Arduino・Raspberry Pi

しばらくシングルボードコンピューターやマイコンをいじってきましたが、気づくのにずいぶん時間がかかったことがひとつあります。両者は競合ではなく、組み合わせてこそ真価を発揮するということです。Arduinoは回路やセンサー、自動化が得意で、Raspberry Piはより重い処理を担います。組み合わせれば、どちらか単独ではうまくできないプロジェクトが可能になります。

いちばんのお気に入りは、Home Assistantの気象ステーションです。ArduinoがブレッドボードのBME280センサーを読み取り、Raspberry PiがHome Assistantを動かし、両者をMQTTでつないでいます。安くて安定していて、ダッシュボードにはベランダのリアルタイムの気温と湿度が表示されます。

つい何度も戻ってきてしまうもうひとつが、スマートチェス盤です。Arduino Nanoが盤の下のLEDとスイッチを制御し、PiがAI対戦相手としてStockfishチェスエンジンを動かします。電子工作、3Dプリント、ソフトウェアが楽しく融合したプロジェクトです。

レトロゲームが好きなら、Raspberry Piは優れたエミュレーション機になり、Arduinoはそのための自作ゲームコントローラーになります。Piがタグのデータベースを保存し、Arduinoがリーダーと電気錠を担当するRFIDドアロックを作った賢い人たちも見かけました。本当に役立つ家庭向けプロジェクトです。

これから始めるなら、難しく考えすぎないでください。中古のArduinoとPiを手に入れて、小さなプロジェクトをひとつ最初から最後までやってみましょう。学びはどんどん積み重なり、気づけば自分だけの作品を思い描いているはずです。

出典: XDA Developers

Robotistanのメーカーブログで紹介されたこのプロジェクトは、立て続けに会議に出る人なら誰もが抱える悩みを解決します。カレンダーのタブを何度も確認したり、スマホの通知を待ったりする代わりに、次の会議を机の上の実機の画面で見よう、という発想です。

使われているのは5.0インチのESP32 HMI TFT LCDです。この画面には既にESP32-S3マイコンとWi-Fi、グラフィック駆動回路が載っているため、ジャンパー線で別のESP32を接続する必要がありません。システムはWi-Fiに接続し、Google Calendar APIで直近の予定を取得して、会議のタイトル・時刻・説明を800x480の画面に表示します。現在時刻はNTPサーバーから取得します。カレンダーに新しい会議を追加しても、ESP32に触れる必要はありません。機器が一定間隔でカレンダーを確認し、画面を自動で更新します。

画面は静電式タッチに対応していますが、このバージョンではタッチ機能は使わず、情報表示専用のパネルになっています。電子回路とソフトウェアだけでなく、3.7V 1800mAhの1S リチウムポリマー電池で動作し、画面と電池を収める3Dプリント製の壁掛けケースも設計されています。そのためUSBケーブルにつなぎっぱなしにせず、壁に取り付けて使えます。開発中には30ピンのESP32開発ボードも使われましたが、最終的な実装には必須ではありません。

私が良いと思うのは、少ない部品で毎日役立つ道具を作っているところです。同じ発想は、学校や工房でプログラムを紹介する掲示板などにも応用できそうです。部品表も短いので、初心者でも気軽に試せると思います。

出典：Robotistan Maker

framboise314は、RTL-SDR V4ドングルでの実験の続きとして、Raspberry Pi 4でAPRSをデコードする解説記事を公開しました。小さなボードをアマチュア無線の受信局に変えるのが狙いで、ヨーロッパで使われるVHFの周波数144.800MHzを受信します。

記事はまずAPRS（Automatic Packet Reporting System）の説明から始まります。1980年代後半に生まれたパケット無線の一種で、1200ボーのAFSKによる非常に短い音声バーストをAX.25フレームに載せて送ります。位置情報の追跡、テレメトリ（気象観測局や孤立した中継局のバッテリー状態など）、短いメッセージに使われます。インターネットがなくても、デジピーターを介してネットワークが機能し、iGateがWebとつなぎます。著者はこれをMeshtasticとも比較し、大きな違いは規制と周波数にあると述べています。

