HW1 จาก Gesture Platforms เป็นมือหุ่นยนต์และข้อมือหุ่นยนต์ความคล่องตัวสูง (High-Dexterity) แบบ 10 องศาอิสระ (10-DOF) ที่พัฒนาขึ้นบนไมโครคอนโทรลเลอร์ไร้สาย ESP32-S3 โดยมุ่งเป้าไปที่นักวิจัย นักการศึกษา และนักพัฒนาสายเมกเกอร์เป็นหลัก ช่วยเติมเต็มช่องว่างระหว่างมือหุ่นยนต์ DIY ทั่วไปกับมือหุ่นยนต์อุตสาหกรรมระดับสูงที่มีราคาสูง ตัวอุปกรณ์มีน้ำหนักเพียงประมาณ 500 กรัม แต่สามารถรองรับน้ำหนักบรรทุกแบบเคลื่อนไห ได้สูงสุด 1 กิโลกรัม และรองรับน้ำหนักแบบคงที่ได้สูงสุด 3 กิโลกรัม รองรับการเชื่อมต่อผ่านพอร์ต USB-C และ Bluetooth 5.0 พร้อมซอฟต์แวร์เดสก์ท็อปสำหรับควบคุมและพัฒนาแอปพลิเคชัน รวมถึง SDK สำหรับภาษา Python และ C++ ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับแต่งการทำงานได้อย่างยืดหยุ่น สเปคของ Gesture HW1 : ไมโครคอนโทรลเลอร […]
Modos Flow : จอ E-Paper ระบบสัมผัส 13.3 นิ้ว ใช้ FPGA พร้อมพอร์ต USB-C และ Stylus
Modos Flow เป็นจอภาพหน้าจอสัมผัสขนาด 13.3 นิ้วรองรับ USB-C ที่มาพร้อมเทคโนโลยีจอ E-Paper ทั้งแบบขาวดำและสี โดยพัฒนาต่อยอดมาจากชุดพัฒนา Modos Paper devkit ที่เปิดตัวเมื่อปีที่ผ่านมา ซึ่งใช้ชิป FPGA AMD/Xilinx Spartan-6 LX16 และไมโครคอนโทรลเลอร์ STMicro STM32H750 Arm Cortex-M7 ความแตกต่างสำคัญคือ Modos Flow ถูกออกแบบให้ใกล้เคียงกับผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคมากยิ่งขึ้น ด้วยตัวเครื่องแบบครบชุด (Full Enclosure) รองรับหน้าจอสัมผัส พร้อมตัวเลือกการใช้งานปากกาสไตลัส รองรับการแสดงผล E-Paper สีได้สูงสุด 4,096 สี และมีไฟส่องหน้าจอ (Frontlight) สำหรับใช้งานในสภาพแสงน้อย สเปกของ Modos Flow: FPGA – ใช้ชิป AMD Xilinx Spartan-6 LX16 FPGA ที่ทำงานร่วมกับ Caster gateware เช่นเดียวกับ devkit รุ่นก่อนหน้า MCU – ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ […]
SamuRoid : หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ 22-DOF ที่ใช้ Raspberry Pi 4 Model B พร้อมรองรับ Multimodal LLMs และ ROS
Shenzhen Xiao R Geek Technology (XiaoR GEEK) SamuRoid เป็นหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์แบบชีวภาพ (bionic humanoid) แบบ 22 องศาอิสระ (22-DOF) ที่พัฒนาขึ้นโดยใช้ Raspberry Pi 4 Model B เป็นแกนหลัก ออกแบบมาสำหรับนักวิจัย ผู้สอน และนักพัฒนาด้านหุ่นยนต์ โดยหุ่นยนต์รุ่นนี้ผสานการทำงานของระบบ Robot Operating System (ROS) แบบดั้งเดิมเข้ากับความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (embodied AI) สมัยใหม่ได้อย่างลงตัว แนวคิดของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่ใช้บอร์ด