Предыстория

CLion — это среда для разработки на С/С++, близкий родственник IntelliJ IDEA и, соответственно, Android Studio.

Я представляю вниманию сообщества перевод моего блог поста, в котором по шагам описано, как использовать эту IDE для написания прошивок микроконтроллеров.

Борис Каганович, технический директор CINEMOOD, открывает цикл статей, посвященных hardware-стартапам, разработке, производству и развитию продуктов. В первой статье цикла — словарь специфических терминов, которые помогут разработчикам и основателям компаний быстрее интегрироваться в hardware среду.

В начале этого года мне на глаза попался график, на котором отражена не только чрезвычайно важная история роботизации, но также история обсуждения самой роботизации. Заодно здесь показан прогноз развития в ближайшие годы как самой роботизации, так и ее обсуждения. Это график количества эксплуатируемых буровых вышек в Соединенных Штатах (зеленая линия) и количество рабочих, занятых в нефтяной промышленности (красная линия). Это важная часть мозаики, которую необходимо собрать воедино, пока не стало слишком поздно.

Disclaimer

Эта статья содержит некоторое количество программного кода, написанного на языке Python. Ввиду того, что автор статьи по профессии является сисадмином, но не программистом — стиль и качество этого кода, могут вызвать проявление неконтролируемых эмоций у профессионалов. Пожалуйста, немедленно прекратите чтение если вид неаккуратного или неоптимального кода может негативно сказаться на вашем психическом состоянии.

Постановка задачи

Основной причиной реализации проекта, явилась простуда с вытекающими: избытком свободного времени и невозможностью выходить из дома. Порывшись у себя в столе я обнаружил:

• RaspberryPi 3 model B
  
• Вебкамера Logitech C270
  
• Карта памяти Kingston microSDHC 16 Гб
• Некоторое количество проводов и адаптеров

Из всего перечисленного, было решено построить систему домашнего видео-наблюдения с функционалом оповещения о вторжении. В качестве платформы был выбран телеграм-бот. Бот имеет следующие преимущества перед другими возможными реализациями (веб, мобильное приложение):

• Не требуется установки дополнительного клиентского ПО
• Серверная часть может работать с приватным IP адресом через NAT, при этом предъявляются минимальные требования к подключению (вплоть до 3G модема)
• Большая часть инфраструктуры находится на стороне сервис-провайдера, который за меня решил вопросы авторизации, безопасности итп...

С помощью беглого анализа интернет-публикаций, существующие решения обнаружены не были.

Несколько недель назад я, развлечения ради, собрал простенькую роботизированную руку (а-ля манипулятор) и решил прикрутить к ней управление со смартфона через Bluetooth. Опыта в разработке нативных мобильных приложений у меня пока нет, с Apache Cordova я уже знаком, а вот задействовать Web Bluetooth API было бы интересно, приправив фишками Progressive Web Apps.


Картинка Для Привлечения Внимания, ведущая под кат

На первый взгляд может показаться, что статей по ключевым словам достаточно: есть спецификация Web Bluetooth, подробная статья в блоге Google Developers с примерами, есть подробный разбор Bluetooth Low Energy, примеры реверс-инжиниринга протоколов различных BLE устройств и даже моргания «умными» лампочками и получения данных от фитнес-браслетов прямо из браузера — что может пойти не так?

На сегодняшний день оптическое распознавание символов является частью решения таких прикладных задач, как распознавание и оцифровка текстов, распознавание документов, распознавание автомобильных номеров, определение номеров банковских карточек, чтение показаний счетчиков учета, определения номеров домов для создания карт (Google Street View) и т.д.

Распознавание символа означает анализ его изображения с целью получения некоторого набора признаков для сравнения их с признаками класса [ 1 ]. Выбор такого набора и способы его определения отличают разные методы распознавания, но для большинства из них необходима одномоментная информация обо всех пикселях изображения.

Последнее обстоятельство и достаточно большой объем вычислений делают невозможным использования маломощных вычислительных устройств (микроконтроллеров) для оптического распознавания символов. «Да и зачем?» — воскликнет информированный читатель, «мощности вычислительных устройств постоянно растут, а их цена падает!»[2, 3]. Допустим, что ответ будет такой: просто интересно, возможно ли упростить метод распознавания до такой степени, чтобы можно было бы использовать микроконтроллер?

