I've been tinkering with single-board computers and microcontrollers for a while, and one thing took me way too long to realize: they're not competitors — they're better together. An Arduino is great for circuits, sensors, and automation, while a Raspberry Pi handles the heavier computing. Combine them and you unlock projects neither can do well alone.
My favorite combo is a Home Assistant weather station. The Arduino reads a BME280 sensor on a breadboard, while the Raspberry Pi runs Home Assistant, and I link the two over MQTT. It's cheap, reliable, and the dashboard shows live temperature and humidity from my balcony.
Another one I keep coming back to is a smart chess board: an Arduino Nano drives the LEDs and switches under the board, while the Pi runs the Stockfish chess engine for an AI opponent. It's a fun mix of electronics, 3D printing, and software.
If you're into retro gaming, a Raspberry Pi makes a brilliant emulation box, and an Arduino can become a DIY game controller for it. I've also seen clever folks build an RFID door lock where the Pi stores the tag database and the Arduino handles the reader and strike — a genuinely useful home project.
If you're just starting, don't overthink it: grab a used Arduino and a Pi, and try one small project end to end. The lessons compound fast, and before you know it you'll be dreaming up your own builds.
Source: XDA Developers
Цей проєкт, опублікований у блозі Maker від Robotistan, розв'язує проблему, знайому кожному, хто переходить від однієї зустрічі до іншої: замість постійного перегляду вкладки календаря чи очікування сповіщення на телефоні можна бачити наступну зустріч на справжньому екрані на столі.
У проєкті використано 5,0-дюймовий TFT LCD-дисплей ESP32 HMI. На самому екрані вже є мікроконтролер ESP32-S3, Wi-Fi та схема графічного драйвера, тож окремий ESP32 із з'єднувальними дротами підключати не потрібно. Система підключається до Wi-Fi, через Google Calendar API запитує найближчу подію і виводить назву зустрічі, час та опис на екран 800x480. Поточний час береться з NTP-сервера. Щоб додати нову зустріч у календар, ESP32 не потрібно чіпати: пристрій із певною періодичністю перевіряє календар і сам оновлює екран.
Екран має ємнісний сенсор, але в цій версії сенсор не використовується; панель служить лише для відображення інформації. Проєкт не обмежується електронікою та програмним забезпеченням: живиться він від літій-полімерного акумулятора 1S на 3,7 В і 1800 мАг, а надрукований на 3D-принтері настінний корпус вміщує і екран, і акумулятор. Тому панель можна повісити на стіну, не тримаючи її постійно підключеною до USB-кабелю. Під час розробки також використовувалася плата ESP32 на 30 контактів, але для фінальної версії вона не обов'язкова.
Мені подобається, що з невеликої кількості деталей виходить справді корисний щоденний інструмент. Ту саму ідею можна адаптувати для показу розкладу школи чи майстерні. Перелік матеріалів короткий, тож і початківці можуть спробувати без зайвих труднощів.
Джерело: Robotistan Maker
Продовжуючи експерименти з приймачем RTL-SDR V4, framboise314 публікує матеріал про декодування APRS на Raspberry Pi 4. Ідея в тому, щоб перетворити малу плату на приймальну станцію радіоаматора, яка слухає європейську частоту VHF 144,800 МГц.
Стаття починається з пояснення, що таке APRS (Automatic Packet Reporting System). Систему придумали наприкінці 1980-х, і вона належить до пакетного радіо: дуже короткі аудіоімпульси в AFSK на 1200 бодів упаковуються в кадри AX.25. Їх використовують для відстеження позиції, телеметрії (метеостанції, стан батарей віддаленого ретранслятора) та коротких повідомлень. Мережа працює без інтернету завдяки дигіпітерам, а iGate з'єднує її з вебом. Автор також порівнює APRS з Meshtastic, і головна відмінність, за його словами, в регулюванні та частотах.
