ข่าว หุ่นยนต์

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ด Pico-ITX SBC ที่ใช้ 13th gen Raptor Lake SoC สูงสุด Intel Core i7-1370PE

บอร์ด Pico-ITX SBC ที่ใช้ 13th gen Raptor Lake SoC สูงสุด Intel Core i7-1370PE

Raptor Lake Pico-ITX SBC

AAEON PICO-RAP4 เป็นบอร์ด Pico-ITX SBC ขนาด 2.5 นิ้วที่ใช้โปรเซสเซอร์ Intel Raptor Lake ตั้งแต่ Intel Processor 300U แบบ penta-core ไปจนถึง Intel Core i7-1370PE แบบ 14-core พร้อมหน่วยความจำ DDR5 SO-DIMM สูงสุด 32GB และรองรับอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล M.2 NVMe, SATA และ mSATA บอร์ด Pico-ITX ยังมีพอร์ต Ethernet สองพอร์ต (2.5GbE + GbE) พร้อมรองรับ TCC และ TSN, อินเทอร์เฟสการแสดงผล HDMI และ eDP/LVDS, พอร์ต USB หลายพอร์ต, อินเทอร์เฟส RS232/RS422/RS485 สองพอร์ต และอินเทอร์เฟส I2C และ GPIO สำหรับการขยาย สเปคของ AAEON PICO-RAP4: SoC – Raptor Lake SoC รุ่นที่ 13 (เลือก 1 โปรเซสเซอร์) – หมายเหตุ : ความถี่ที่แสดงเป็นความถี่พื้นฐาน โปรเซสเซอร์ Intel Core i7-1370PE 14C/20T @ 1.9GHz พร้อม Intel UHD Graphics; PBP: 28W โปรเซสเซอร์ I […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Waveshare MAX9296A: บอร์ดกล้อง GMSL ออกแบบมาสำหรับบอร์ดพัฒนา NVIDIA Jetson Orin

Waveshare MAX9296A: บอร์ดกล้อง GMSL ออกแบบมาสำหรับบอร์ดพัฒนา NVIDIA Jetson Orin

Waveshare MAX9296A GMSL camera board

Waveshare MAX9296A บอร์ดกล้อง GMSL สามารถเชื่อมต่อกล้องสองตัวเข้ากับบอร์ดพัฒนา NVIDIA Jetson Orin Nano / NX บอร์ดนี้ใช้ MAX9296A Deserializer IC และรองรับโปรโตคอล GMSL1 และ GMSL2 เพื่อให้การส่งวิดีโอรวดเร็วและมีความหน่วงต่ำ (low-latency) บอร์ดนี้ใช้อินเตอร์เฟสความเร็วสูงในการส่งข้อมูลวิดีโอ ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานเช่น รถยนต์ไร้คนขับ, การมองเห็นของเครื่องจักร (machine vision) และระบบรักษาความปลอดภัย ก่อนหน้านี้เราเคยกล่าวถึงผลิตภัณฑ์ที่ใช้ GMSL เช่น AAEON BOXER-8645AI, Neousys Technology NRU-110V และอื่นๆ นอกจากนี้เรายังเคยเขียนบทความเกี่ยวกับ NileCAM21 ซึ่งสามารถใช้งานร่วมกับสายเคเบิลยาว 15 เมตร เรามาดูคุณสมบัติของบอร์ดกล้องตัวใหม่กัน สเปคของบอร์ดกล้อง Waveshare MAX9296A: หมายเลขชิ้นส่วน Waveshare – MAX9296-G […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Ochin V2 – บอร์ดฐาน Raspberry Pi CM4 ขนาดจิ่วพร้อม micro HDMI และรองรับ Fast Ethernet สำหรับใช้งานด้านหุ่นยนต์

Ochin V2 – บอร์ดฐาน Raspberry Pi CM4 ขนาดจิ่วพร้อม micro HDMI และรองรับ Fast Ethernet สำหรับใช้งานด้านหุ่นยนต์

