أردوينو وراسبيري باي

أعبث بالحواسيب أحادية اللوحة والمتحكمات الدقيقة منذ فترة، وثمة أمر استغرق مني وقتًا أطول من اللازم لأدركه: إنهما ليسا متنافسين، بل هما أفضل معًا. فلوحة Arduino رائعة للدوائر والمستشعرات والأتمتة، بينما يتولى Raspberry Pi مهام الحوسبة الأثقل. اجمع بينهما وستفتح الباب أمام مشاريع لا يستطيع أيٌّ منهما إنجازها جيدًا بمفرده.

التركيبة المفضلة لديّ هي محطة طقس تعمل مع Home Assistant. تقرأ لوحة Arduino مستشعر BME280 مثبتًا على لوحة تجارب، بينما يشغّل Raspberry Pi نظام Home Assistant، وأربط بينهما عبر MQTT. إنها رخيصة وموثوقة، وتعرض لوحة المعلومات درجة الحرارة والرطوبة في شرفتي مباشرةً.

ومن المشاريع التي أعود إليها دائمًا رقعة شطرنج ذكية: تتحكم لوحة Arduino Nano في مصابيح LED والمفاتيح أسفل الرقعة، بينما يشغّل Pi محرك الشطرنج Stockfish ليكون خصمًا بالذكاء الاصطناعي. إنها مزيج ممتع من الإلكترونيات والطباعة ثلاثية الأبعاد والبرمجيات.

إذا كنت من محبي الألعاب الكلاسيكية، فإن Raspberry Pi يصنع جهاز محاكاة رائعًا، ويمكن أن تتحول لوحة Arduino إلى يد تحكم تصنعها بنفسك له. كما رأيت أشخاصًا مبدعين يبنون قفل باب يعمل بتقنية RFID، حيث يخزّن Pi قاعدة بيانات البطاقات، بينما تتولى لوحة Arduino القارئ وآلية القفل — وهو مشروع منزلي مفيد حقًا.

إذا كنت في البداية، فلا تُفرط في التفكير: احصل على Arduino مستعمل وعلى Pi، وجرّب مشروعًا صغيرًا واحدًا من البداية إلى النهاية. ستتراكم الدروس بسرعة، وقبل أن تدرك ذلك ستجد نفسك تتخيل مشاريعك الخاصة.

المصدر: XDA Developers

يعالج هذا المشروع، المنشور في مدونة Maker التابعة لشركة Robotistan، مشكلة يعرفها كل من ينتقل من اجتماع إلى آخر: فبدلًا من التحقق المستمر من تبويب التقويم أو انتظار إشعار على الهاتف، يمكن رؤية الاجتماع التالي على شاشة مادية موضوعة على المكتب.

يستخدم المشروع شاشة ESP32 HMI TFT LCD بقياس 5.0 بوصة. تحتوي الشاشة أصلًا على متحكم ESP32-S3 وواي فاي ودائرة تشغيل الرسوميات، لذلك لا حاجة إلى توصيل وحدة ESP32 منفصلة بأسلاك توصيل. يتصل النظام بالواي فاي، ويستعلم عن الحدث القادم عبر واجهة Google Calendar API، ويعرض عنوان الاجتماع ووقته ووصفه على شاشة بدقة 800x480. ويُؤخذ الوقت الحالي من خادم NTP. وعند إضافة اجتماع جديد إلى التقويم لا حاجة إلى لمس وحدة ESP32، إذ يتحقق الجهاز من التقويم على فترات منتظمة ويحدّث الشاشة بنفسه.