実際の構成は、慎重に設定したGQRXで受信し、フレームをデコードする純ソフトウェアのTNCであるDire Wolfに渡す流れです。チュートリアルでは、インストール、UDPによるオーディオのルーティング、そして現実によくあるひっかけポイントが詳しく扱われています。GQRXは標準でIPv6を使うため、Dire Wolfがデータを受け取れるようにはIPv4に強制しなければなりません。さらに、信号処理の負荷でプロセッサがサーマルスロットリングを起こすというハードウェアの問題も取り上げられており、24時間安定して運用するには必ず対処が必要です。

個人的に好感が持てたのは、1990年代にパケット無線を実践していた人が、数十ユーロのハードウェアでその技術に再会している、という語り口です。Raspberry Piと無線を組み合わせたい人にとって良い出発点になると思います。

出典：Framboise 314

LLMと聞くとまずチャットボットを思い浮かべますが、Needleは別の道を行きます。Cactus Computeが開発した小さなAIモデルで、サイズはわずか14MBです。役割は一つ、自然言語の依頼をPython関数の呼び出しに変換することだけです。会話のためのものではなく、アプリや機器、自動化を操作するためのモデルです。

興味を引かれたのは、クラウドもAI専用ハードウェアも使わず、Raspberry Pi 5上でCPUだけを使ってローカルに動く点です。accendi_led()のような関数をわざわざ書く必要はなく、「LED 1をつけて」と言えば、モデルが適切な関数を選びます。イタリア語の命令にも対応しており、プロジェクトのサイトにはホームオートメーション、ロボット掃除機、スマートウォッチ、ARグラスのオンラインデモがあって試せます。

RaspberryItalyのチュートリアルでは、メモをファイルに保存し、Raspberry Piの温度を読み取り、LEDのオンとオフを切り替え、イタリア語で書かれた命令を理解する小さなローカルアシスタントを作ります。必要なのはRaspberry Pi（5が望ましい）、最新のRaspberry Pi OS、Python 3、220または330オームの抵抗を付けたLEDと、数本のジャンパーワイヤーです。インストールは仮想環境とcactus-needleパッケージを使い、インターネット接続が必要なのは最初のダウンロード時だけです。

著者の助言も覚えておく価値があります。命令は一度に一つずつ出す方がよいそうです。「台所の電気を消してブラインドを下ろして」のような一文は正しく解釈されないことがありますが、二つの命令に分ければうまく動きます。

プロジェクトのアイデアとしては、とても実用的だと感じます。ローカルの音声認識と組み合わせれば、ネットワーク上のどんなサービスにも頼らずに、ロボットや小さな自動化を声で操作できます。

出典：RaspberryItaly

Embarcadosが紹介するXIAOML Kitは、Seeed Studioが作ったキットで、ハーバード大学のVijay Janapa Reddi教授の著書『Machine Learning Systems』の実習に沿って学べるよう設計されています。実習は、イタジュバのUNIFEIのMarcelo Rovai教授と共に、tinyML4Dグループの中で開発されたものです。

キットには、OV3660カメラ、デジタルマイク、SDカードリーダーを備えたXIAO ESP32-S3 Senseと、6軸IMUと0.42インチOLEDディスプレイを載せた拡張ボードが入っています。これにより、本で扱う画像・音・動きの3種類のデータをすべて試せます。2.4GHzのFPCアンテナ、ヒートシンク2個、アダプター付きの32GB microSDカードも同梱されています。

SoCはESP32-S3R8で、240MHzで動作するデュアルコアのXtensa LX7を搭載し、SRAM 512KB、PSRAM 8MB、フラッシュ8MBを備えています。IMUはLSM6DS3TR-C、OLEDはSSD1315コントローラーを使っていますが、ライブラリでは72x40ピクセルのSSD1306として扱われます。組み立て後のサイズは21 x 17.8 x 30mm、重さは10.6gです。著者が指摘する実用的な点として、IMUとOLEDは同じI2Cバスを使い、アドレスは0x6Aと0x3Cなので、ほかのI2Cセンサーを追加する場合はこの2つを避ける必要があります。IMUボードには3.7Vリチウム電池用のJSTコネクターもあり、ウェアラブルな製作に便利です。