SBC ไม่ใช่เรื่องใหม่ โดยก่อนหน้านี้เราเคยกล่าวถึงหุ่นยนต์ลักษณะคล้ายกัน เช่น Tonybot และ PiMecha, ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การควบคุมเซอร์โวพื้นฐาน การประมวลผลภาพด้วย OpenCV และการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น เมื่อเปรียบเทียบกับหุ่นยนต์เหล่านั้น SamuRoid มีราคาสูงกว่าค่อนข้างมาก แต […]
UGV Beast : หุ่นยนต์ AI ล้อแบบตีนตะขาบสำหรับงานออฟโรด รองรับ Raspberry Pi 4/5
Waveshare UGV Beast เป็นหุ่นยนต์ออฟโรดแบบล้อยางตีนตะขาบ (tracked wheels) ที่ออกแบบมาสำหรับใช้งานร่วมกับ Raspberry Pi 4 หรือ Raspberry Pi 5 โดยให้บอร์ดหลักทำหน้าที่ประมวลผลด้าน AI Vision และการวางแผนกลยุทธ์ ขณะที่ไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 จะทำหน้าที่ควบคุมการเคลื่อนที่และประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่าง ๆ หากดีไซน์ดูคุ้นตา นั่นเป็นเพราะมันเป็นรุ่นต่อยอดจาก UGV Rover ที่เคยนำเสนอในปี 2024 โดยเปลี่ยนจากล้อ 6 ล้อของรุ่นเดิม มาเป็นตีนตะขาบ 2 ข้างแบบเดียวกับรถถัง เพื่อเพิ่มความสามารถในการขับเคลื่อนบนสภาพพื้นผิวที่ยากลำบากได้ดียิ่งขึ้น สเปคของ Waveshare UGV Beast : รองรับบอร์ด SBC – Raspberry Pi 4B หรือ Raspberry Pi 5 บอร์ดควบคุมหลัก /sub-controller ชิปหลัก (SoC)– ESP32 ไมโครคอนโทรลเลอร์แบบไร้สาย รองรับ WiFi, Bluetooth แ […]
reBot Arm B601-DM – หุ่นยนต์แขนกลแบบโอเพ่นซอร์ส 6+1 DoF สำหรับงาน Embodied AI และการควบคุมระยะไกล
Seeed Studio reBot Arm B601-DM เป็นหุ่นยนต์แขนกลแบบ 6 แกน (พร้อมกริปเปอร์แบบขนาน) ที่เป็นแบบโอเพ่นซอร์ส ออกแบบมาเพื่อลดอุปสรรคในการเริ่มต้นเรียนรู้ด้าน Embodied AI และการควบคุมระยะไกล (teleoperation) ตัวแขนสร้างขึ้นบนแอคชูเอเตอร์ประสิทธิภาพสูงของ Damiao ทำให้รองรับระยะเอื้อมสูงสุด 767 มม. รับน้ำหนักได้ประมาณ 1.5 กก. และมีความแม่นยำในการทำซ้ำ สูงถึง 0.2 มม. อุปกรณ์นี้ถูกออกแบบมาสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาหุ่นยนต์ โดยสามารถใช้งานร่วมกับเฟรมเวิร์กด้าน AI และหุ่นยนต์ยอดนิยมได้ทันที เช่น ROS 1/2, LeRobot ของ Hugging Face, NVIDIA Isaac Sim และ Pinocchio สเปค่ของ Seeed Studio reBot Arm B601-DM: การสื่อสาร – CAN bus ความเร็ว 1Mbps และ UART ความเร็ว 921600bps องศาอิสระ (DOF) – แขนกล 6 แกน + กริปเปอร์แบบขนาน 1 ตัว มอเตอร์ […]
Bee Write Back – writerdeck แบบ DIY ที่ใช้ Raspberry Pi Zero 2 W มาพร้อมหน้าจอ OLED ขนาด 5.5 นิ้ว และคีย์บอร์ด Mechanical
