Die Vielfalt der angebotenen Entwicklungsplatinen ist für Maker inzwischen schon enorm.
Für manche Basteleien bevorzuge ich einfache Entwicklungsboards, mit einer überschaubaren Anzahl an Optionen. Sie sind preiswerter, verbrauchen weniger Strom und ich kann je nach Bedarf die für die jeweilige Anwendung benötigten Umgebungssensoren hinzufügen.
Aber als ich das Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 Entwicklungsboard sah, mit seiner umfangreichen Ausstattung und der daraus resultierenden Vielzahl an Funktionen wie Bluetooth Low Energy, KI mit Tiny Machine Learning, Spracherkennung, Thread, ZigBee usw., war es klar, hiermit kann ich sehr viele Experimente durchführen.
Es basiert auf das NINA B306 Modul, das den Nordic nRF52840-Mikrocontroller enthält und taktet mit 64MHz. Es hat viele Sensoren an Bord, die es einen erlauben, die Umgebung zu erfassen und darauf zu reagieren.
Neben der Standard Entwicklungsumgebung Arduino IDE 2 und der dem Arduino Web-Editor , ist es außerdem möglich mit der OpenMV IDE ab 2.6.4 MicroPython zu programmieren.
Für den einfachen Einstieg gibt es bereits eine Arduino TensorFlow Bibliothek, um vereinfacht deine eigenen künstlichen Intelligenz-Anwendungen zu erstellen.
In diesem Artikel zeige ich dir, einige der von Arduino vorgestellten spannenden Projekte, die du mit diesem Board machen kannst.
Auf dem Board sind folgende Bauteile / Sensoren verbaut:
- Nina B306 Bluetooth 5 LE
Ein leistungsstarkes 2,4-GHz-Bluetooth-5-Low-Energy-Modul® von u-blox mit interner Antenne. Kann verwendet werden, um Daten zwischen verschiedenen Geräten zu übertragen mit der ArduinoBLE-Bibliothek. Weitere Highlights sind Treat und Zigbee Protokoll unterstützung
Arduino Beispiel-Sketch: Verbinden von Nano 33 BLE-Geräten über Bluetooth - 9-Achsen-Trägheit–Bewegungssensor:
ist eine Kombination aus zwei Modulen, dem 6-Achsen-BMI270 und dem 3-Achsen-BMM150, die zusammen ein kombiniertes 9-Achsen-IMU-System ergeben:
3-Achsen-Beschleunigungsmesser (Akzelerometer), kann verwendet werden, um die Bewegung oder Orientierung eines Geräts zu bestimmen.
Arduino Beispiel-Sketch: Zugriff auf Beschleunigungsmesserdaten
3-Achsen-Rotationsgeschwindigkeitssensor (/ Gyroskop), kann verwendet werden, um die Drehbewegung eines Geräts zu bestimmen.
Arduino Beispiel-Sketch: Zugriff auf Gyroskopdaten
3-Achsen-Magnetometer, kann verwendet werden, um die Ausrichtung eines Geräts relativ zum Erdmagnetfeld zu bestimmen, ähnlich wie ein Kompass.
Arduino Beispiel-Sketch: Zugriff auf Magnetometerdaten - Luftdrucksensor: Dieser LPS22HBTR Sensor ist ein Barometer und misst den Luftdruck in Hektopascal (hPa), was dir helfen kann, die Höhe oder das Wetter zu bestimmen.
Arduino Beispiel-Sketch: Zugriff auf die Daten des barometrischen Drucksensors - Luftfeuchtigkeits- und Temperatursensor: Der kapazitive Digitalsensor HS3003 ist ein Hygrometer, misst die relative Luftfeuchtigkeit in Prozent (%) und die Temperatur in Grad Celsius (°C). Er kann auch zur Berechnung des Taupunkts verwendet werden.