الشاشة تعمل باللمس بالسعة الكهربائية، لكن هذا الإصدار لا يستخدم اللمس، فاللوحة مخصصة لعرض المعلومات فقط. ولا يقتصر المشروع على الإلكترونيات والبرمجيات، إذ يعمل ببطارية Li-Po بجهد 3.7 فولت وسعة 1800 مللي أمبير/ساعة (1S)، وهناك علبة جدارية مطبوعة بالطباعة ثلاثية الأبعاد تضم الشاشة والبطارية معًا. وبذلك يمكن تثبيت اللوحة على الجدار دون بقائها متصلة بكابل USB. وأثناء التطوير استُخدمت أيضًا لوحة تطوير ESP32 ذات 30 دبوسًا، لكنها ليست ضرورية في التنفيذ النهائي.

ما يعجبني أنه بقطع قليلة يُنتج أداة مفيدة فعلًا في الحياة اليومية. ويمكن تكييف الفكرة نفسها لعرض جدول مدرسة أو ورشة عمل. وقائمة المواد قصيرة، لذلك يستطيع المبتدئون تجربتها دون عناء كبير.

المصدر: Robotistan Maker

في سياق تجاربه المتواصلة مع محول RTL-SDR V4، ينشر framboise314 ملفًا مفصلًا حول فك ترميز APRS على Raspberry Pi 4. الفكرة هي تحويل اللوحة الصغيرة إلى محطة استقبال للهواة تستمع إلى التردد الأوروبي VHF البالغ 144.800 ميغاهرتز.

يبدأ المقال بشرح ماهية APRS (نظام الإبلاغ الآلي عن الحزم)، وهو نظام اختُرع في أواخر الثمانينيات ويندرج ضمن راديو الحزم: نبضات صوتية قصيرة جدًا بتشكيل AFSK بسرعة 1200 باود، مغلَّفة داخل إطارات AX.25. تُستخدم لتتبع المواقع والقياس عن بُعد (محطات الطقس، وحالة بطاريات مُرحِّل معزول) ولرسائل قصيرة. تعمل الشبكة دون إنترنت بفضل محطات الإعادة الرقمية، بينما تربطها بوابات iGate بالويب. ويقارن الكاتب النظام أيضًا بـ Meshtastic، ويرى أن الفرق الأساسي يكمن في اللوائح والترددات.

عمليًا، يمر الإعداد عبر GQRX المضبوط بعناية، ثم عبر Dire Wolf، وهو وحدة TNC برمجية بالكامل تفك ترميز الإطارات. يشرح الدليل التثبيت وتوجيه الصوت عبر UDP، ويحذّر من فخ واقعي: يرسل GQRX افتراضيًا عبر IPv6، لذا يجب فرض تدفق البيانات على IPv4 حتى يستقبل Dire Wolf أي شيء. وأخيرًا يتناول مشكلة في العتاد هي تقليص سرعة المعالج بسبب الحرارة تحت حمل معالجة الإشارة، وهي مشكلة يجب حلها إذا أُريد لمحطة أن تعمل بثبات على مدار الساعة.

ما أعجبني هو نبرة شخص مارس راديو الحزم في التسعينيات، ويعيد اكتشاف التقنية اليوم بعتاد لا يتجاوز بضعة عشرات من اليوروهات. نقطة انطلاق جيدة لمن يريد الجمع بين Raspberry Pi والراديو.

المصدر: Framboise 314

عند الحديث عن نماذج اللغة الكبيرة، يتبادر إلى الذهن فورًا روبوتات المحادثة، لكن Needle يسلك طريقًا مختلفًا. إنه نموذج صغير للذكاء الاصطناعي، لا يتجاوز 14 ميغابايت، طوّرته Cactus Compute، وله مهمة واحدة: تحويل طلب بلغة طبيعية إلى استدعاء لدالة في Python. ليس مصممًا للحوار، بل للتحكم في التطبيقات والأجهزة والأتمتة.

ما لفت انتباهي أنه يعمل محليًا على Raspberry Pi 5 باستخدام المعالج وحده، دون سحابة ودون عتاد مخصص للذكاء الاصطناعي. فبدلًا من كتابة accendi_led()، يكفي أن تقول «شغّل المصباح 1»، فيختار النموذج الدالة المناسبة. ويعمل أيضًا مع الأوامر بالإيطالية، وفي موقع المشروع عروض تجريبية على الإنترنت (المنزل الذكي، الروبوت المنظف، الساعة الذكية، نظارات الواقع المعزز) يمكن تجربتها.