Ochin V2 CM4 robotics carrier board USB C board

Ochin V2 เป็นบอร์ดฐาน Raspberry Pi CM4 carrier board เป็นรุ่นอัพเดต บอร์ด Ochin มีขนาดจิ่วสำหรับแอปพลิเคชันด้านหุ่นยนต์และโดรน โดยได้เพิ่มพอร์ต micro HDMI, รองรับ Fast Ethernet ผ่านแพดหรือตัวเชื่อมต่อ GHS (ไม่มีคอนเนกเตอร์ RJ45), LED สำหรับผู้ใช้ 2 ดวง และและการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ฟอร์มแฟคเตอร์ยังเหมือนเดิมขนาด 55 x 40 x 4.7 มม. หรือขนาดประมาณ Raspberry Pi Compute Module 4 ซึ่งเมื่อรวมกับอินเทอร์เฟส USB, UART, I2C และ SPI ที่หลากหลาย ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานในพื้นที่จำกัด เช่น ระบบหุ่นยนต์หรือ UAVs (อากาศยานไร้คนขับ) สเปคของ Ochin V2 (แสดงความแตกต่างจาก Ochin V1 ด้วยตัวหนาหรือขีดทับ– โมดูลที่รองรับ – Raspberry Pi CM4 พร้อมโปรเซสเซอร์ Broadcom BCM2711 quad-core Cortex-A72, RAM สูงสุด 8GB, Fl […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน สร้างรถหุ่นยนต์ด้วยบอร์ดฐาน Car Base Board สำหรับบอร์ด STM32F411 “Black Pill”

สร้างรถหุ่นยนต์ด้วยบอร์ดฐาน Car Base Board สำหรับบอร์ด STM32F411 “Black Pill”

Car Base Board MountedPCB chassis

Car Base Board จาก Applying Microcontroller Solutions เป็นแพลตฟอร์ม Modular สำหรับการสร้างโปรเจกต์รถหุ่นยนต์ที่ใช้บอร์ดพัฒนา WeAct Studio Black Pill, บอร์ด Black Pill เป็นรุ่นอัปเกรดของบอร์ด “Blue Pill 2” และมีไมโครคอนโทรลเลอร์ STM32F411CEU6 ที่ทำงานที่ความเร็ว 100MHz พร้อมหน่วยความจำแฟลช 512 KB, SRAM 128 KB และพอร์ต USB Type-C สำหรับจ่ายไฟและโปรแกรม แผงวงจรพิมพ์หรือ PCB ของ Care Base Board เป็นตัวควบคุมหลักที่รับการขยายฮาร์ดแวร์เช่นโมดูลไร้สาย เซอร์โว และเซ็นเซอร์ เพื่อตรวจสอบและควบคุมรถหุ่นยนต์ ส่วน headers บนบอร์ดช่วยให้สามารถการเชื่อมต่อสายได้อย่างง่ายดาย และช่วยป้องกันสายไฟพันรกรุงรังด้วย การออกแบบของ PCB ทำให้ง่ายต่อการใช้งานอุปกรณ์และบอร์ดที่มีจำหน่ายทั่วไปและอยู่ระหว่างการพัฒนา และจ่ายไฟให้ก […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ด ESP32-S3-Matrix มาพร้อมไฟ LED 64 ดวง, GPIO pins, เซนเซอร์ “attitude” 9-axis สำหรับการใช้กับหุ่นยนต์และการควบคุมการเคลื่อนไหว

บอร์ด ESP32-S3-Matrix มาพร้อมไฟ LED 64 ดวง, GPIO pins, เซนเซอร์ “attitude” 9-axis สำหรับการใช้กับหุ่นยนต์และการควบคุมการเคลื่อนไหว

Waveshare ESP32-S3 Matrix board

ESP32-S3-Matrix ของ Waveshare เป็นบอร์ดพัฒนาไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน AIoT มี RGB LED matrix ขนาด 8×8 (LED 64 ดวง) มีขนาดใหญ่กว่า บอร์ด C3FH4 RGB ที่ใช้ ESP32-C3 และบอร์ด PICO D4 RGB ที่ใช้ ESP32-PicoD4  พร้อม RGB LED matrix ขนาด 5×5 (LED 25 ดวง) นอกจากนี้บอร์ด Waveshare ยังมี header 10 ขา 2 แถวสำหรับ GPIO พร้อมด้วยเซนเซอร์ attitude QMI8658C ในตัว (เซนเซอร์ IMU 9-axis) เหมาะสำหรับโปรเจกต์หุ่นยนต์และการควบคุมการเคลื่อนไหว เมื่อเร็วๆ นี้ Waveshare ได่เปิดตัวผลิตภัณฑ์ราคาไม่แพงซึ่งเหมาะสำหรับการพัฒนาแบบฝังตัว เช่นโมดูลจอแสดงผล LCD แบบสัมผัส IPS ขนาด 1.69 นิ้ว ราคา $15(~550฿), บอร์ด ESP32-C6-Pico$6.99(~250฿), บอร์ด ESP32-S3-Tiny ราคา $4.99(~180฿) และอื่นๆ เราไปดูสเปคของบอร์ดใหม่กัน ข้อมูลจำเพาะข […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Waveshare UGV Rover – หุ่นยนต์ 6 ล้อสำหรับการเรียนรู้ด้าน AI ที่ใช้ Raspberry Pi 4/5 และ ESP32

Waveshare UGV Rover – หุ่นยนต์ 6 ล้อสำหรับการเรียนรู้ด้าน AI ที่ใช้ Raspberry Pi 4/5 และ ESP32

