Набор для самостоятельной сборки ArduCAM Pico4ML-Pro TinyML RP2040 Dev Kit

ArduCAM Pico4ML-Pro TinyML RP2040 Dev Kit — это адаптер для камер на базе микроконтроллера RP2040, разработанный для создания решений TinyML. Он позволяет мгновенно тестировать готовые примеры, такие как распознавание лиц и ключевых слов, без необходимости перепрограммирования.

• Микроконтроллер RP2040 с частотой 133 МГц
• 4 интерфейса SPI для подключения камер Mega
• Программное обеспечение all-in-one для быстрого старта
• Встроенный Wi-Fi и слот microSD
• LCD-экран 2,4 дюйма и модуль IMU
• Поддержка распознавания лиц и ключевых слов

Готовые сценарии TinyML

Адаптер оснащен программным обеспечением all-in-one, которое предоставляет доступ ко всем примерам без перепрограммирования. Это позволяет сразу проверить функции распознавания лиц, ключевых слов и Magic Wand. Такой подход экономит время разработчика и упрощает запуск проекта.

Подключение нескольких камер

Устройство имеет 4 интерфейса SPI для камер Mega и один однопроводной интерфейс для камеры HM01B0. Это позволяет одновременно подключать до четырех камер Arducam Mega для трансляции в реальном времени и делать снимки. Гибкость подключения важна для проектов компьютерного зрения и IoT.

Встроенные датчики и интерфейсы

На плате размещен 2,4-дюймовый LCD-экран, микрофон, модуль IMU и слот microSD. Наличие Wi-Fi и поддержка USB-накопителей расширяют возможности передачи данных. Аудиовход/выход и распознавание лиц поддерживают интерактивные сценарии использования.

Технические характеристики

Микроконтроллер RP2040 работает на частоте 133 МГц с памятью Flash 2 МБ и SRAM 264 КБ. Питание осуществляется от источника 5 В через разъем microUSB типа B. Контроллер USB 1.1 поддерживает режимы хоста и периферийного устройства.

Комплектация

В комплект входит сам набор для разработки Pico4ML Pro TinyML, 4 кабеля с 6 контактами длиной 150 мм, акриловый корпус и винты. Полный набор позволяет быстро собрать рабочую станцию для экспериментов.

Этот набор предназначен для разработчиков, энтузиастов и студентов, работающих над проектами TinyML, компьютерного зрения и IoT. Он обеспечивает плавное внедрение и расширение различных проектов благодаря готовому программному обеспечению и аппаратной платформе.