На практиці налаштування проходить через GQRX, виставлений акуратно, а потім через Dire Wolf, програмний TNC, що декодує кадри. У посібнику докладно описано встановлення, маршрутизацію звуку через UDP і цілком реальну пастку: GQRX за замовчуванням надсилає дані через IPv6, тож потік треба примусово перевести на IPv4, інакше Dire Wolf нічого не отримає. Нарешті, розглянуто апаратну проблему: термічний тротлінг процесора під навантаженням обробки сигналу. Її треба вирішити, якщо станція має стабільно працювати безперервно.
Мені сподобався тон автора, який займався пакетним радіо у 1990-х і тепер знову відкриває цю техніку на залізі вартістю кілька десятків євро. Добра відправна точка для тих, хто хоче поєднати Raspberry Pi і радіо.
Джерело: Framboise 314
Коли йдеться про LLM, одразу уявляються чат-боти, але Needle іде іншим шляхом. Це невелика модель штучного інтелекту, лише 14 МБ, створена Cactus Compute, і в неї одне завдання: перетворити запит природною мовою на виклик функції Python. Вона призначена не для розмов, а для керування застосунками, пристроями та автоматизацією.
Мене зацікавило, що вона працює локально на Raspberry Pi 5, використовуючи лише процесор, без хмари та без окремого апаратного забезпечення для ШІ. Замість того щоб писати accendi_led(), достатньо сказати «Увімкни світлодіод 1», і модель обере потрібну функцію. Вона розуміє й італійські команди, а на сайті проєкту є онлайн-демо (розумний дім, робот-пилосос, смарт-годинник, AR-окуляри), які можна спробувати.
Підручник від RaspberryItaly будує невеликого локального помічника: він зберігає нотатки у файл, зчитує температуру Raspberry Pi, вмикає й вимикає світлодіод і розуміє команди, написані італійською. Знадобиться Raspberry Pi (краще 5-та модель), актуальна Raspberry Pi OS, Python 3, світлодіод з резистором 220 або 330 Ом і кілька перемичок. Встановлення відбувається через віртуальне середовище та пакет cactus-needle; інтернет потрібен лише для першого завантаження.
Варто запам'ятати пораду автора: краще давати по одній команді за раз. Фраза на кшталт «вимкни світло на кухні і опусти жалюзі» може бути зрозуміла неправильно, а дві окремі команди працюють.
Як ідея для проєкту мені це здається дуже практичним: у поєднанні з локальним розпізнаванням мовлення воно дає змогу керувати роботом чи невеликою автоматикою, не залежачи від жодного мережевого сервісу.
Джерело: RaspberryItaly
Embarcados розповідає про XIAOML Kit від Seeed Studio, створений для практичних лабораторних робіт з книги «Machine Learning Systems» професора Віджая Джанапи Реді з Гарварду. Лабораторні розроблено разом із професором Марсело Ровайєм з UNIFEI в Itajubá у межах групи tinyML4D.
У наборі є XIAO ESP32-S3 Sense з камерою OV3660, цифровим мікрофоном і зчитувачем карток SD, а також плата розширення з 6-осьовим IMU та OLED-дисплеєм на 0,42 дюйма. Так покриваються три типи даних, з якими працює книга: зображення, звук і рух. До набору входять також антена FPC на 2,4 ГГц, два радіатори та microSD-картка на 32 ГБ з адаптером.
SoC — це ESP32-S3R8, двоядерний Xtensa LX7 з частотою 240 МГц, 512 КБ SRAM, 8 МБ PSRAM і 8 МБ флеш-пам'яті. IMU — LSM6DS3TR-C, а OLED використовує контролер SSD1315, який бібліотеки розглядають як SSD1306 з роздільністю 72 x 40 пікселів. Зібраний пристрій має розміри 21 x 17,8 x 30 мм і важить 10,6 г. Автор звертає увагу на практичну деталь: IMU і OLED працюють на одній шині I2C за адресами 0x6A і 0x3C, тож для під'єднання іншого датчика I2C ці дві адреси треба уникати. На платі IMU також є роз'єм JST для літієвого акумулятора на 3,7 В, що зручно для носимих проєктів.