Когда я только начинал инженерную деятельность разработкой пеленгаторов, в головах опытных товарищей, называемых нами, молодыми, за глаза "дедами", бродила мечта о “пеленгаторе на пупке”. “Это — говорили они — такой маленький пеленгатор, который можно носить с собой и пеленговать украдкой. Вот, дескать, нам приходится таскать на себе такие тяжести на крышу и обратно (хотя таскала, конечно, молодежь), а они, молодежь, никак не разработают такую вещь”. Смотря на стоящие на столе огромные железяки, мы считали их немного не в себе.

Со временем техника уменьшалась в размерах, конечно не настолько, чтобы можно было носить за пазухой. Но несколькими годами позднее, познав немного проектирование антенной техники, я уже не относился к этим мечтам старших товарищей, как к бредням.

Затем буря экзистенциального кризиса вынесла меня из уютного офиса прославленной в узких кругах организации в жестокий океан народного хозяйства. Но молодость не отпускает, она въедается в наш мозг и я обнаружил — что бы я ни взялся делать, у меня почти всегда выходил пеленгатор. По крайней мере, так говорят мои товарищи.

Ужасный рок! Но я осмотрелся и увидел, что пеленгаторы могут быть нужны обычным людям. Это давало надежду!

Статей о том, что совсем скоро придут башковитые роботы и всех поработят бесконечное множество. Под катом еще одна заметка. Предлагаем вам ознакомиться с переводом выступления Нейтана Суареса, посвящённого определению целей систем искусственного интеллекта в соответствии с задачами оператора. На этот доклад автора вдохновила статья «Настройка искусственного интеллекта: в чем сложность и с чего начать», которая является основой для исследований в сфере настройки искусственного интеллекта.

Начну свою первую статью с небольшой предыстории. К моменту когда все началось, я уже на протяжении 7 лет участвовал в научном проекте, целью которого была разработка семантической технологии проектирования интеллектуальных систем. А началось все с прочтения одной замечетельной статьи (спасибо vovochkin) во второй половине 2015 года. Именно тогда я понял, что разрабатываемая нами технология хорошо подходит под решение задач в области интернета вещей. Это был первый фактор который привел меня к текущему проекту. Вторым фактором было то, что мне сильно нравился фильм «Железный человек» и я сильно хотел иметь своего «Джарвиса» у себя дома.

Пару лет назад я наткнулся на проект Bartendro на Kickstarter. Мне понравилась идея, и я решил, что идеальное применение для моего недавно приобретенного Raspberry Pi найдено. Я прикинул какие детали понадобятся, и приступил к DIY реализации робота-бармена. Кратко расскажу что из этого получилось.

В продолжение своей вчерашней статьи на Geektimes хочу рассказать подробнее про реализацию оцифровки и кодирования звука на микроконтроллере STM32.

В статье покажу как настроить проект в STM32CubeMX, собирать данные с АЦП в два кольцевых буфера посредствам DMA, подключить библиотеку Speex и кодировать данные. Возможно многим материал покажется весьма очевидным, но надеюсь хоть кому-то он будет полезен.

Прошу под кат.

Замечательно жить на берегу горного озера, среди девственной, природы. Дышать только чистым, наполненным ароматом трав воздухом. Но мало у кого это получается. И в мегаполисе, дома и в офисе можно достигнуть максимально возможного качества воздуха.

Для этого в первую очередь надо видеть и понимать, что нас окружает? Каким воздухом мы дышем? Нам уже стали привычны термометры, барометры, приборы показывающие влажность. Но эти приборы ничего нам не говорят о качестве окружающего воздуха. А значит мы будем слушать советы, которые не всегда верны, руководствоваться слухами, не зная наверняка, правильно ли мы поступаем.

Один из таких мифов – что в городах отвратительный воздух, грязный и ядовитый. И вместо кислорода сплошные выхлопы от автомобилей. Мы воспринимаем это как данность, и не пытаемся исправить ситуацию, даже там, где способны это сделать, в собственном доме, или офисе. Даже те, у кого есть маленькие дети, или проблемы с аллергией, прикладывают свои усилия в слепую, не контролируя результатов.

Есть много полезных приборов позволяющих увеличить качество воздуха в нашем доме — увлажнители, ионизаторы, мойки воздуха, приточные вентиляции и фильтры.

Но этого недостаточно. Нужен прибор которым вы могли-бы непосредственно померять качество воздуха в вашем доме. Что бы Вам было понятно и очевидно чем Вы дышите. Как температура на градуснике.

Недавно в пресс-релизе мы рассказали о том, что запустили Tarantool IIoT — платформу для промышленного интернета вещей. Новость облетела многие электронные издания. Но что такое Tarantool IIoT и как он работает — тема оставалась не до конца раскрытой. Мы решили это исправить. Подробности под катом.