يبني درس RaspberryItaly مساعدًا محليًا صغيرًا يحفظ الملاحظات في ملف، ويقرأ درجة حرارة Raspberry Pi، ويشغّل مصباح LED ويطفئه، ويفهم الأوامر المكتوبة بالإيطالية. يلزمك Raspberry Pi (يفضّل الإصدار 5)، ونظام Raspberry Pi OS محدّث، وPython 3، ومصباح LED مع مقاومة 220 أو 330 أوم، وبعض أسلاك التوصيل. يتم التثبيت عبر بيئة افتراضية وحزمة cactus-needle، ولا يلزم الاتصال بالإنترنت إلا عند التنزيل الأول.

ينبغي تذكّر نصيحة للكاتب: الأفضل إعطاء أمر واحد في كل مرة. فجملة مثل «أطفئ ضوء المطبخ وأنزل الستارة» قد لا تُفهم بشكل صحيح، بينما يعمل الأمران منفصلين دون مشكلة.

كفكرة لمشروع، أراها عملية جدًا: إذ تتيح، مع التعرّف المحلي على الكلام، التحكم في روبوت أو أتمتة صغيرة دون الاعتماد على أي خدمة شبكية.

المصدر: RaspberryItaly

تقدّم Embarcados مجموعة XIAOML Kit من شركة Seeed Studio، وهي مصممة لمرافقة التجارب العملية في كتاب «Machine Learning Systems» للأستاذ Vijay Janapa Reddi من جامعة هارفارد. وقد طُوّرت هذه التجارب بالتعاون مع الأستاذ Marcelo Rovai من جامعة UNIFEI في إيتاجوبا، ضمن مجموعة tinyML4D.

تضم المجموعة لوحة XIAO ESP32-S3 Sense مع كاميرا OV3660 وميكروفون رقمي وقارئ لبطاقات SD، إضافةً إلى لوحة توسعة فيها وحدة IMU ذات 6 محاور وشاشة OLED بقياس 0.42 بوصة. وبذلك تغطي أنواع البيانات الثلاثة التي يتناولها الكتاب: الصورة والصوت والحركة. وتأتي المجموعة أيضًا بهوائي FPC بتردد 2.4 جيجاهرتز، وشفرتين لتبديد الحرارة، وبطاقة microSD سعتها 32 جيجابايت مع محوّل.

المعالج هو ESP32-S3R8، وهو ثنائي النواة من نوع Xtensa LX7 بتردد 240 ميجاهرتز، مع 512 كيلوبايت من SRAM و8 ميجابايت من PSRAM و8 ميجابايت من ذاكرة الفلاش. وحدة IMU هي LSM6DS3TR-C، وتستخدم شاشة OLED المتحكم SSD1315 الذي تتعامل معه المكتبات كشاشة SSD1306 بدقة 72 × 40 بكسل. يبلغ قياس الجهاز المجمّع 21 × 17.8 × 30 ملم ووزنه 10.6 غرامًا. ومن التفاصيل العملية التي ينبّه إليها الكاتب أن وحدة IMU والشاشة تتشاركان ناقل I2C نفسه عند العنوانين 0x6A و0x3C، لذلك على من يريد توصيل حساس I2C آخر أن يتجنّب هذين العنوانين. ولوحة IMU فيها أيضًا موصل JST لبطارية ليثيوم 3.7 فولت، وهو مفيد في المشاريع القابلة للارتداء.

أكثر ما أعجبني هو الجمع بين كتاب مرجعي وعتاد رخيص مدمج، إذ يمكن الانتقال من النظرية إلى تشغيل الاستدلال على متحكم دقيق حقيقي. والشاشة طبعًا لا تتسع إلا لسطرين أو ثلاثة مقروءة، لكن ذلك يكفي لعرض الفئة المستنتجة أو نسبة الثقة.

المصدر: Embarcados

بدأت Arduino قبول الطلبات المسبقة لجهاز Ventuno Q، الذي أُعلن عنه في مارس. وبحسب تقرير من Make، تبلغ تكلفة اللوحة 298.99 يورو، ومن المتوقع شحن الأجهزة المطلوبة مسبقاً خلال نحو أربعة أسابيع. وهي موجّهة بالأساس إلى الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI) والروبوتات.

ما يثير اهتمامي هو مفهوم "الدماغ المزدوج". في الجانب الذي يعمل بنظام Linux توجد شريحة Qualcomm Dragonwing IQ8 (QCS8275) مع ثماني أنوية Kryo ووحدة NPU من نوع Hexagon تصل إلى 40 TOPS. أما كل ما هو حساس للتوقيت فيتولاه معالج STM32H5F5 المبني على Cortex-M33، الذي يشغّل نظام Zephyr RTOS مع نواة Arduino ويتحكم في المحركات وPWM وGPIO. يتواصل الطرفان عبر جسر RPC. وهكذا يستطيع الروبوت تحليل صور الكاميرات محلياً وإدارة المحركات في الوقت نفسه، دون الحاجة إلى دمج عدة لوحات.

المواصفات سخية بمقاييس Arduino: 16 غيغابايت من نوع LPDDR5، و64 غيغابايت من eMMC، وفتحة M.2 لأقراص NVMe SSD، وثلاثة موصلات كاميرا من نوع MIPI-CSI، وإيثرنت بسرعة 2.5 غيغابت، وWi-Fi 6 وBluetooth 5.3. إضافة إلى I2C وSPI وUART، وعدة واجهات CAN-FD، وموصل Qwiic، وأربعة مصابيح RGB، ومصفوفة مصابيح 8×13.

في البرمجيات، من المخطط دعم Ubuntu على أن يأتي Debian لاحقاً. وبحسب Arduino فإن Docker وapt جاهزان للاستخدام. وفي Arduino App Lab يمكن ربط الأسكتشات وسكربتات Python ونماذج الذكاء الاصطناعي المحزومة في حاويات. ومن النماذج المثبتة مسبقاً Qwen وGemma وWhisper وYOLOX وMediaPipe، ويمكن تشغيل نماذج GGUF الخاصة عبر llama.cpp.

السعر أعلى بكثير من المستوى المعتاد لمنتجات Arduino، لذلك فهي أنسب للمشاريع الكبيرة منها للمبتدئين. وما يجذبني أكثر هو فكرة التحكم الصوتي المحلي والأتمتة التي لا تعتمد على السحابة.

المصدر: heise online (Make)

مع موجات الحر الصيفية، تتزايد حالات كبار السن الذين يعيشون بمفردهم ويُنقلون إلى المستشفى بضربة شمس دون أن ينتبهوا إلى ارتفاع حرارة الغرفة. مشروع «THSense»، وهو مشروع تطوير شخصي نُشر على Zenn، موجّه إلى من يرعون أقاربهم المقيمين بعيدًا عنهم. يراقب المشروع حرارة الغرفة ورطوبتها، ويرسل رسالة بريد إلكتروني عندما تصل الحرارة إلى مستوى خطير.

وظائفه بسيطة. يقيس الحرارة والرطوبة كل دقيقة، ويرسل بريدًا إلكترونيًا عندما تتجاوز الحرارة 35 درجة مئوية، ويتيح عرض القيم الحالية والرسم البياني للسجل في المتصفح. وبحسب الكاتب، فإن الرسم البياني يساعد على ملاحظة المؤشرات مبكرًا، مثل استمرار ارتفاع الحرارة.