Найбільше мені сподобалося поєднання довідкової книжки з недорогим і компактним залізом: можна від теорії одразу перейти до запуску інференсу на справжньому мікроконтролері. OLED, звісно, вміщує лише два-три читабельні рядки, але цього достатньо, щоб показати розпізнаний клас або відсоток впевненості.
Джерело: Embarcados
Arduino приймає попередні замовлення на Ventuno Q, який було анонсовано ще в березні. За даними Make, плата коштує 298,99 євро, а замовлені пристрої мають бути відправлені приблизно через чотири тижні. Вона призначена насамперед для edge-ШІ та робототехніки.
Мене цікавить концепція «подвійного мозку». На боці Linux працює Qualcomm Dragonwing IQ8 (QCS8275) з вісьмома ядрами Kryo та NPU Hexagon потужністю до 40 TOPS. За все, що критичне до часу, відповідає STM32H5F5 з Cortex-M33. Він працює під керуванням Zephyr RTOS з ядром Arduino і керує моторами, ШІМ та GPIO. Обидві частини обмінюються даними через RPC-міст. Тож робот може локально аналізувати зображення з камер і водночас керувати моторами, не поєднуючи кілька плат.
Оснащення для Arduino дуже багате: 16 ГБ LPDDR5, 64 ГБ eMMC, слот M.2 для NVMe-SSD, три роз’єми камер MIPI-CSI, 2,5-гігабітний Ethernet, Wi-Fi 6 і Bluetooth 5.3. Є також I2C, SPI, UART, кілька інтерфейсів CAN-FD, роз’єм Qwiic, чотири RGB-світлодіоди та світлодіодна матриця 8×13.
У програмному забезпеченні передбачено Ubuntu, Debian з’явиться пізніше. За словами Arduino, Docker і apt вже готові до використання. В Arduino App Lab можна поєднувати скетчі, Python-скрипти та контейнеризовані моделі ШІ. Попередньо встановлено, зокрема, Qwen, Gemma, Whisper, YOLOX і MediaPipe, а власні моделі GGUF працюють через llama.cpp.
Ціна значно вища за звичний для Arduino рівень, тож плата радше для великих проєктів, ніж для початківців. Мене найбільше приваблює ідея локального голосового керування та автоматизації без залежності від хмари.
Джерело: heise online (Make)
Під час літньої спеки все частіше літні люди, які живуть самі, потрапляють до лікарні з тепловим ударом, бо не помітили, що в кімнаті піднялася температура. Особистий проєкт «THSense», опублікований на Zenn, призначений для тих, хто доглядає за родичами, що живуть далеко. Він стежить за температурою та вологістю в кімнаті й надсилає листа, коли температура досягає небезпечного рівня.
Функції прості. Щохвилини вимірюються температура і вологість, понад 35 °C надсилається лист, а в браузері можна переглянути поточні значення та історію у вигляді графіка. За словами автора, графік потрібен, щоб помітити ознаки заздалегідь, наприклад температуру, яка постійно росте.
Архітектура цікава. Зчитування датчика (DHT20) доручено Arduino з набору Grove Beginner Kit, а не Raspberry Pi, бо так реакція швидша і простіше отримати точні значення. Кожні 60 секунд Arduino надсилає рядок через USB-порт до Raspberry Pi. Програма на Python приймає його через pyserial, перетворює назад на числа і відповідає за перевірку температури, надсилання листа та збереження в базу даних. База — MariaDB на віртуальній машині в Azure, інтерфейс зроблено на Flask і Chart.js. Листи йдуть через SMTP-сервер Gmail за допомогою smtplib, а дані облікового запису читаються з файлу .env, а не записані в коді.
Розподіл ролей зрозумілий, тож проєкт добре підходить як приклад для невеликої IoT-системи. Вимірювання на Arduino, а рішення та сповіщення на Raspberry Pi — такий поділ я теж можу взяти до уваги для подібних саморобок. Автор пише, що вихідний код опублікований на GitHub.