Сегодня День защитника Отечества! Всех сопричастных с праздником! Бойцам несущим службу в Вооруженных силах РФ — неизбежного дембеля. А для тех, кто не служил или только собирается отдать долг Родине, под катом любопытный рассказ про умные железяки. Не исключено, если вы шарите в технике, компьютерах и ПО, вам посчастливится не только оттрубить в штабе писарем, но и к чему-нибудь из описанного ниже прикоснуться. Ну и надеюсь, что меня не загребут за разглашение всяческих там государственных секретов.

Добрый день, уважаемый читатель. На днях довелось мне поиграться с многим уже известной игрушкой от Google – Google Home. Штука хорошая — обзор ее я делать конечно не буду. В чулане совершенно случайно завалялись Raspberry PI 3 (RPi), Arduino Mega и еще им подобная мелочь, которую захотелось подключить к Google Home (GH) с целью голосового управления. Простого API у GH нет, но есть возможность с помощью стороннего сервиса организовать голосовое управление системой на RPi + Arduino с задержкой команд в несколько секунд.

Читая буржуйские форумы (справедливости ради, нужно отметить, человек я повернутый на автоматизации и IoT), обратил внимание на доселе мне неизвестное нечто, что называют Home Assistant (HASS), эту систему умельцы-то и прикручивают к GH.

В двух словах о самой платформе:

Система написана на Python, последний релиз был 29 января, текущая версия: 0.37.0

Поддерживаемые ОС:

• Windows 10
• Mac OS X
• Ubuntu 14.04
• Raspbian (Raspberry PI)
• iOS App – beta

Поддерживаемые компоненты: 545 шт., включая почти все TV/AV receivers, Broadlink, ZigBee, iCloud, Yandex TTS и многое, многое другое.

Привет, Хабр! В процессе разработки иногда приходится изобретать велосипеды инструменты для тестирования приложений и бывает что некоторые из них могут быть полезными например в домашней автоматизации. Вот случай из моего личного опыта. При разработке приложения для мобильных терминалов сбора данных, появилась необходимость тестирования лазерных сканеров, без печати штрихкодов на бумаге. К сожалению эти сканеры не умеют считывать с обычных экранов. Бумагу им подавай, но и электронная бумага им тоже очень понравилась.



Вспомнилась статья на Хабре Электронная книжка в качестве дисплея, решено было достать с полки старенький полуживой ридер Sony PRS-505 и дать ему вторую жизнь в роли экрана для контроллера автоматизации. Но слать картинки через флеш память плохая идея. Нужно было научиться работать напрямую с оперативной памятью электронной книги. Это увеличивает скорость отображения и надежность. Позвольте поделиться опытом рисования в Go на примере генератора штрихкодов и отображении на электронной книге через контроллер Wirenboar 5.

На фото представлены устройства, использованные для прототипирования. Как видно, за основу взята процессор x86 (Intel Edison)

Всем привет. В этой статье я хотел бы поделиться опытом решения одной интересной проблемы, связанной с синхронизацией данных между IoT-устройствами и облачным приложением. Сначала я расскажу об основной идее и целях моего проекта, а затем подробно опишу его техническую сторону и реализацию: речь пойдет об ОС Contiki, базах данных, протоколах и подобных аспектах. В заключение я кратко перечислю технологии, использованные при построении системы.

Наверное многие уже видели автомойки самообслуживания. Можно ли создать такой аппарат на Arduino?

… следующая волна экономических бедствий… будет результатом быстрой поступи автоматизации, которая упраздняет многие хорошие рабочие места уровня среднего класса (Б. Обама)

Расширение Visual C++ for Linux Development позволяет создавать решения на C++ для серверов, настольных ПК и устройств под управлением Linux. Управлять подключениями к ним можно непосредственно в Visual Studio. VS будет автоматически копировать и удалённо собирать исходный код программ. Также среда позволяет запустить ваше приложение в режиме отладки. Система управления проектами поддерживает создание решений для конкретных архитектур, в том числе APM. Под катом мы расскажем, как начать работу с новыми проектами для Linux.

Сейчас намного проще найти финансирование для своего проекта, проводятся стартап-аллеи, краудфандинговые платформы пестрят новинками. Ардуино приблизило мечтателей к заветной славе. IoT технологии взяли свое и IT фирмы поняли, что не кодом единым можно жить. Не редкое явление, когда hardware проектом руководят люди, которые несколько далеки от электроники. И еще чаще они думают, что жизненный цикл software-проекта аналогичен жизненному циклу hardware-проекта. Увы, это не так.