Arduino Beispiel-Sketch: Messung von Temperatur und Luftfeuchtigkeit - MEMS Mikrofon: Der MP34DT06JTR ist ein Elektret-Mikrofon ist eine spezielle Bauart des Kondensatormikrofons und nimmt den Schalldruckpegel in Dezibel (dB) auf, was dir ermöglicht, Geräusche oder Sprache zu erkennen.
Arduino Beispiel-Sketch: Steuerung der integrierten RGB-LED mit Mikrofon - Licht- und Farbsensor: Der APDS9960 Fotodetektor / Infrarot-Sensor misst die Helligkeit in Lux (lx) und die Farbe in Rot, Grün und Blau (RGB) Werten.
Arduino Beispiel-Sketch: Gestenerkennung steuert LED - Näherungssensor: Dieser APDS9960-Sensor erkennt auch die Anwesenheit eines Objekts in der Nähe des Boards in Zentimetern (cm).
Arduino Beispiel-Sketch: Näherungserkennung steuert LED
Informationsquelle: https://docs.arduino.cc
Pinbelegung: Belegungsplan
Hardware: Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2
Wichtig: Das Board wird mit 3,3 Volt betrieben und auch anzuschließen Sensoren und Aktoren sollten an allen Anschlüssen diesen Grenzwert nie überschreiten.
Es gibt zwar ein 5 Volt PIN, der jedoch sicherheitshalber werkseitig deaktiviert ist. 5 Volt an diesem Pin sind nur verfügbar, wenn zwei Bedingungen erfüllt sind: Sie erstellen eine Lötbrücke auf den beiden mit VUSB gekennzeichneten Pads und versorgen den Nano 33 BLE Sense Rev2 über den USB-Anschluss mit Strom.
Die drei im Video gezeigten Projekte:
- Beschleunigungsmesser (Akzelerometer) wird verwendet, um bei Bewegung des Boards, die dabei auswertbaren Werte zu zeigen. Zugriff auf Beschleunigungsmesserdaten
Als Entwicklungsumgebung wurde heute mal der Web-Editor verwendet. Wer hier für eine detaillierte Einführung sucht, sollte es mit diesem Tutorial mal versuchen. - Farberkennung: Mit dem APDS9960-Sensor wird gezeigt, wie vier verschiedene Farben erkannt und die RGB-Werte der Farben anzuzeigen. Du kannst ja mal probieren mit diesen Werten die RGB Leuchte onboard die erkannter Farbe anzuzeigen. Erkennen von Farben
- Sprachsteuerung: Lerne, wie du mit deiner Stimme, ganz ohne Internet, einige Parameter auf dem Board einstellen kannst. Du kannst dazu das Mikrofon verwenden, um Sprachbefehle aufzunehmen und sie mit einem maschinellen Lernmodell zu verarbeiten. Du kannst auch eine LED auf dem Board anschließen, um sie mit deiner Stimme zu steuern.
Arduino Beispiel-Sketch: Sprachbefehle mit der Arduino-Spracherkennungs-Engine
Durch die Kombination von einfacher Programmierung und fortschrittlicher Technologie ermöglicht es uns, Projekte zu erstellen, die auf unsere Stimme reagieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass alleine die Sprachsteuerung beim Arduino Nano BLE Sense Rev2 zeigt, was inzwischen die Entwicklung in der Welt der Mikrocontroller auch für den Hausgebrauch enorm mehr Möglichkeiten bietet und dazu auch noch leicht zu händeln ist.
Dieses Tutorial hat gezeigt, wie zugänglich und leistungsfähig diese Technologie sein kann. Mit ein wenig Kreativität und technischem Know-how können wir nun Geräte entwickeln, die auf unsere Befehle hören und entsprechend reagieren. Die Möglichkeiten sind endlos und ich freuen mich darauf zu sehen, was bei euch als Nächstes mit dem Arduino Nano BLE Sense Rev2 gebaut wird!
Video:
