Разработка на Raspberry Pi *

Шлюз WebThings от Mozilla — это программное обеспечение для шлюзов, используемых в системах умного дома, которое позволит напрямую мониторить и контролировать умные устройства через интернет без посредников.

Это руководство предполагает, что вы уже подняли шлюз, следуя руководству по началу работы.

от переводчика

Mozilla сделала универсальный хаб для устройств умного дома, чтобы связать вместе устройства разных вендоров и протоколов (в т.ч. Zigbee и Z-Wave), и управлять ими без использования облаков и из одного места. Год назад была новость о первой версии, а сегодня я выкладываю перевод обновлённой на днях документации, которая отвечает на большинство базовых вопросов к проекту. Ожидаю дискуссии и обмена мнениями в комментариях.

После экспериментов с искуственным интеллектом автопилот моего танка решил сделать шаг назад и научиться ориентироваться по старым добрым спутникам.

Raspberry Pi снискали огромную популярность по всему миру. Однако многие из любителей-разработчиков сталкиваются с проблемой доступа к устройству из интернета. Как правило приходится колдовать с DDNS или докупать статический IP адрес. Оба варианта предполагают настройка роутера, что не для всех и не всегда доступно. Кроме того – откртытие прямого доступа к устройству из интрента несет в себе определнные риски безопасности.

Крайне распространенным способом решения этой проблемы является использование промежуточного сервера, через который сервер и клиент подключаются друг к другую.
Схема крайне широко используется в различных пакетах удаленного доступа: VNCViewer, AmmyyAdmin и т.д.

Вариант 1-DDNS



Вариант 2 – статический IP адрес



Вариант 3 – использование промежуточного сервера



Эту схему подключения можно реализовать через протокол MQTT over Websockets, но мне было инетесно реализовать что-то значительно более простое, JSON-ориентированое, расширяемое, без ограничений протокола на размер сообщения и с более очевидной моделью безопасности.

Вводная часть

Установка системы на Raspberry Pi 2,3

Я опишу самый простой, на мой взгляд, способ для начинающих.

Всё действие будет происходить в Ubuntu 18.04.

Для справки по командам служит команда «man» + нужная команда.

man ls

Или нужная команда с ключём --help

ls --help

В основу предлагаемой метеостанции положен самодельный компьютер PIDP11, состоящий из «малинки» с эмулятором PDP-11 и корпуса с передней панелью с действующими светодиодами и переключателями. Но несмотря на это, у «малинки» осталось достаточно незанятых GPIO, чтобы подключить ещё и датчик давления и температуры.

На эмуляторе запущена ОС 2.11BSD, в которой «крутится» ПО метеостанции. Данные выводятся на два эмулятора терминала. Один из них — cool-retro-term — отображает текстовую информацию крупным шрифтом при помощи ASCII-арта. Второй — эмулятор графического терминала Tektronix 4010 с запоминающей трубкой — выводит кривые изменения давления и температуры.

Автор поместил Raspberry Pi Zero, Bluetooth-«свисток» и кабель внутрь своего нового брайлевского дисплея Handy Tech Active Star 40. Встроенный USB-порт обеспечивает питание. Получился самодостаточный безмониторный компьютер на ARM с операционной системой Linux, оборудованный клавиатурой и брайлевским дисплеем. Можно заряжать/питать его через USB, в т.ч. от пауэрбанка или солнечного зарядного устройства. Поэтому он может обходиться без электросети не несколько часов, а несколько дней.

Автор этой разработки не ставил целью точно повторить терминал из той или иной игры серии Fallout. Получился, скорее, вольный пересказ, но красивый. А ещё он «хрюкает» настоящим дисководом и читает и пишет настоящие дискеты.

Будущее уже наступило

Представляем первый домашний компьютер серии Jupiter — Callisto J-29 (Каллисто — один из спутников Юпитера — переводчик).

Новейший процессор Z-29 с чудовищной тактовой частотой в 1 МГц обеспечит вам возможности^*, которых надолго хватит в нашем изменчивом мире.

