Edge Development Board - Apollo3 Blue Sparkfun 15170
Edge computing is hier! Je hebt waarschijnlijk wel eens gehoord van deze nieuwste toegang tot de lange lijn van technische modewoorden als "IoT", "LoRa" en "cloud" ervoor, maar wat is "de rand" en waarom maakt het uit? De cloud is indrukwekkend krachtig, maar een permanente verbinding vereist stroom en connectiviteit die mogelijk niet beschikbaar zijn. Edge computing verwerkt afzonderlijke taken, zoals bepalen of iemand "ja" heeft gezegd en dienovereenkomstig reageert. De audio-analyse gebeurt aan de rand in plaats van op internet. Dit vermindert de kosten en complexiteit drastisch en beperkt potentiële lekken van gegevensprivacy.
In samenwerking met Google en Ambiq is SparkFun's Edge Development Board gebaseerd op de nieuwste edge-technologie en perfect om je voeten nat te maken met spraak- en zelfs gebarenherkenning zonder te vertrouwen op de verre diensten van andere bedrijven. Het bijzondere zit hem in het gebruik van Ambiq Micro's nieuwste Apollo3 Blue-microcontroller, waarvan de ultra-efficiënte ARM Cortex-M4F 48MHz (met 96MHz burst-modus) processor is gespecificeerd om TensorFlow Lite te laten draaien met slechts 6uA / MHz. Het SparkFun Edge-bord meet momenteel ~ 1,6 mA @ 3 V en 48 MHz en kan tot 10 dagen alleen op een CR2032-knoopcelbatterij werken. Apollo3 Blue heeft alle geavanceerde functies die worden verwacht van moderne microcontrollers, waaronder zes configureerbare I 2 C / SPI-masters, twee UART's, één I 2C / SPI-slave, een 15-kanaals 14-bits ADC en een speciale Bluetooth-processor die BLE5 ondersteunt. Bovendien heeft de Apollo3 Blue 1 MB flash en 384 KB SRAM-geheugen - genoeg voor de overgrote meerderheid van de toepassingen.
Op de Edge heb je ingebouwde toegang tot sensoren, Bluetooth, I 2 C-uitbreiding en GPIO-ingangen / uitgangen. Om edge computing-cases zoals spraakherkenning te ondersteunen, beschikt het Edge-bord over twee MEMS-microfoons, een ST LIS2DH12 3-assige versnellingsmeter op zijn eigen I 2 C-bus en een connector voor interface met een OV7670-camera (apart verkrijgbaar en functionaliteit komt binnenkort). Naarmate TensorFlow hun algoritmen bijwerkt, zullen er steeds meer functies beschikbaar komen voor de SparkFun Edge. Een ingebouwde Bluetooth-antenne geeft de Edge out-of-the-box connectiviteit. Ook beschikbaar op het bord is een Qwiic-connector om I 2 toe te voegenC-sensoren / apparaten, vier LED's en vier GPIO-pinnen. Om te kunnen bogen op de energiezuinige mogelijkheden van het bord, hebben we het uitgerust met batterijvoeding van de CR2032-knoopcelhouder. Het programmeren van het bord gebeurt met een externe USB-seriële adapter zoals de Serial Basic Breakout via een seriële bootloader, maar voor meer gevorderde gebruikers hebben we ook de JTAG-programmeer- en debuggerpoort beschikbaar gesteld.
Als een dappere ontdekkingsreiziger van deze nieuwe technologie, zul je een aantal geavanceerde concepten moeten gebruiken, maar maak je geen zorgen. Tussen Ambiq Micro's Software Development Kit en onze SDK Setup Guide heb je toegang tot tal van voorbeelden om met je hardware te gaan werken.
Ga nu naar buiten en maak iets geweldigs met de nieuwste machine learning-technologie binnen handbereik!
Opmerking: de HM01B0 Himax-camera wordt NIET bij de SparkFun Edge geleverd en moet apart worden aangeschaft.
Microcontroller
- 32-bits ARM Cortex-M4F-processor met directe geheugentoegang
- 48 MHz CPU-klok, 96 MHz met TurboSPOT ™
- Extreem laag stroomverbruik: 6uA / MHz
- 1 MB Flash
- 384KB SRAM
- Speciale Bluetooth-processor met BLE 5
Aan boord
- ST LIS2DH12 3-assige versnellingsmeter
- 2x MEMS-microfoons met operationele versterker
- Himax HM01B0 camera-aansluiting
- Qwiic-connector
- 4 x GPIO-aansluitingen
- 4 x gebruikers-LED's
- 1 x gebruikersknop
- Seriële header in FTDI-stijl voor programmeren
- Bluetooth-antenne
- CR2032 knoopcelhouder voor werking op batterijen
Wat het doet
- De hoge verhouding tussen verwerking en stroomverbruik maakt machine learning-toepassingen mogelijk op de 'rand' van netwerken, zonder dat een centrale computer of internetverbinding nodig is.
- Spraak-, gebaar- of beeldherkenning mogelijk met TensorFlow Lite. (Opmerking: er worden gesproken voorbeelden gegeven. Voorbeelden van gebaren en afbeeldingen hopen binnenkort door TensorFlow te worden vrijgegeven)
Algemeen
- 1.8V - 3.6V voedingsspanningsbereik
- Kleine vormfactor van 1,6 inch x 1,6 inch x 0,35 inch (40,6 mm x 40,6 mm x 8,9 mm)