一番良いと感じたのは、参考書と安価でコンパクトなハードウェアの組み合わせです。理論から一歩進んで、本物のマイコン上で推論を動かすところまで体験できます。OLEDに表示できるのは読める行が2〜3行だけですが、推論されたクラスや信頼度のパーセンテージを表示するには十分です。

出典：Embarcados

Arduinoが、3月に発表されていたVentuno Qの予約受付を始めました。Makeの報道によると、ボードの価格は298.99ユーロで、予約した製品は約4週間で出荷される見込みです。主にエッジAIとロボティクスを想定した製品です。

個人的に面白いと感じたのは「デュアルブレイン」というコンセプトです。Linux側にはQualcomm Dragonwing IQ8（QCS8275）が載っていて、8コアのKryoと最大40 TOPSのHexagon NPUを備えています。時間が重要な処理はCortex-M33のSTM32H5F5が担当し、こちらではArduinoコアを載せたZephyr RTOSが動いて、モーターやPWM、GPIOを制御します。両者はRPCブリッジで通信します。ロボットなら、複数のボードを組み合わせなくても、カメラ映像をローカルで解析しながらモーター制御も同時にこなせるわけです。

スペックはArduinoの製品としてはかなり充実しています。LPDDR5 16GB、eMMC 64GB、NVMe SSD用のM.2スロット、MIPI-CSIカメラ用コネクタ3つ、2.5ギガビットEthernet、Wi-Fi 6、Bluetooth 5.3を搭載。さらにI2C、SPI、UART、複数のCAN-FDインターフェース、Qwiicコネクタ、RGB LED 4つ、8×13のLEDマトリクスも備えています。

ソフトウェアはUbuntuが予定されていて、Debianは後から対応する予定です。Arduinoによると、Dockerとaptもすぐに使えるとのことです。Arduino App Labでは、スケッチ、Pythonスクリプト、コンテナ化されたAIモデルをつなげられます。Qwen、Gemma、Whisper、YOLOX、MediaPipeなどがあらかじめ入っていて、独自のGGUFモデルもllama.cppで動かせます。

価格はArduinoの通常の水準を大きく超えるので、入門向けというより大きめのプロジェクト向けでしょう。個人的に特に惹かれるのは、クラウドに頼らないローカル音声操作と自動化というアイデアです。

出典：heise online (Make)

夏の暑さのなか、一人暮らしの高齢の方が室温の上昇に気づかず熱中症で搬送されるケースが増えています。Zennで公開されていた個人開発「THSense」は、離れて暮らす家族を介護している人に向けて、部屋の温度と湿度を見守り、危険な温度になったらメールで知らせる仕組みです。

機能はシンプルで、部屋の温湿度を1分ごとに測り、35℃を超えたらメールを送り、ブラウザで現在値と過去の推移をグラフで確認できます。グラフにしたのは、温度が上がり続けるといった予兆に早く気づくためだそうです。

構成が面白いと感じました。センサー(DHT20)の読み取りはあえてRaspberry Piではなく、Grove Beginner Kitに載ったArduinoに任せています。リアルタイム性が高く、正確な値を取りやすいからです。Arduinoは60秒ごとにUSBシリアルでRaspberry Piへ文字列を送り、Raspberry Pi側のPythonがpyserialで受け取って数値に戻し、温度判定、メール送信、データベース保存までを担当します。データベースはAzure上の仮想マシンに立てたMariaDBで、画面はFlaskとChart.jsです。メールはsmtplibでGmailのSMTPから送り、アカウント情報はコードに書かず.envから読み込んでいます。

役割分担がはっきりしていて、小さなIoTの設計例として参考になります。センサーはArduino、判断と通知はRaspberry Piという分け方は、自分でも似た工作を考えるときに使えそうです。ソースコードはGitHubで公開されているとのことです。

出典：Zenn

Raspberry Piがついにスマートディスプレイモジュールの販売を開始しました。1月に初めて発表されたもので、今週から認定販売店で30ドルで購入できます。Compute Module 5は別売りなので、完成品のコンピューターではなく、本体のないアダプターボードという位置づけです。

製品はCompute Module 5を載せるアダプターボードで、インテルのスマートディスプレイモジュール（SDM）仕様に対応したディスプレイやプロジェクターに差し込んで使います。電源、映像、音声、データ、制御信号はすべて内部コネクターを通るため、画面の裏から余分なケーブルや電源アダプター、ブラケットがぶら下がることがありません。シャープ ディスプレイ ソリューションズ ヨーロッパと共同で開発され、4K動画の再生に対応します。

ボードにはM.2スロットもあり、高速ストレージやHailoなどのAIアクセラレーターモジュールを取り付けられます。ファンレスで静かなので、24時間稼働が求められるデジタルサイネージに向いています。フライト案内表示、道案内、店舗や企業のスクリーン、SDMプロジェクターと組み合わせた没入型の展示などが想定されています。

初期テスターの一社である小規模なサイネージサービス Media Looperは、シャープのディスプレイに3か月間この製品を組み込んで運用しました。創業者によると、ラズベリーパイ5の構成で行っていたことはすべてこなせ、しかもケーブルや電源、顧客が引っ掛けて外れかねないブラケットがなくなったそうです。SDMスロットのあるディスプレイなら、今後はこれを標準にするとも話していました。

こうした発表は好きです。趣味向けのボードから、すっきりとした組み込みハードウェアへ、プラットフォームがどれだけ進んだかがよくわかるからです。ディスプレイを使った製作を考えている人にとって、画面の中に隠れてしまう30ドルのモジュールは魅力的な選択肢です。ただ、手元のディスプレイに本当にSDMスロットがあるかは、必ず確認が必要です。

出典：Raspberry Pi News

HDA Link、別名 Azalia インターフェースは、通常 PC のチップセットにしか見られません。Хабр の記事の著者は、Raspberry Pi Pico の RP2040 マイコンがそのホストになれるかを検証しました。多チャンネルの HDA オーディオコーデックは、I²S よりはるかに多くのチャンネル数を扱えるため、狙いは明快です。

プロジェクトは、PIO ブロックを備えた RP2040 と、基板に載った Realtek ALC889 コーデックを軸にしています。この基板は以前の STM32F103 と Spartan-3 による試みが失敗した後に残ったものです。BCLK は安定した 24MHz が必要なので、ソフトウェアで生成することはできません。インターフェースは BCLK、SYNC、SDO、SDI の4本の線を使い、1フレーム1000ビットで 48kHz を実現します。96kHz と 192kHz では、フレーム内のサンプル数が増えます。

実装は4つの PIO ステートマシンで構成されています。SDO 出力、SYNC 出力、BCLK 生成を含む SDI 入力、そしてコーデックにアドレスを割り当てるステートマシンです。データは DMA で転送され、RP2040 の2つ目のコアがサンプルとコマンドをまとめ、コーデックからの応答を解析します。デモでは5つのステレオ DAC から正弦波を出力し、3次高調波は約 −123dB です。

コーデックは 192kHz のサンプリングで動作しました。RP2040 を 32MHz（256kHz）にオーバークロックすると動作はしましたが、コーデックの発熱が大きくなりました。基板の消費電力は 3.3V で 150〜270mA です。制約もあります。内蔵フィルターは約 4Hz をカットオフとする1次ハイパスフィルターのように働き、HDA 入力の帯域では 24/192 のステレオ3チャンネルを同時に扱えません。

著者はまた、DMA、USB、XIP からのサンプリングが同時に動くと RP2040 の同期に不具合が出ることを見つけ、その原因は Raspberry Pi 側の専門家が特定しました。複雑な処理には DSP 命令を持つ RP2350 を勧めています。結果と弱点の両方を正直に示している点が良いと思いました。

