Raspberry Pi *

Обычно к таким поделкам возникает два вопроса: «как?» и «для чего?» Первому вопросу посвящена сама публикация, а на второй я отвечу сразу:

Этот проект я затеял для того, чтобы освоить робототехнику, начиная с Raspberry Pi и камеры. Как известно, один из лучших способов чему-нибудь научиться — это придумать себе техзадание и попытаться его выполнить, по ходу получая необходимые навыки.

На тот момент у меня еще не было светлых идей в области робототехники, поэтому я решил сделать исключительно фановый проект — робота-попрошайку. В итоге получился автономный робот на Raspberry Pi и ROS, использующий Movidius Neural Cumpute Stick для обнаружения лиц. Он бродит по помещению, ищет людей, и трясет перед ними банкой. Вот как выглядит этот робот:

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.

Существует огромное количество способов, при помощи которых робот может получать информацию из внешнего мира с целью взаимодействия с ним. Также, в зависимости от задач, поставленных перед ним, различаются и методы обработки этой информации. В данной статье я опишу основные этапы работы, выполненной в рамках школьного проекта, цель которого — систематизировать информацию, посвященную различным методам автономной навигации робота и применить полученные знания в процессе создания робота для соревнований «Кубок РТК».

У меня не складываются отношения с комнатными растениями. Дело в том, что я забываю их поливать. Зная это, я начал размышлять о том, что кто-то, наверняка, уже нашёл способ автоматизации полива. Как оказалось, способов таких существует очень много. А именно, речь идёт о решениях, основанных на Arduino или на Raspberry Pi. В этом материале я хочу рассказать о том, как создал систему, основанную на Raspberry Pi и Python, предназначенную для автоматизации полива растений.

Привет!

У нас часто спрашивают есть ли в Embox поддержка Raspberry Pi. Да, есть. Описание как запустить теперь тут. В этой статье я хочу чуть подробней об этом рассказать.

В этой статье я хочу продемонстрировать использование DispmanX API одноплатных компьютеров Raspberry. DispmanX API предоставляет возможность создавать на десктопе Raspberry новые отображаемые слои. Слои висят над слоями. Их можно динамически создавать, удалять, перемещать, их можно масштабировать. При этом, сам видеоконтроллер будет их объединять и отображать на экране монитора. Интересно, что слои могут иметь альфа канал, и тогда, изображения всех слоев будут сами собой смешиваться. Так же, кроме 32-ти двухбитных ARGB слоев можно создавать, например, YUV420 слои, или слои других типов. В Raspberry по умолчанию уже есть два слоя. Самый нижний содержит изображение десктопа. Весь вывод через иксы идет в этот слой. И есть второй, самый верхний слой, в котором живет изображение курсора мыши.

Я покажу, как создавать новый слой, писать в него изображение и как его перемещать по экрану. Собственно говоря, на демо видео выше и показана работа такой программы. Здесь созданы четыре новых 32-х битных слоя ARGB. В каждый из слоев я записываю пикселы из заранее подготовленных битмапов. Мои битмапы это изображения облаков, солнца и воздушных шаров. Слои перемещаются по экрану с разной скоростью, нависая над самым нижним иксовым слоем.

Приветствую всех. У меня проблемы со зрением, увлечение мое — программирование.

Как то в недалеком прошлом я узнал об одноплатном компьютере raspberry, описание меня впечатливо и я приобрел его.

Так, как официальный дистрибутив — raspbian, основан на debian, думал включу специальные возможности, скринридер orca и будет у меня полнофункциональный мини компьютер.
В реальности все оказалось не так хорошо. Попробовал разные OS, но нормальной работы скринридера с поддержкой русского языка так и не оказалось.

есть нормальный скринридер fenrir, но он без поддержки русского языка.

Ранее я писал скетчи для ардуино с аудио-интерфейсом, решил попробовать написать что-нибудь подобное для raspberry, заодно был бы стимул изучить python, так, как я его не знаю.

В статье Raspberry Pi + CentOS = Wi-Fi Hotspot (или малиновый роутер в красной шляпе) я рассказал о способе превращения «малинки» в беспроводную точку доступа при помощи операционной системы CentOS. Собрав по такому чертежу мой домашний роутер, я удовлетворил свое творческое эго и получил заряд спокойствия за критически важный элемент моей уютной инфраструктуры. Однако ощущение незаконченности решения и внутренний перфекционизм не давали покоя: «несовершенный результат работы не имеет права на существование». Мысль о том, «что идеал может и должен быть достигнут» не покидала меня ни на минуту.