Только представьте себе, как Callisto J-29 поможет вам и дома, и на работе. С соответствующим ПО он может всё что угодно — от расчёта семейного бюджета до обучения детей математике.

А вечером можно отдохнуть, сыграв в одну из предустановленных интересных игр на языке Python.

Хочу рассказать о том, как решить проблему, которая наверняка знакома любителям аппаратных синтезаторов.

Что делать, если хочется состыковать MIDI-контроллер и синтезатор, но у одного из них есть только USB разъем и нет MIDI? Причем, по понятным причинам хочется все это сделать не используя компьютер.

Я несколько раз перерывал интернет в поисках устройства для этого, но так ничего и не нашел — кроме пары ссылок на пару малотиражных устройств за немалые деньги, которые уже сняты с производства.

В какой-то момент меня осенило: можно же взять Raspberry Pi и сделать все на нем — это самый настоящий компьютер, а на нем такие вещи делаются легко.

На первый взгляд, в этой истории есть всё, чтобы заслужить статус романтичного поста накануне 8 марта: самолёты, любовь, чуточка шпионажа и, наконец, котик (точнее, кошка). Трудно представить, что всё это имеет самое непосредственное отношение к Kafka, KSQL и эксперименту «как в домашних условиях с помощью информационных технологий найти самый шумный самолёт». Трудно, но придётся: именно такой эксперимент провёл Саймон Обьюри, а мы перевели статью его авторства с описанием всех подробностей процесса.

Привет, Хабр!

Цель этой статьи(цикла) хабраэффект вводный рассказ о моей системе домашней автоматики, конечно я не придумал и создал всё с нуля, а только лишь собрал технологии и проекты которые посчитал наиболее подходящими для этой цели и добавил немного от себя. Уровень любительский но в результате всё работает, люди пользуются и за мной с дубиной не бегают. Делал всё сам. Конструктивная критика приветствуется, будет интересно узнать любое мнение.

Система включает в себя оборудование, и набор программ: непосредственно система автоматики для связи оборудования и визуализации, связь и телеметрия для удаленного мониторинга и обновления, голосовой ассистент от Яндекса. Всё (почти всё) открыто и выложено на Github.

Тестирование микро-АТС на Raspberry Pi 3B+

Когда мы разрабатываем корпоративную IP-АТС, конечно, интересно добавить в нее побольше функций для компаний среднего и крупного бизнеса. Но, согласитесь, сильные мускулы хорошо работают только на крепком скелете. Качество архитектуры продукта — важнее приятных цветов в онлайн-отчетах. И это качество проявляется как раз на системах с минимальными аппаратными возможностями.

Мы решили узнать, насколько 3CX v16 получилась нетребовательной к «железу», – и запустили ее на Raspberry Pi. Система прошла различные тесты, результатами которых мы спешим поделиться.

Raspberry Pi — невероятно популярное устройство, известное своей доступностью, универсальностью, возможностями и активным сообществом. Легко найти фанатские сайты и статьи, но большинство людей не знают о его слабых местах, пока сами не пострадают от них и не поищут информацию на форумах.

Постараюсь рассказать о некоторых вопросах, с которыми я столкнулся лично, а также о некоторых типичных проблемах, которые чаще всего появятся у людей, ничего не подозревающих об этом. И, наконец, почему я не рекомендую Pi для некоторых приложений, в частности, NAS-услуг, таких как NextCloudPi и Open Media Vault. Надеюсь, это сэкономит мне время, чтобы не повторять всё это на форумах.

С удовольствием представляем очередную версию нашей системы 3CX v16 Beta 1. Финальный релиз не за горами! стали еще ближе к выпуску финального релиза. А сейчас позвольте представить новые возможности, улучшения и поддержку новой платформы, появившиеся в Beta 1.

Работа на платформе Raspberry Pi

Не так часто сложный программный продукт адаптируется для поддержки новой аппаратной архитектуры. Да, это было непросто реализовать для системы реального времени, которой является 3CX.

Но мы сделали это! 3CX v16 теперь работает на устройствах размером с мыльницу — Raspberry Pi 3B+. Мы подготовили руководство по установке v16 на Raspberry Pi, которое приведено ниже. Устанавливайте и пользуйтесь бесплатно!

