечественный микрокомпьютер Repka Pi.

Другие статьи серии про сервоприводы вы найдете здесь:

Начнем знакомство с подключаемой библиотекой RepkaPi.GPIO, данная библиотека написана на Python 3 и для управления GPIO использует методы, реализованные через SysFS.

Из предыдущих статей нашей серии про сервоприводы вы знаете, что для управления сервоприводами используется широтно‑импульсная модуляция ШИМ (Pulse Width Modulation, PWM).

Это третья статья серии статей про сервоприводы. В ней мы расскажем, как управлять сервоприводами напрямую с порта GPIO микрокомпьютера Repka Pi 3. Вы попробуете сделать чисто программный генератор ШИМ, а также использовать аппаратный генератор ШИМ, доступный в Repka Pi.

Вы узнаете, что если нужно управлять большим количеством сервоприводов, то наилучшим решением будет использование специально предназначенных для этого контроллеров.

Мы также расскажем, какие защитные меры нужно предпринимать при подключении сервоприводов непосредственно к контактам GPIO, а также научим запускать программы управления сервоприводами от имени непривилегированного пользователя.

Если коротко, то речь пойдет о промышленном ПК на основе Raspberry CM4 – это абсолютный аналог Raspberry Pi4 в промышленном исполнении с надёжной eMMC от Samsung и полной программно-аппаратной совместимостью.

Одну статью мы закончили фразой: «Надеемся, что мы вдохновим читателей на переработку Ваших личных проектов в более масштабное производство с коммерческими перспективами.»

В этой статье мы расскажем о продолжении этой истории и что мы имеем на сегодняшний день.

Речь пойдет о сборке, настройке и запуске охранной системы с датчиками, камерой, хранением видеозаписей на удаленном домашнем NAS, встроенным UPS, web-интерфейсом и оповещением через Telegram.

Чтобы быть предельно кратким, оформил статью в стилистике hackster.io. Информация рассчитана на читателей с опытом работы с одноплатным компьютером Raspberry и пониманием принципов работы VPN.

На habr'е уже была публикация про удаленную переустановку Linux по ssh. Воистину, так гланды ещё никто не удалял… Я подивился находчивости и целеустремлённости автора, и искренне пожелал себе, чтобы материал никогда не пригодился на практике.

Но внезапно мне понадобилось переустановить Raspberry Pi OS на microSD-карте, установленной в Raspberry Pi 4. При этом доставать microSD-карту очень не хотелось, дело в том, что плата Raspberry Pi установлена внутрь корпуса, который не позволяет достать microSD-карту без разборки.

Памятуя, что это не единственная моя плата Raspberry Pi и это не последний раз, когда придётся полностью переустанавливать Raspberry Pi OS, я решил, что лучше полчаса потерять, потом за пять минут обновить.