И вот однажды на одном из тематических форумов я натолкнулся на обсуждение разрядности существующих операционных систем для «малинки» (aarch64 vs armhfp): какие 64-битные ОС в принципе могут влезть и заработать на Raspberry версии 3++?

Моя любимая CentOS для архитектуры ARM от «Userland» не спешила переходить на ядро последней версии и превращаться в 64-битную. А репозиторий EPEL, подключенный Бог весть откуда без цифровой подписи, являлся кошмаром в мой неспокойный сон…

Выступая адептом RPM-based дистрибутивов, я с удивлением обнаружил, что в обсуждениях ОС для «малинки» абсолютно забытой оказалась Fedora! И это при том, что ее релиз
с 28-ой версии официально поддерживает Raspberry Pi 3B+ в 64-битном исполнении!

Привет!

Моя основная работа — в банке. Вторая работа (хотя я считаю её такой же важной) — Open Source.

Хобби — сборка самодельных квадрокоптеров и полёты на них.

Сейчас я расскажу, как можно сделать квадрокоптер с помощью 3D принтера.

Перевод статьи с сайта самодельщика Retrocution

Бывало у вас такое, что вам не хватает USB-портов при создании проекта на Raspberry Pi Zero? Притом внешние USB-хабы или HATS не подходили из-за ограничений по размеру? Если да, или если вы просто ищете себе интересный проект с пайкой деталей, в результате которого получится нечто полезное, то этот проект – для вас!

Одно из преимуществ работы на компанию, занимающуюся производством программ, заключается в том, что вам часто представляется возможность протестировать прототипы нового железа. Однако не в данном случае – я купил себе Raspberry Pi4 потому, что она очень дешёвая!

На Raspberry Pi4 стоит четырёхъядерный ARM Cortex A72, до 4 ГБ памяти и гигабитный порт Ethernet – и всё это всего за $35.

На Raspberry Pi4 есть ОС Raspbian (на основе Debian), и готовая библиотека продуктов, поэтому я вставил в неё SD-карточку, чтобы побыстрее загрузиться. Я искал syslog и заметил, что и ядро, и все пользовательские программы скомпилированы как armv7 – то есть, для 32-битной памяти.

Я знаю, что Raspberry Pi4 поддерживает 64 бита, поэтому я не захотел запускать на ней 32-битную ОС. Я взял другую карту памяти и поставил на неё Debian. Debian, не содержащий ничего лишнего, скомпилированный как aarch64 – что означает 64-битную память.

Пролог

По сети сейчас гуляет видео — как автопилот Теслы видит дорогу.

У меня давно чесались руки транслировать видео, обогащенное детектором, да и в реальном времени.



Проблема в том, что транслировать видео я хочу с Raspberry, а производительность нейросетевого детектора на ней оставляет желать лучшего.

Инструкция по сборке роботизированной платформы для изучения ROS с грузоподъемностью более 30 кг

ROS — это мета-операционная система (с открытым исходным кодом) для роботов. Это превратилось в стандарт отрасли. Имея готовый интерфейс обмена сообщениями между различными узлами Вашей системы и огромное количество готовых решений для различных компонентов очень легко построить своего робота.

Для ROS есть среда-симулятор Gazebo, т.е. можно программировать робота даже не имея его физически. Первое знакомство с ROS у большинства вызывает восторг, Вы публикуете и читаете топики, пробуете управлять turtlesim. А дальше может возникнуть проблема с переходом к полноценно действующим роботам, которые взаимодействуют с окружающей средой. Некоторая часть идет дальше и создает необходимого робота в симуляторе. Многие так и застревают в gazebo, им я посвящаю данный пост.

Существует множество проектов, где в качестве основы системы используется Raspberry PI, но имеется ряд сложностей с обеспечением питания и взаимодействия с внешними устройствами. Я хотел бы поделиться опытом создания небольшого шилда для миникомпьютера, упрощающего его применение и повышающего надежность всей системы.

30 ноября — 1 декабря в Нижнем Новгороде прошел OpenVINO хакатон. Участникам предлагалось создать прототип продуктового решения с использованием Intel OpenVINO toolkit. Организаторами был предложен список примерных тем, на которые можно было ориентироваться при выборе задачи, но финальное решение оставалось за командами. Кроме этого, поощрялось использование моделей, которые не входят в продукт.

В статье расскажем про то, как мы создавали свой прототип продукта, с которым в итоге заняли первое место.