Создание автономных машин — популярная нынче тема и много интересного тут происходит на любительском уровне.

Самым старым и известным курсом была онлайн-степень от Udacity.

Итак, в автономных машинах есть очень модный подход — Behavioral Cloning, суть которого заключается в том, что компьютер учится вести себя как человек (за рулем), опираясь только на записанные входные и выходные данные. Грубо говоря, есть база картинок с камеры и соотвествующий им угол поворота руля.

Привет, Хабр!

Меня зовут Алексей, уже 7 лет я ведущий разработчик Smart TV-решений в крупной компании из Ижевска, занимающейся заказной разработкой. Каждый год у нас проводится конкурс новогодних украшений, и каждый раз мы ничего не украшаем, а пилим всякие технологичные штуки. В этот раз скрестили дрон и Smart TV-приложение. А что из этого получилось — читайте ниже.

Идея была вполне реализуема. Хотели сделать квадрокоптер в виде саней Деда Мороза, который бы сам и под музыку развозил по офису подарки для сотрудников. При этом ориентироваться в пространстве он должен был с помощью анализа ArUco-меток, взаимодействуя с приложениями для телевизоров («сдувание» работающими винтами дыма из труб, выбегание зверушек для встречи/провожания квадрокоптера).

И на все три месяца. Конечно же, мы не успели.

Хотя в разное время над проектом работали до семи человек, результат оказался далек от идеала. В общем, мы научились только запускать коптер и написали приложения для телевизоров. Настроили взаимодействие квадрокоптера с телевизорами. Но обо всем по порядку.

Приветствую Всех!

Год назад начитавшись статей про retropie и насмотревшись его реализаций в различных корпусах старых консолей решил собрать нечто подобное в корпусе Dreamcast.

С распространением и развитием нейронный сетей все чаще возникает потребность их использования на встроенных и маломощных устройствах, роботах и дронах. Устройство Neural Compute Stick в связке с фреймворком OpenVINO от компании Intel позволяет решить эту задачу, беря тяжелые вычисления нейросетей на себя. Благодаря этому можно без особых усилий запустить нейросетевой классификатор или детектор на маломощном устройстве вроде Raspberry Pi практически в реальном времени, при этом не сильно повышая энергопотребление. В данной публикации я расскажу, как использовать фреймворк OpenVINO (на C++) и Neural Compute Stick, чтобы запустить простую систему обнаружения лиц на Raspberry Pi.

Как обычно, весь код доступен на GitHub.

Специалисты по безопасности скептически относятся к понятиям «умный дом» и «интернет вещей». Производители норовят собрать побольше данных о пользователях, что чревато утечками. Недавно Amazon отправила по неверному адресу 1700 разговоров одного пользователя с домашним помощником Alexa.

Это единичный случай, но Amazon сохраняет аудиозаписи на своих серверах, как и Google. Домашний помощник вроде Amazon Echo и Google Home — это полноценный жучок, который пользователь сам устанавливает в доме, добровольно соглашаясь на прослушку. Пока нет доказательств, что такие устройства ведут запись без произнесения слова-триггера, но технически ничто не мешает им это делать.

Project Alias призван изменить положение вещей и вернуть контроль людям.

Представляю вашему вниманию перевод части статьи: The non-primitive approach of amazon — how AWS IoT meets IoT challenges

AWS IoT Core, пожалуй, является наиболее значимым сервисом среди базовых сервисов Amazon, посвященных IoT. Он позволяет просто и безопасно подключать физические устройства к облаку, надежно их масштабировать и обеспечивает полное взаимодействие между устройствами IoT с их периферийным программным обеспечением и облачными сервисами AWS IoT, упомянутыми выше.

Чтобы начать работу с AWS IoT, давайте организуем пробное подключение тестового устройства, содержащего микроконтроллер, а также следующие датчики HDC1080 — (температура, влажность), BME280 — (давление), MH-Z19 — (CO2), CCS811 — (eCO2, tVOC) в AWS IoT Core для пробной передачи данных.