البنية مثيرة للاهتمام. قراءة المستشعر (DHT20) تُسند إلى Arduino الموجود على مجموعة Grove Beginner Kit بدلًا من Raspberry Pi، لأن ذلك يوفر استجابة أسرع في الزمن الحقيقي ويسهّل الحصول على قيم دقيقة. كل 60 ثانية يرسل Arduino سلسلة نصية عبر منفذ USB التسلسلي إلى Raspberry Pi. هناك يستقبلها برنامج Python باستخدام pyserial ويعيدها إلى أرقام، ويتولى فحص الحرارة وإرسال البريد وحفظ البيانات في قاعدة البيانات. قاعدة البيانات هي MariaDB على جهاز افتراضي في Azure، أما الواجهة فمبنية باستخدام Flask وChart.js. تُرسل الرسائل عبر خادم SMTP في Gmail باستخدام smtplib، وتُقرأ بيانات الحساب من ملف .env بدلًا من كتابتها داخل الكود.

تقسيم الأدوار واضح، ما يجعل المشروع مثالًا مفيدًا لتصميم أنظمة إنترنت الأشياء الصغيرة. فصل القياس على Arduino عن التقييم والإشعار على Raspberry Pi تقسيم يمكن أن أستفيد منه أنا أيضًا في مشاريع مشابهة. ويقول الكاتب إن الشيفرة المصدرية منشورة على GitHub.

المصدر: Zenn

أطلقت Raspberry Pi أخيرًا بيع وحدة Smart Display Module الخاصة بها. أُعلن عنها للمرة الأولى في يناير، ومنذ هذا الأسبوع يمكن شراؤها من الموزعين المعتمدين بسعر 30 دولارًا. تُباع Compute Module 5 بشكل منفصل، لذلك فالمنتج عبارة عن محوِّل مجرد وليس حاسوبًا كاملًا.

هي لوحة محوِّل لـ Compute Module 5 تُركَّب داخل الشاشات وأجهزة العرض التي تتبع مواصفة Smart Display Module (SDM) من إنتل. تمرّ الطاقة والفيديو والصوت والبيانات والتحكم كلها عبر الموصل الداخلي، فلا تتدلى كابلات إضافية أو مزودات طاقة أو حوامل خلف الشاشة. طُوّرت بالتعاون مع Sharp Display Solutions Europe وتدعم تشغيل الفيديو بدقة 4K.

تتضمن اللوحة أيضًا فتحة M.2 يمكن أن تستقبل تخزينًا سريعًا أو مسرّعًا للذكاء الاصطناعي مثل وحدة Hailo. اللوحة بلا مروحة وصامتة، وموجهة إلى اللافتات الرقمية التي يجب أن تعمل على مدار الساعة، مثل شاشات معلومات الرحلات في المطارات، ولوحات الإرشاد، والشاشات في المتاجر والشركات، أو المعارض الغامرة عند اقترانها بجهاز عرض SDM.

اختبرتها إحدى الشركات الأولى، وهي خدمة لافتات صغيرة تُدعى Media Looper، على شاشة Sharp لمدة ثلاثة أشهر. وقال مؤسسها إنها تؤدي كل ما يؤديه إعدادهم المعتمد على Raspberry Pi 5، دون كابل أو مزود طاقة أو حامل قد ينفصل بالصدفة إذا لمسه العميل، وإنهم سيجعلونها الخيار الافتراضي لأي شاشة تحتوي على فتحة SDM.

أحب هذا النوع من الإعلانات لأنه يُظهر مدى تطور المنصة من لوحات الهواة نحو عتاد مدمج أنيق. ولمن يعمل على مشروع شاشات، تُعد وحدة بسعر 30 دولارًا تختفي داخل الشاشة خيارًا جذابًا، لكن يجب التحقق أولًا من أن شاشته تحتوي فعلًا على فتحة SDM.