Хочу рассказать о своем небольшом опыте работы с Home Assistant (далее – HA) на Raspberry pi и о подключении функционала видео регистрации, датчика движения и, соответственно, функции охраны дома с получением по почте снимков в случае срабатывания “охраны”.

Конечно же, одной из причин является желание понять из ваших отзывов, что же я все-таки “понаделал не так”, реализуя данный сценарий.

Есть три пути настройки вышеуказанного функционала: “без заморочек”, “короткий” и “самостоятельный”. В первом случае, вы, скачав готовый образ с сайта https://ViaMyBox.com/downloadpage для вашей Raspberry pi, можете посмотреть, как все выглядит в уже настроенном виде. Во втором случае, вы можете скачать zip с сайта или с гитхаб проекта, проинсталлировать и поставить HA docker образ через утилиту (sudo via-setup.sh), чтобы посмотреть, как все настроено. И, наконец, третий путь — настроить “все по-своему”: взять что-нибудь полезное с сайта или githab проекта, или из этого туториала. Ссылки на все в конце статьи.

Поскольку WireGuard станет частью будущего ядра Linux 5.6, я решил посмотреть, как лучше всего интегрировать этот VPN с моим LTE-маршрутизатором/точкой доступа на Raspberry Pi.

Оборудование

• Raspberry Pi 3 с модулем LTE и публичным IP-адресом. Здесь будет VPN-сервер (далее в тексте он называется edgewalker)
  
• Телефон на Android, который должен использовать VPN для всех коммуникаций
  
• Ноутбук Linux, который должен использовать VPN только внутри сети

Каждое устройство, которое подключается к VPN, должно иметь возможность подключаться ко всем другим устройствам. Например, телефон должен иметь возможность подключаться к веб-серверу на ноутбуке, если оба устройства являются частью сети VPN. Если настройка получится достаточно простой, то можно подумать о подключении к VPN и десктопа (по Ethernet).

Это телевизор с диагональю 50” и 37 RGB точками адаптивной фоновой подсветки по верхней и боковым сторонам экрана. Как сделать аналогичную адаптивную фоновую подсветку для любого экрана или ТВ — тема избитая, но вполне актуальная по ряду причин.

Во-первых, все меняется. Пару лет назад еще не было проекта, работающего без программных или аппаратных костылей. Во всяком случае мне не встречались такие публикации. Те, что описаны на просторах рунета – либо потеряли актуальность в связи с устареванием программных или аппаратных платформ, либо реализуют данную технологию только применительно к мониторам, подключенным к ПК.

Во-вторых, на рынке нет и не будет самсунгов, сони, элджи и прочих ТВ с поддержкой данной технологии, так как она запатентована на многие годы вперед компанией Philips. И наконец — все решения «из коробки», доступные на али и иже с ним – имеют ряд ограничений в гибкости настроек и адаптации к размеру кадра видеоконтента, корректировок цветовой гаммы и т. д, являясь при этом всего лишь аппаратным костылем, анализирующим внешний сигнал и работающий только на формирование подсветки.

Добрый день всем. В этой статье я хотел бы рассказать о своем опыте использования 3G-модема SIM7600X, который можно подключать к Raspberry Pi. Статья может оказаться полезной тем из вас, кому необходимо использовать Raspberry автономно, в условиях отсутствия WIFI-сети.

Параметры системы

Raspberry Pi 3B+
OS: Raspbian GNU/Linux 10 (buster)
Модем SIM7600E 4G HAT, версия прошивки LE11B08SIM7600M22

В рамках предыдущего моего проекта, «Видеофон из Raspberry Pi», мне довелось для настройки оборудования и решения проблемы, воспользоваться утилитой Iperf. Программа давно известная в кругу специалистов, работающих с локальными сетями.

Утилита позволяет генерировать трафик для анализа пропускной способности сети.

С ее помощью, довольно просто измерить максимальную пропускную способность сети между двумя устройствами (сервером и клиентом) и провести нагрузочное тестирование канала связи.
Думаю, в связи с увеличением домашних сетевых устройств, она будет довольно востребована, как для поиска и анализа неисправностей (сбоев) в работе, так и для оптимального размещения WiFi оборудования.

В моем примере, программа устанавливалась на Raspberry Pi с установленной системой домашней автоматизации MajorDoMo — базовый образ, и на устройства, работающие под ОС Windows (ноутбук), Android (смартфон, ТВ, медиаплеер).

Под катом немного про установку и тестирование, а также небольшой пример интеграции в систему домашней автоматизации MajorDoMo.