Bee Write Back เป็นโปรเจกต์ writerdeck แบบ DIY ที่ใช้บอร์ด Raspberry Pi Zero 2 W โดยออกแบบให้สามารถทำตามได้ไม่ยาก เพราะใช้ชิ้นส่วนที่หาซื้อได้ทั่วไป เช่น หน้าจอ OLED, สวิตช์, คีย์บอร์ด Mechanical พร้อมคีย์แคป และเคสที่พิมพ์ด้วย 3D Simon (shmimel) สร้าง Bee Write Back ขึ้นมาเป็นอุปกรณ์ writerdeck สำหรับพิมพ์ข้อความที่ออกแบบมาให้โฟกัสกับการเขียนโดยเฉพาะตัดสิ่งรบกวนต่าง ๆ ออกไป เพื่อใช้บันทึกความคิดแทนการเขียนลงสมุดแบบเดิม ๆ ซึ่งผลงานที่ได้ก็ดูน่าใช้งานและเรียบร้อยดี ส่วนประกอบหลักของ Bee Write Back : Raspberry Pi Zero 2 W SBC ที่ใช้ Broadcom BCM2711 quad-core Cortex-A53 SoC, RAM 512MB รองรับ WiFi 4 และ Bluetooth 4.2 หน้าจอ – AMOLED ขนาด 5.5 นิ้ว ความละเอียด 1280 x 720 ($52 (~1,700฿) บน AliExpress) อุปกรณ์คีย์บอร์ […]
บอร์ด Digital Radio HAT สำหรับ Raspberry Pi เพิ่มความสามารถรับสัญญาณวิทยุ AM, FM, DAB, DAB+ และ HD Radio
เราได้เขียนบทความเกี่ยวกับโปรเจกต์เครื่องรับวิทยุ DAB+ แบบฮาร์ดแวร์โอเพ่นซอร์สที่ใช้ ESP32, แต่ปรากฏว่ายังมีอีกโปรเจกต์หนึ่งสำหรับวิทยุดิจิทัลที่ใช้ Raspberry Pi ที่เพิ่งเปิดตัวเมื่อประมาณสามสัปดาห์ที่ผ่านมา Raspiaudio Digital Radio V1 HAT เป็นบอร์ดเสริมที่เพิ่มความสามารถในการรับสัญญาณวิทยุ AM/FM, DAB/DAB+ และ HD Radio ให้กับบอร์ด Raspberry Pi ทุกรุ่นที่มี GPIO header แบบ 40 พิน โดยรองรับการตั้งค่าและควบคุมผ่านซอฟต์แวร์แบบ CLI หรือผ่านเว็บเบราว์เซอร์ สเปคของ Digital Radio V1 HAT : รองรับบอร์ด SBC – Raspberry Pi Zero 1/2, Raspberry Pi 4/5, etc… ชิปตัวรับสัญญาณวิทยุดิจิทัล – Skyworth Si4689-A10 (ดูเอกสารสรุปผลิตภัณฑ์) รองรับย่าน FM ทั่วโลก (76 ถึง 108 MHz) รองรับย่าน AM ทั่วโลก (520 ถึง 1710 kHz) รองรับ DAB และ D […]
RuView ที่ใช้ ESP32 สำหรับตรวจจับการมีอยู่ ท่าทาง และสัญญาณชีพผ่าน WiFi
RuView เป็นการพัฒนาแบบโอเพ่นซอร์สของเทคโนโลยี “WiFi DensePose” โดยใช้โหนด ESP32 หลายตัว เพื่อแปลงสัญญาณ WiFi ให้กลายเป็นการตรวจจับท่าทางมนุษย์แบบเรียลไทม์ การติดตามสัญญาณชีพ และการตรวจจับการมีอยู่ของบุคคล โดยไม่ต้องพึ่งพากล้องวิดีโอ WiFi DensePose เป็นเทคนิคด้านการตรวจจับ (sensing) ที่เริ่มมีการศึกษาในงานวิจัยทางวิชาการ โดยอาศัยสัญญาณ WiFi ในการสร้างแบบจำลองท่าทางของมนุษย์ขึ้นมาใหม่, RuView ได้นำเทคนิคนี้มาพัฒนาโดยใช้ภาษา Rust หรือ Python และอาศัยเราเตอร์ WiFi ร่วมกับโหนด ESP32 หลายตัว เพื่อทำการติดตามท่าทางของร่างกาย ตรวจจับอัตราการหายใจ และวัดอัตราการเต้นของหัวใจได้ แม้กระทั่งทะลุกำแพง แต่โปรเจกต์นี้ก็มีประเด็นถกเถียง เนื่องจากมีบางส่วนตั้งข้อสงสัยว่าเทคโนโลยีดังกล่าวอาจไม่เป็นความจริง โซลูชันนี้อาศัยการเปลี่ […]