Джерело: Zenn
Raspberry Pi нарешті почала продаж свого модуля Smart Display Module. Вперше його анонсували ще в січні, а з цього тижня його можна купити в авторизованих реселерів за 30 доларів. Compute Module 5 продається окремо, тож це голий адаптер, а не повноцінний комп'ютер.
Це плата-адаптер для Compute Module 5, яка вставляється в дисплеї та проєктори за специфікацією Smart Display Module (SDM) від Intel. Живлення, відео, аудіо, дані й керування передаються через внутрішній роз'єм, тож за екраном не звисають зайві кабелі, блоки живлення чи кронштейни. Модуль розроблено разом із Sharp Display Solutions Europe, він підтримує відтворення відео 4K.
На платі також є слот M.2, куди можна поставити швидке сховище або ШІ-прискорювач, наприклад модуль Hailo. Плата безвентиляторна й беззвучна, розрахована на цифрові вивіски, які працюють цілодобово: інформаційні табло в аеропортах, навігацію, екрани в магазинах і офісах або імерсивні експозиції разом із проєктором SDM.
Один із перших тестувальників, невелика компанія з цифрових вивісок Media Looper, три місяці використовувала модуль на дисплеї Sharp. Її засновник сказав, що він робить усе, що їхнє налаштування з Raspberry Pi 5, але без кабелю, блока живлення та кронштейна, які клієнт міг випадково зачепити. Для будь-якого дисплея зі слотом SDM вони тепер використовуватимуть його за замовчуванням.
Мені подобаються такі анонси, бо вони показують, наскільки далеко платформа відійшла від плат для ентузіастів до акуратного вбудованого заліза. Для тих, хто робить проєкт із дисплеєм, модуль за 30 доларів, що ховається всередині екрана, — гарний варіант. Утім, варто перевірити, що у вашому дисплеї справді є слот SDM.
Джерело: Raspberry Pi News
Інтерфейс HDA Link, він же Azalia, зазвичай зустрічається лише в чипсетах ПК. Автор статті на Хабрі вирішив перевірити, чи може мікроконтролер RP2040 на Raspberry Pi Pico стати його хостом. Перевага зрозуміла: багатоканальні аудіокодеки з HDA значно багатші за I²S на кількість каналів.
Основа проєкту: RP2040 з блоками PIO і кодек Realtek ALC889 на платі, що залишилася від невдалої спроби на STM32F103 і Spartan-3. Тактовий сигнал BCLK має бути стабільними 24 МГц, тому формувати його програмно не можна. Інтерфейс використовує чотири лінії: BCLK, SYNC, SDO і SDI, а кадр містить 1000 бітів, що дає 48 кГц; для 96 і 192 кГц кількість семплів у кадрі збільшується.
Реалізація побудована на чотирьох автоматах PIO: вивід SDO, вивід SYNC, введення SDI з формуванням BCLK і автомат призначення адреси кодеку. Дані йдуть через DMA, а друге ядро RP2040 упаковує семпли та команди і розбирає відповіді кодеку. Демо-проєкт генерує синусоїди на п'яти стерео ЦАП, третя гармоніка близько −123 дБ.
Кодек працював на частоті дискретизації 192 кГц. Розгін RP2040 до 32 МГц (256 кГц) спрацював, але кодек сильно нагрівався. Плата споживає від 150 до 270 мА при 3,3 В. Є й обмеження: вбудовані фільтри працюють як ФВЧ першого порядку з частотою зрізу близько 4 Гц, а смуга HDA на введення не дозволяє три стерео-канали 24/192 одночасно.
Автор також знайшов помилку синхронізації RP2040 за одночасної роботи DMA, USB і вибірки з XIP; її причину з'ясували фахівці Raspberry Pi. Для складної обробки він радить RP2350 з DSP-інструкціями. Мені подобається, що проєкт чесно показує і результати, і слабкі місця.