出典：Хабр

センサーは、工房や工場の片隅でほとんど目立たない部品ではなくなりました。Hardware Libreは、スペインとヨーロッパの複数のプロジェクトを取り上げています。接続された機器のネットワーク、データ基盤、人工知能を組み合わせ、故障の予兆を捉えたり、大気汚染を監視したり、鳥の鳴き声で種を識別したり、車両の安全性を高めたりと、用途はさまざまです。

最も詳しく紹介されているのは、マドリードのScamiaです。市の住宅公社EMVSが進めるプロジェクトで、2027年までに15棟に適用され、そのうち13棟は公営住宅です。欧州の共同出資を含めた予算は約520万ユーロで、建物ごとのデジタルツインを中心に組み立てられています。各建物約200個のセンサーがWi-FiやIoTで接続され、温度・相対湿度・二酸化炭素濃度を測定し、住民が気づく前に異常を見つけます。データは匿名化され、個人ではなく世帯に紐づけられます。

運営側は、空調設備やボイラーなどの保守費を15〜20%、エネルギー消費を5〜10%削減できると見込んでいます。記事はここに現実的な視点も加えています。その割合は世帯あたり年間約40〜100ユーロの省エネに相当し、本当の価値は多くの世帯を合わせ、高額な故障を防いだときに表れるというのです。

カルタヘナでは、北部の地区向けに別のネットワークが準備されています。税込13万258ユーロの契約で、二酸化窒素やオゾンなどの気体を測る機器が15台ほど設置される予定です。

この記事を読んで、マイコンと温度センサーで作る家庭用のプロジェクトで使う原理が、そのまま都市全体にまで広がるのだと改めて感じました。記事が指摘するように、難しいのは測ることそのものではなく、膨大な測定値を役立つ判断に変えることです。

出典：Hardware Libre

Pavel LoktevがHabrに、ESP32-P4を載せたElecrow CrowPanelの壁掛けパネルを1週間使ったレビューを公開しました。そもそもこうした機器が必要なのかも検証していて、結論が率直だったので要点を紹介します。

本体は10.1インチ・1024×600の画面、32MB PSRAM、16MBフラッシュ、静電容量式タッチセンサー、オーディオ、SDスロット、GPIOを備えています。ファームウェアは非公開なので、開発用プラットフォームというより完成品に近いものです。パネルはクライアントとして動作します。Home Assistantサーバーにアドオンを入れ、パネル本体でサーバーのアドレスとログイン情報を入力すると、通常のHAダッシュボードが表示されます。独自のインターフェースを作る必要はありません。

著者は計測値も示しています。電源投入から使えるダッシュボードが表示されるまで約20秒。ボタンを押してステータスが変わるまで0.7〜0.8秒、タブを切り替えてブロックの準備が整うまで1.1〜1.3秒でした。コマンド自体はほぼすぐ送信されますが、画面上の視覚的な反応はそれより目に見えて遅れます。スライダーは問題なく動き、カメラやメディア再生も確認しています。

代替案についても率直です。タブレットは速くて汎用性がありますが、マウント、電源、キオスクモードの設定が必要です。LVGLを使ったESPHomeは安価ですが、インターフェースを自分で作って保守しなければなりません。Sonoff NSPanelのような既製パネルはケースと電源の問題を解決しますが、サードパーティ製ファームウェアを要することが多いです。CrowPanelはその中間で、スマホ、PC、壁のどこからでも同じダッシュボードを使えます。

欠点として挙げられたのは、性能の低さ、密度の高いダッシュボードには物足りない解像度、そして非公開のファームウェアです。内蔵バッテリーもありません。結論は、これはタブレットの代わりではなく、玄関・キッチン・ガレージにある操作リモコンの代わりだというものです。大きな画面を備えたスイッチ、という表現が気に入りました。非常に的確だと思います。

出典：Habr