
別シリーズで、「M5StickV+出してくだされ、私は待っておりますで」などと書いてしまいましたが、結局、待ちきれなくなって買ってしまいました。
M5StickV
Kendryte K210 SoCプロセッサ搭載機、CPUはRISC-V、そしてEdge AI向けのNeural Network Processor(KPU)搭載であります。しびれるスペックだな。
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
別シリーズで、「M5StickV+出してくだされ、私は待っておりますで」などと書いてしまいましたが、結局、待ちきれなくなって買ってしまいました。
M5StickV
Kendryte K210 SoCプロセッサ搭載機、CPUはRISC-V、そしてEdge AI向けのNeural Network Processor(KPU)搭載であります。しびれるスペックだな。
このところ、M5Stack内蔵のバッテリ(機種 Grey、容量150mAh)の「放電」に注目して観察してきましたが、「放電」ばかりじゃまずい「充電」も見ておきたいと思いました。内部の端子に電流計つなげるのもメンドイ(いつものことですが)しと躊躇しておったところ、これまたお手軽ツールを手に入れました。USB電力メーターという一品。 “IoT何をいまさら(51) USB電力メーターで充電の様子を観察” の続きを読む
前回、バッテリが放電して動作しなくなるまでの様子をSDカードに記録できました。今回はLCDのONとOFFで、フル充電から、動かなくなるまでの期間とその期間のバッテリレベルの変化を比べてみたいと思います。でもね、LCDオフっちゃって「終わった」ことをどうやって知ろうかしら?
前回、M5Stackの充電状態とかバッテリのレベルとかを測れることが分かったので、今度はバッテリが放電しきってプログラムが実行できなくなるまでの様子を測ってみたいと思います。LCD画面ONとOFFとか、WiFiのON/OFFとかいろいろ比較したい条件があるのですが、まずは「素」のままで測定できるようにします。測定といっても何のことはない、SDカードに時間(ほぼ)とそのときのバッテリレベルを記録していくだけですが。 “IoT何をいまさら(49) M5Stack、バッテリ切れを測る” の続きを読む
前回、「お楽に」プロトを作ってみましたが、気になったのは消費電力です。内蔵の電池でどのくらいの期間動作するのだろうか?本当だったら色々な動作状態で電流を測りまくりたいところですが、設定メンドイ、気力もない。しかし、よくしたものでM5StackにはPowerというモジュールがあり、バッテリの管理関係がいろいろできるようになっています。まずは、その辺、ソフトで出来るところから押さえておこうじゃないの、と考えました。
団員から、投げかけられた課題があったので、それに対処できるようなプロトタイプ第1版を「ちょこっと」こさえてみることにいたしました。最近お気に入りのM5Stackを使ってです。プロトタイプ第1版自体は、とっても簡単に作成完了、なんと楽なことか。たかだか数時間の作業時間。ひと昔前、似たようなシステム作るのに何週間もかけていたような気がするのは悪い夢だったのでしょうか?しかし、プロトタイプ第1版は第1版、作りながらいろいろ改良すべき点も分かってきました。 “IoT何をいまさら(47) M5Stackでプロトタイプ作成、お楽に” の続きを読む
前回、FreeRTOSの話をちょっと書かせていただきました。ただし、”FreeRTOS”といえば、まっさきに喧伝されている感のある Amazon AWSとの連携、Amazon IoTサービスといった話はまったくでてきませんでした。これは、別に無視していたわけでなく、FreeRTOS.ORGから入っていくと各種のマイコン、それもかなりリソースの限られたマイコンからでも利用可能な汎用のRTOSとしてのFreeRTOSのカーネルが中心であるためです。AmazonのIoT向けサービスなどの連携などを調べようとしたら、また、別なところへ行かなければならないようです。 “モダンOSのお砂場(7) FreeRTOS kernelとAmazon FreeRTOS” の続きを読む
前回駅のホームで上を見上げてGPSアンテナという電子デバイスを「つい見つけて」しまいました。どうも駅のホームの天井を見上げるクセがついてしまったようです。GPSアンテナは双眼鏡を持ち出してようやくアンテナだと分かったのですが、今回は違います。アイキャッチ画像を御覧ください。そのものズバリの名前が書き込まれていました。 “トホホな疑問(22) 駅のホームのWiMAX?” の続きを読む
前2回のデータシートの読み込み(その1、その2)でMPU9250モーションセンサモジュールの加速度センサ部分の理解が多少深まったので、実際にプログラムを書いて実験してみたいと思います。以前と違うのは、タイマを使ってなるべく正確なインターバル時間で計測するようにした点とADコンバータの出力値をそのまま記録するようにしたことです。実験は「静止」と「落下」。実際に取れた加速度センサの出力データを見てみたいと思います。こんなに簡単に落下実験などできるのは自立しているM5Stackならではかもしれません。 “IoT何をいまさら(46) 加速度センサ、静止と落下” の続きを読む
前回の投稿はMPU9250センサモジュールの9軸あるセンサのうち3軸分の加速度センサの目盛りがどのくらいの細かさかというところで終わっておりました。今回は、引き続きMPU9250センサの加速度部分がどのくらいの精度で加速度を測れるものだか調べていきたいと思います。それにはノイズについても押さえて置かないと。
前々回のプログラムで、モーションセンサ・モジュールMPU9250の加速度センサ部分からデータを読みだして、マイクロSDに書き込みました。遅延関数で10ms待って測定していたので「だいたい100Hz」くらいのレートです。もっと正確なインターバルで測定しようと思ったのですが、その前に、このセンサって最短どのくらいの周期で読み取れるものなの?実用的にはどのくらいのレートにするのが適正?だいたいフルスケールはどのくらい?精度は?いろいろ疑問が浮かびます。やはり、一度データシートを読んでおくというものでしょう。早速、InvenSense MPU-9250 Product Specification Revision 1.1をダウンロードさせてもらいました。 “IoT何をいまさら(44) MPU9250、9軸センサモジュール” の続きを読む