Джерело: Хабр
Датчики перестали бути майже непомітними деталями майстерні чи фабрики. Hardware Libre розглядає кілька проєктів в Іспанії та Європі, де мережі під'єднаних пристроїв, платформи даних і штучний інтелект використовуються для дуже різних завдань: прогнозування несправностей, моніторингу забруднення, розпізнавання птахів за співом або підвищення безпеки транспортних засобів.
Найдетальніший приклад — Scamia в Мадриді, проєкт муніципальної житлової компанії EMVS, який до 2027 року буде застосовано в п'ятнадцяти будинках, тринадцять із яких — соціальне житло. Бюджет становить близько 5,2 мільйона євро зі співфінансуванням ЄС, а в основі лежить цифровий двійник кожного будинку. Дані приблизно двохсот датчиків на будинок, під'єднаних через Wi-Fi та IoT, вимірюють температуру, відносну вологість або рівень CO2 і виявляють аномалії раніше, ніж їх помітять сусіди. Дані знеособлюються і прив'язуються до домогосподарств, а не до людей.
Відповідальні особи розраховують на зниження витрат на обслуговування обладнання, наприклад аеротермальних систем або котлів, на 15–20 %, а споживання енергії — на 5–10 %. Стаття додає реалістичного погляду: ці відсотки означають приблизно 40–100 євро економії енергії на одне помешкання на рік, а справжня цінність проявляється, коли складаються багато домогосподарств і вдається уникнути дорогих поломок.
У Картахені готується ще одна мережа для північних районів: контракт на 130 258 євро з ПДВ і близько п'ятнадцяти приладів, які вимірюватимуть гази, наприклад діоксид азоту чи озон.
Це добре нагадування, що ті самі принципи, які ми застосовуємо в домашньому проєкті з мікроконтролером і датчиком температури, можна масштабувати на ціле місто. Складно не вимірювати, як зазначає текст, а перетворювати мільйони показань на корисні рішення.
Джерело: Hardware Libre
Павло Локтєв опублікував на Habr огляд після тижня з настінною панеллю Elecrow CrowPanel на ESP32-P4 і розібрався, навіщо взагалі потрібен такий пристрій. Мене зачепила чесність висновків, тож переказую головне.
Пристрій має 10,1-дюймовий екран 1024×600, 32 МБ PSRAM, 16 МБ флеш-пам’яті, ємнісний сенсор, звук, слот SD і GPIO. Прошивка закрита, тож це готовий виріб, а не платформа для розробки. Панель працює як клієнт: на сервер Home Assistant встановлюють доповнення, а на самій панелі вводять адресу сервера, логін і пароль. Після цього вона показує звичайну панель HA, і малювати окремий інтерфейс не потрібно.
Автор наводить заміри. Холодний старт до робочої панелі триває близько 20 секунд. Натискання кнопки до зміни її стану займає 0,7–0,8 секунди, перемикання вкладки до готовності блоку — 1,1–1,3 секунди. Команда йде майже одразу, а візуальне підтвердження на екрані з’являється помітно пізніше. Повзунки працюють нормально, камери й відтворення медіа він також перевірив.
Про альтернативи він теж чесний. Планшет швидший і універсальніший, але потребує кріплення, живлення та кіоск-режиму. ESPHome з LVGL дешевший, проте інтерфейс доведеться робити й підтримувати самому. Готові панелі на кшталт Sonoff NSPanel вирішують питання корпусу та живлення, але часто вимагають сторонніх прошивок. CrowPanel — золота середина: одна панель для телефона, комп’ютера й стіни.
Серед мінусів автор називає нижчу продуктивність, замалу для щільних панелей роздільну здатність і закриту прошивку. Вбудованого акумулятора немає. Висновок такий: це не заміна планшету, а заміна пульта керування біля входу, на кухні чи в гаражі. Мені сподобалося його формулювання про вимикач з великим екраном — на мою думку, дуже влучно.
Джерело: Habr