المصدر: Raspberry Pi News

واجهة HDA Link، ويُطلق عليها أيضًا Azalia، لا تظهر عادةً إلا في مجموعات شرائح حواسيب المكتب. أراد كاتب مقالة على Habr التحقق من إمكانية أن يعمل المتحكم الدقيق RP2040 الموجود في Raspberry Pi Pico مضيفًا لهذه الواجهة. والفائدة واضحة: كوادك الصوت HDA متعددة القنوات توفر عددًا من القنوات يفوق بكثير ما يوفره I²S.

يقوم المشروع على RP2040 ذي كتل PIO وكودك Realtek ALC889 المثبّت على اللوحة، وهي لوحة بقيت من محاولة سابقة فاشلة باستخدام STM32F103 وSpartan-3. يجب أن تكون إشارة BCLK مستقرة عند 24 ميغاهرتز، لذلك لا يمكن توليدها برمجيًا. تستخدم الواجهة أربعة خطوط: BCLK وSYNC وSDO وSDI، وإطار من 1000 بت يعطي 48 كيلوهرتز، وعند 96 و192 كيلوهرتز يزداد عدد العينات في الإطار.

ينفذ التصميم أربع آلات حالة PIO: إخراج SDO، وإخراج SYNC، وإدخال SDI مع توليد BCLK، وآلة تُسند عنوانًا إلى الكودك. تنتقل البيانات عبر DMA، بينما يجمع النواة الثانية في RP2040 العينات والأوامر ويحلل ردود الكودك. يولّد المشروع التجريبي موجات جيبية على خمسة محولات DAC ستيريو، وتبلغ توافقية الرتبة الثالثة نحو −123 ديسيبل.

عمل الكودك بمعدل أخذ عينات 192 كيلوهرتز. وكان رفع تردد RP2040 إلى 32 ميغاهرتز (256 كيلوهرتز) ناجحًا، لكن الكودك سخن بشدة. تستهلك اللوحة ما بين 150 و270 مللي أمبير عند 3.3 فولت. وهناك قيود أيضًا: تعمل المرشحات المدمجة كمرشح تمرير عالٍ من الرتبة الأولى بتردد قطع نحو 4 هرتز، ولا يسمح عرض نطاق إدخال HDA بثلاث قنوات ستيريو بدقة 24/192 في الوقت نفسه.

وجد الكاتب كذلك خللًا في التزامن في RP2040 عند تشغيل DMA وUSB وأخذ العينات من XIP معًا، وقد حدد متخصصو Raspberry Pi سببه. وللمعالجة المعقدة يوصي بـ RP2350 الذي يحتوي على تعليمات DSP. وأعجبني أن المشروع يعرض بصدق النتائج ونقاط الضعف معًا.

المصدر: Habr

لم تعد المستشعرات مجرد مكوّنات شبه خفية في ورشة أو مصنع. تستعرض Hardware Libre عدة مشاريع في إسبانيا وأوروبا تستخدم فيها شبكات الأجهزة المتصلة ومنصات البيانات والذكاء الاصطناعي في مهام مختلفة تمامًا: التنبؤ بالأعطال، ومراقبة التلوث، والتعرّف على الطيور من أصواتها، وتحسين سلامة المركبات.

أكثر الأمثلة تفصيلًا هو مشروع Scamia في مدريد، وهو مشروع لشركة الإسكان البلدية EMVS سيُطبَّق بحلول عام 2027 على خمسة عشر مبنى، منها ثلاثة عشر مبنى للإسكان العام. ميزانيته نحو 5.2 مليون يورو بتمويل أوروبي مشترك، ويدور حول توأم رقمي لكل مبنى. تُحلَّل بيانات نحو مئتي مستشعر في كل مبنى، متصلة عبر Wi-Fi وإنترنت الأشياء، لقياس الحرارة والرطوبة النسبية ومستويات ثاني أكسيد الكربون، ورصد الشذوذ قبل أن يلاحظه الجيران. وتُجهَّل البيانات وتُربط بالأسر لا بالأفراد.