Waveshare Unmanned Ground Vehicle RoverUGV for Raspberry Pi 4 and Pi 5

หุ่นยนต์ UGV Rover ของ Waveshare เป็นแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ 6 ล้อที่ใช้ Raspberry Pi 4 หรือ 5 และใช้โมดูล ESP32 และสร้างขึ้นเพื่อการสำรวจจากระยะไกล การตรวจจับวัตถุ และการนำทางอัตโนมัติ โดยซอร์สโค้ดของแพลตฟอร์มเป็น Open Source จึงสามารถจะนำไปใช้สอนหรือเรียนรู้ การเขียนโปรแกรม หุ่นยนต์ การทดลอง AI และแอปพลิเคชันอื่น ๆ อีกมากมาย Unmanned Ground Vehicle (UGV) มีลักษณะเป็นรถบรรทุกไร้คนขับตัวถังอะลูมิเนียมหนา 2 มม., ล้อทั้ง 6 มีขนาด 80 มม.สามารถรับน้ำหนักและแรงกระแทก และระบบขับเคลื่อน 4 ล้อที่ควบคุมโดย ESP32 เป็น sub-controller แล้วยังคอยควบคุมการทำงานเซ็นเซอร์, LiDAR, กล้อง และอื่นๆ,  สมองหรือบอร์ดควบคุมหลักของหุ่นยนต์คือ Raspberry Pi SBC ไม่ว่าจะเป็น Pi 4B หรือ Pi 5 สำหรับการมองเห็นของหุ่นยนต์ (Computer Vision) และการเร […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ใช้ชิป AI SoC ของ Qualcomm QCS6490

แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ใช้ชิป AI SoC ของ Qualcomm QCS6490

Qualcomm RB3 Gen 2 Platform Vision Kit

Qualcomm ประกาศ 2 รายการ ที่งาน Embedded World 2024 ได้แก่ Qualcomm QCC730 ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ใช้พลังงานต่ำ (micro-power) รองรับ WiFi 4 สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ และโซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ IoT และแอปพลิเคชันแบบฝังตัว ที่ใช้โปรเซสเซอร์ QCS6490 ของ Qualcomm ซึ่งเราจะกล่าวถึงในบทความนี้ ชุดคิทนี้ประกอบด้วยโมดูล QCS6490 ที่มี Cortex-A78/A55 octa-core พร้อมประสิทธิภาพ AI 12 TOPS, RAM 6GB และUFS flash 128GB ที่เชื่อมต่อกับบอร์ดหลัก Qualcomm RBx ที่เป็นไปตามมาตรฐาน 96Boards ผ่านอินเทอร์โพเซอร์ (interposer) รวมถึงกล้องที่เป็นอุปกรณ์เสริม, อาร์เรย์ไมโครโฟน และเซนเซอร์ โปรเซสเซอร์ Qualcomm QCS6490/QCM6490 สำหรับอุปกรณ์ IoT สเปค: CPU – Octa-c […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน AMD เปิดตัวโปรเซสเซอร์ Ryzen Embedded 8000 Series ที่มาพร้อม NPU 16 TOPS สำหรับใช้ AI ในงานอุตสาหกรรม

AMD เปิดตัวโปรเซสเซอร์ Ryzen Embedded 8000 Series ที่มาพร้อม NPU 16 TOPS สำหรับใช้ AI ในงานอุตสาหกรรม

AMD Ryzen Embedded 8000

AMD เปิดตัวโปรเซสเซอร์ Ryzen Embedded 8000 Series ในโพสต์กลุ่มพร้อมกับอุปกรณ์ AMD embedded ล่าสุดที่มาพร้อม NPU ที่มีประสิทธิภาพถึง 16 TOPS ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม AMD XDNA ร่วมกับ CPU และ GPU รวมทั้งหมด 39 TOPS ออกแบบมาเพื่อใช้ AI ในงานอุตสาหกรรม ซีพียู Ryzen Embedded 8000 ออกแบบมาเพื่อประมวลผลด้าน Machine Vision, หุ่นยนต์ และระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการควบคุมคุณภาพและการตรวจสอบ, เปิดใช้งานเรียลไทม์,  ทำให้สามารถตัดสินใจในการวางแผนเส้นทางบนอุปกรณ์ เพื่อให้สามารถลด Latency และช่วยในด้านการคาดการณ์ด้านการบำรุงรักษา (predictive maintenance) และการควบคุมอุตสาหกรรมโดยอัตโนมัติ คุณสมบัติของ AMD Ryzen Embedded 8000 : CPU – สูงสุด 8 “Zen 4” cores, 16 threads Cache L1 Instruction Cache – 32 KB […]

Exit mobile version