Archiv der Kategorie: Allgemein

Sipeed MAix BiT for RISC-V AI+IoT

Heute eingetroffen:

Sipeed MAix BiT Front

Sipeed MAix BiT Back

Was hat Sipeeds MAix BiT zu bieten?

MAix’s CPU

Kendryte K210 system-on-chip (SoC), bietet folgende Features:

  • Dual-Core RISC-V 64bit IMAFDC
  • 8 MB high-speed SRAM
  • max. 800 MHz Clock
  • KPU (Neural Network Processor)
  • APU (Audio Processor)
  • Flexible FPIOA (Field Programmable IO Array) for GPIO Mapping
  • DVP camera and MCU LCD interface
  • Accelerators and peripherals: AES Accelerator, SHA256 Accelerator, FFT Accelerator (not APU’s one), OTP, UART, WDT, IIC, SPI, I2S, TIMER, RTC, PWM, etc

MAix’s Module integrates K210, 3-channel DC-DC power, 8MB/16MB/128MB Flash (M1w module add wifi chip esp8285 on it) into Square Inch Module.

M1 Module

Sipeed MAix BiT Development Board

Integriert USB2UART Chip, Auto-Download Schaltung, RGB LED, DVP Camera FPC Anschluss für FPC camera und Standard M12 Kamera), MCU LCD FPC Anschluss (für 2.4 inch QVGA LCD), SD Card Slot (Bild oben).

MAix’s SoftWare

  • MAIX wird durch ein Standalone SDK, FreeRTOS SDK auf Basis von C/C++ unterstützt.
  • Ein MicroPython Port unterstützt FPIOA, GPIO, TIMER, PWM, Flash, OV2640, LCD, etc. Das MaixPy Projekt und die MaixPy Dokumentation stehen auf Github zur Verfügung.

Ich bin gespannt auf die ersten Schritte in diesem neuen Umfeld…

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Externer ADC am ESP32

In einem früheren Post hatte ich das ADDA-Subsystem des ESP32 untersucht und konnte nur wenig überzeugende Resultate präsentieren.

Ich habe die Messungen an einem neuen ESP32_Core_board v2 wiederholt. Die Resultate waren vergleichbar zur letzten Untersuchung.

ESP32 DAC-ADC-Characteristics

Im ESP32 Forum habe ich einen Hinweise zum Thema gefunden (https://www.esp32.com/viewtopic.php?f=2&t=4784&hilit=adc+accuracy) und eine Polynomapproximation der Kennlinie auf Github.

Diese Funktion habe ich in meinen Test eingebaut und die folgenden Ergebnisse erzielt:

ESP32 DAC-ADC-Characteristics

Schon in der Gesamtcharakteristik ist eine verbleibende Nichtlinearität zu erkennen, die im Detailbild noch deutlicher wird. Die Trendlinie zeigt eine Korrekturmöglichkeit am Gain. Es bleiben aber die nichtlineare Abweichungen , die allenfalls durch ein angepasstes Polynom reduziert werden könnten.

ESP32 DAC-ADS1015-Characteristics – Abweichung der ADC Spannung

Eine Alternative ist ein externer ADC. Ich verwende einen 12-bit ADC ADS1015, den es als Breakout Board von Adafruit u.a. gibt.

Adafruit ADS1915

Das Testprogramm ESP32_DAAD_ext_Test.ino ist auf Github abgelegt.

Die Resultate sehen folgendermassen aus:

ESP32 DAC-ADS1015-Characteristics

Erwartungsgemäss bekommen wir eine lineare Kennlinie, die aber bei näherem Hinsehen mit einem Offset und einem Gain behaftet ist, wie die folgende Darstellung besser zeigt.

ESP32 DAC-ADS1015-Characteristics – Abweichung der ADC Spannung

Diese Eigenschaften lassen sich kalkulatorisch ausgleichen und wir erhalten schliesslich Abweichungen im Bereich weniger mV.

Abweichung der ADC Spannung nach Offset- und Gain-Korrektur

Zwei Jahre Calliope mini

Herzlichen Glückwunsch zum Geburtstag zu zwei Jahren Calliope mini.

Für mich die frohe Botschaft dabei ist die Unterstützung für MicroPython. Nun ist der Calliope mini ist wieder kompatibel zu MicroPython.

Der Lagesensor, B-Taster, die RGB-LED und der Lautsprecher sind nun ansprechbar. Die Calliope mini Bibliothek steht nach der Installation durch die Eingabe

import calliope_mini *

zur Verfügung.

Link zum GitHub Repository: https://github.com/calliope-mini/calliope-mini-micropython

Die Betaversion des beliebten MicroPython Editors Mu  wurde angepasst und ist ebenfalls online verfügbar. Für Dezember ist die offizielle Version angekündigt.
Mu 10

Mit phyWave-Modulen ins IoT

Daten von Sensoren im Netz oder zu Aktoren aus dem Netz verfügbar zu machen ist die Aufgabe von peripherienahen, meist drahtlos kommunizierenden IoT Devices.

Mit den phyWAVE© Modulen stellt Phytec mehrere solcher IoT Module her, die in eigene Anwendungen integriert werden können. Das phyWAVE-CC2650 ist eins der insgesamt drei von Phytec angebotenen phyWAVE Module. Kern ist das TI CC2650 SoC.

csm_phyWAVE-CC2650_95013e94a2

Das TI CC2650 SoC enthält einen 32-Bit-ARM Cortex-M3-Prozessor, der als Hauptprozessor mit 48 MHz betrieben wird. Der Sensor-Controller ist ideal für die Anbindung externer Sensoren und für die autonome Erfassung von analogen und digitalen Daten, während sich der Rest des Systems im Schlafmodus befinden kann.

Der BLE-Controller und der IEEE 802.15.4 MAC sind in ROM eingebettet und laufen teilweise auf einem separaten ARM Cortex-M0-Prozessor. Diese Architektur verbessert die Gesamtsystemleistung und den Stromverbrauch und stellt den Flash-Speicher für die Anwendung frei. Bluetooth- und ZigBee-Stacks sind kostenlos von TI erhältlich.

phyWAVE-CC26xx-block-diagram

Das phyNODE Sensor-Board stellt die Peripherie für den Betrieb des phyWAVE-CC2650 bereit. Am Rande des Boards sind eine Reihe von Sensoren angeordnet.

BLE hat die Möglichkeit, Daten in zwei verschiedenen Modes auszutauschen. Es werden der Advertising Mode und der Connected Mode unterschieden.

Nach einem Reset des phyWAVE Sensor-Boards befindet sich dieses im Advertising Mode und gibt seine MAC-Adresse aus. BLE Devices weisen eine einzigartige 6-Byte BLE- oder MAC-Adresse auf, die mit Hilfe des Kommandos sudo hcitool lescan vom als BLE Client dienenden Raspberry Pi abgefragt werden kann.

KommunikationNach dem Verbindungsaufbau werden alle Farben der RGB-LED nacheinander aktiviert bis schließlich am Ende die weiße LED eingeschaltet bleibt. Daran anschließend folgen Abfragen der einzelnen Sensoren bis hin zum Farbsensor und die Ausgabe der ermittelten Werte. Die Abfrage der Sensoren erfolgt in einer Endlosschleife.

Mit Hilfe eines Python-Scripts werden die übermittelten Sensordaten ausgewertet und einem Shell-Script zur Übermittlung an einen Server zur Visualisierung gesendet.

Der komplette Beitrag ist in der Design&Elektronik 10/2018 veröffentlicht. Der OnLine-Beitrag ist unter https://www.elektroniknet.de/design-elektronik/embedded/mit-phywave-modulen-ins-iot-158755.html zu finden. Die Software steht auf Github zum Download bereit.

 

Einfache LoRaWAN-Knoten für das IoT

Low Power Wide Area Network (LPWAN) steht als Oberbegriff für viele unterschiedliche Protokolle. Neben dem hier betrachteten LoRa stehen Sigfox, LTE-M, Weightless, Symphony Link und einige andere im Wettbewerb.

Im Gegensatz zu einigen anderen Protokollen ist der LoRa-Standard Open Source und nicht proprietär. Das ist ein Grund für das rasante Wachstum von LoRaWAN-Netzwerken über ganze Länder, beginnend in den Ballungszentren.

Im Kindle eBook mit dem Titel „Einfache LoRaWAN-Knoten für das IoT“ beschreibe ich, wie mit sehr einfachen Mitteln und zu niedrigen Kosten LoRaWAN-Sensorknoten ohne Lötarbeiten selbst entwickelt werden können, die ihre Daten dann an einen LoRaWAN-Server senden.

Im Bild sind die betreffenden LoRaWAN-Knoten zu sehen:Nodes-1

Vom LoRaWAN-Server sind die Daten abrufbar und in eine beliebige Anwendung integrierbar. The Things Network (TTN) stellt mit seinem dezentrale Open-Source-Netzwerk die erforderliche Infrastruktur bereit.

Die folgende Abbildung zeigt, wie durch eine Subscription des Topics elsys_nodes/devices/+/up/#  alle zum LoRaWAN-Server hochgeladenen Messages von in der Application elsys_nodes registrierten Devices vom MQTT-Client MQTTlens empfangen werden.

Abbildung 57

Zum aktuellen Zeitpunkt, das war der 15.09.2018 11:38:39, betrug die Temperatur 19.4 °C bei einer relativen Luftfeuchtigkeit vom 71%. Die Batteriespannung lag bei 3.532 V.

Ein andere Möglichkeit der weiteren Verarbeitung der über mittelten Daten besteht darin, dass beispielsweise ein MQTT-Client auf einem Linux-Device, wie z.B. Raspberry Pi, diesen MQTT-Topic abonniert und daraus weitere Informationen respektive Aktionen ableitet. Das könnte dann z.B. eingebunden in eine Website so aussehen:

Abbildung 58

Wer bislang mit einem Arduino erste Erfahrungen sammeln konnte, der ist bestens auf diese zukunftsträchtige Aufgabenstellung vorbereitet und kann erste praktische Erfahrungen im Internet of Things sammeln.

Die Quelltexte zu den behandelten LoRaWAN-Knoten sind auf Github abgelegt.

Link zum eBook: https://www.amazon.de/dp/B07HDP62K3
Link zur Printausgabe: https://www.amazon.de/dp/3907857356

 

Mit Arduino-kompatiblen Modulen Radarsensoren flexibel aufbauen

radino_radar_45_640Unter der Titel „Mit Arduino-kompatiblen Modulen Radarsensoren flexibel aufbauen“ ist in der Elektronikpraxis ein Beitrag zum flexiblen Einsatz der radino/radino32 Funkmodule der Dresdner Fa. In-Circuit erschienen. (Print EP 14/2018, S. 14, Online Link oben)

Dabei kann der Einsatz der Module mit nahezu beliebigen Sensoren erfolgen und ist nicht auf die hier verwendeten Radarsensoren beschränkt.

Nextion HMI

Nextion HMI bezeichnet ein grafisches Farb-Display, welches als grafisches User-Interface (GUI) Steuerungs- und Visualisierungsaufgaben wahrnehmen kann.

Die Nextion HMIs umfassen einen Hardwareteil, das sind verschiedene TFT-Boards, und einen Softwareteil, den Nextion-Editor.

Die Nextion TFT-Platinen verwenden einen seriellen Anschluss für die Kommunikation mit einem Mikrocontroller. Eine komplexe Verkabelung wird so vermieden.

Beim Bezug eines Nextion HMI über deren Distributoren wird man ein Display mit einer Bezeichnung NX3224T028_011R oder ähnlich erhalten. Bezieht man hingegen ein solches Board über einen der grossen Anbieter aus Fern-Ost, dann kann es passieren, dass das Display mit TJC3224T028_011R bezeichnet ist.

Folgendes erscheint mir wichtig zu wissen:

  1. Displays mit der Bezeichnung TJC… werden von Taojingchi (TJC) für den chinesischen Markt vertrieben.
  2. Display mit der Bezeichnung NX… werden von ITEAD Studios für den internationalen Markt vertrieben.
  3. Beide Firmen haben ihren Sitz in Shenzen.
  4. TJC und Nextion arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass die Firmware von einer Firma nicht mit der der anderen kompatibel ist.
  5. Beide Firmen haben ihren eigenen Editor, die sich in der Funktionalität leicht unterscheiden.
  6. Es ist der Nextion Editor für die GUI-Entwicklung für NX-Displays und der USART HMI Editor mit chinesischer Beschriftung für die TJC-Displays zu verwenden. Ein Mix funktioniert nicht!

Download-Links:

Mit dem USART HMI Editor kann man auch ohne Chinesisch-Kenntnisse arbeiten, wenn man parallel dazu den Nextion Editor aufmacht. Der Aufbau der beiden ist (weitgehend) identisch.