يقدّر المسؤولون خفض تكاليف الصيانة بنسبة 15 إلى 20 بالمئة لمعدات مثل المضخات الحرارية والمراجل، وخفض استهلاك الطاقة بنسبة 5 إلى 10 بالمئة. ويضيف المقال جرعة من الواقعية: هذه النسب تعادل نحو 40 إلى 100 يورو توفيرًا في الطاقة سنويًا للمسكن الواحد، وتظهر القيمة الحقيقية عند جمع أعداد كبيرة من الأسر وتجنّب الأعطال المكلفة.

وفي قرطاجنة تُعدّ شبكة أخرى للأحياء الشمالية، بعقد قيمته 130,258 يورو شاملًا ضريبة القيمة المضافة، وبنحو خمسة عشر جهازًا ستقيس غازات مثل ثاني أكسيد النيتروجين والأوزون.

ويذكّرنا النص بأن المبادئ نفسها التي نستخدمها في مشروع منزلي بمتحكم دقيق ومستشعر حرارة يمكن توسيعها لتشمل مدينة بأكملها. والصعب، كما يشير النص، ليس القياس، بل تحويل ملايين القراءات إلى قرارات مفيدة.

المصدر: Hardware Libre

نشر Pavel Loktev على Habr مراجعة بعد أن عاش أسبوعاً مع لوحة الحائط Elecrow CrowPanel المبنية على ESP32-P4، وبحث في سبب الحاجة إلى مثل هذا الجهاز أصلاً. أعجبتني صراحة استنتاجاته، لذلك أنقل أهم ما ورد فيها.

يحتوي الجهاز على شاشة مقاس 10.1 بوصة بدقة 1024×600، و32 MB من PSRAM، و16 MB من فلاش التخزين، ومستشعر لمس سعوي، ودعم للصوت، وفتحة SD، وGPIO. البرنامج الثابت مغلق، لذلك هو منتج جاهز أكثر منه منصة للتطوير. تعمل اللوحة كعميل: تُثبَّت إضافة على خادم Home Assistant، ثم يُدخَل عنوان الخادم واسم المستخدم وكلمة المرور على اللوحة نفسها. بعد ذلك تعرض لوحة معلومات HA عادية، ولا حاجة إلى تصميم واجهة مستقلة.

يقدّم المؤلف قياسات. يستغرق التشغيل البارد حتى تظهر لوحة المعلومات العاملة نحو 20 ثانية. ومن الضغط على زر حتى تتغير حالته يمر 0.7 إلى 0.8 ثانية، ومن تبديل تبويب حتى يصبح الكتلة جاهزة 1.1 إلى 1.3 ثانية. يُرسَل الأمر تقريباً فوراً، لكن التأكيد البصري على الشاشة يأتي متأخراً بشكل ملحوظ. تعمل أشرطة التمرير بشكل جيد، وقد اختبر الكاميرات وتشغيل الوسائط أيضاً.

وهو صريح أيضاً بشأن البدائل. الجهاز اللوحي أسرع وأكثر تنوعاً، لكنه يحتاج إلى حامل وطاقة ووضع الكشك (kiosk). أما ESPHome مع LVGL فهو أرخص، لكن الواجهة يجب أن تبنيها وتصونها بنفسك. الألواح الجاهزة مثل Sonoff NSPanel تحل مشكلة الهيكل والطاقة، لكنها غالباً ما تتطلب برمجيات ثابتة من طرف ثالث. أما CrowPanel فهو الحل الوسط: لوحة واحدة للهاتف والحاسوب والحائط.

ومن العيوب التي يذكرها: أداء أدنى، ودقة لا تكفي للوحات المعلومات الكثيفة، والبرنامج الثابت المغلق. لا توجد بطارية مدمجة. والخلاصة أنه لا يحل محل الجهاز اللوحي، بل يحل محل جهاز التحكم عند المدخل أو في المطبخ أو في المرآب. أعجبتني عبارته عن مفتاح بشاشة كبيرة، وأراها دقيقة جداً.

المصدر: Habr