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長距離伝送が可能なLoRaWANに対応したIoT開発ボード IoT機器用の長距離無線通信プロトコルであるLoRaWANに対応した小型プロトタイピングボードWio-E5 miniとアンテナ、USB Type-Cケーブル、ピンヘッダ―などをセットにしたキットです。Wio-E5 miniに搭載されているWio-E5は、STMicroelectronicsの32ビットマイコンSTM32WLE5JC(ARM Cortex-M4コアとSemtechのLoRa用RFトランシーバSX126xを内蔵)を使用したモジュールです。 ・最大22dBmの送信電力で実現可能な高パフォーマンス ・最大10kmの長距離伝送が可能 ・スリープ中は約2.1μAまで電流を下げ低電力消費を実現 ・RESETボタン、BOOTボタンを搭載 ・FCC、CE、IC、Telec認証取得済み

LoRa無線モジュールWio-E5を搭載したIoT開発ツールセット STMicroelectronics社製の32ビットワイヤレスマイコンSTM32WLE5JCをベースとしたLoRa無線モジュールWio-E5を搭載した開発ボードとアンテナやUSB Type-Cケーブル、ピンヘッダーなどをセットにしたツールセットです。Wio-E5はTelec認証を取得済みです。 STM32WLE5JCは、最大48MHzで動作するArm Cortex-M4コアとSemtech社のLoRa RFトランシーバSX126Xを搭載したシステムオンチップです。STM32WLE5JCは73ピンのBGAパッケージですが、Wio-E5は機能を制限して28ピンとし扱いやすくしたモジュールです。このモジュールを使用すると、TheThingsStack、ChirpstackなどのさまざまなLoRaWANサーバープラットフォームに接続できます。 この開発ボードは消費電力が極めて低く、(G)FSKとロングレンジの両方をサポートできます。ATコマンドファームウェアが組み込まれているため、プロトタイプやアプリケーションを簡単に構築できます。LoRaWANプロトコルとさまざまな周波数プランを簡単にサポートできるため、長距離センサーノードやさまざまなワイヤレス通信アプリケーションに最適なソリューションです。 ・送信出力最大：22dBm(868/915MHz) ・受信感度：-136.5dBm(SF12/125kHz BW) ・リングバジェット185dBにより長距離通信が可能 ・LoRaプロトコルを内蔵し、LoRaバンドプランに対応 ・Wio-E5の全ピンをGPIOに引き出し、UART、I2C、ADCなどを利用可能 ・RESET/BOOTボタン、RS485/Groveなど豊富なインターフェースを搭載

2チャンネルのモータードライバ制御ボード STM32マイコン(STM32F030F4P6)を使用してサーボモータやステッピングモータを動作させる2チャンネルのモータードライバ制御ボードです。ドライバICには、STMicroelectronics社製のL298Pを使用しています。インターフェースはGroveコネクタで接続します。I2Cアドレスは選択可能で、0x00から0x0Fに変更できます。デフォルトのI2Cアドレスは0x0Fです。各チャンネルの時計回りに緑色のLEDが、反時計回りに赤色のLEDが点灯します。

超音波を利用して距離を測定する超音波トランスデューサー 3cmから350cmまで、最小2mmの精度で測定できます。距離測定、近接センサー、超音波検出器に最適な超音波モジュールです。 ・幅広い電圧サポート：3.2V～5.2Vの範囲で3.3V/5Vと互換性があり、Raspberry PiのGPIOに直接接続できます ・I/Oリソースの節約：必要なピンは3つだけで、送信と受信は時分割多重化を行っています。 ・広い測定範囲：3cm～350cm。 ・使いやすい：Groveポートと互換性があり、プラグ&プレイが可能です。 ・Arduino IDE、Python、Codecraft用のドキュメントとライブラリが用意されています。

よりスマートな空間にするフィジカルAIエージェント フィジカルAIエージェントは、センサーやアクチュエータを使って現実世界の情報を収集し、AIを使用してユーザーや他のシステムに代わり特定の目標を達成するシステムです。 SenseCAP WatcherはコントローラにESP32S3を使用し、AI処理用にArm Cortex-M55とEthos-U55を採用したHimax製のWiseEye2プロセッサHX6538を搭載しています。さらに、カメラ、マイク、スピーカーを備え、見る、聞く、話すことができます。そして、LLM(大規模言語モデル)に対応するSenseCraftスイートにより、ユーザーのコマンドを理解し、周囲を認識し、それに応じてアクションをトリガーすることができます。 ・話しかけて何を監視するかを伝えると、指定したイベントが発生したときに通知してくれます。Push to TalkやSenseCraftアプリから簡単にコマンドを送信できます。 ・デバイス上でAIモデルを実行し、人やペットなどさまざまなものを検出します。ただし、最も優れた機能はLLMとの統合です。LLMを活用することで指定したイベントを正確にキャプチャします。つまり、単純なターゲット検出だけでなく、動作とステータスを徹底的に分析してくれます。 ・指定したイベントを検知すると、音声でターゲットと会話してくれます。 ・ターゲットイベントを検出すると、SenseCraftアプリでメッセージを発信したり、LEDを点滅させたりといったさまざまなアクションをトリガーします。ホームアシスタントなどのIoTプラットフォームに接続したり、任意のGroveセンサーを接続することも可能です。この柔軟性により、さまざまなデータソースを統合して、分析と適切なアクションを実行します。例えば、部屋の温度を検出してそれに応じてエアコンを調整するようなアプリケーションを構築することや、エアコンの設定温度を現在の服装に合わせて変更することなども可能です。 ・独自のモードでユーザーのコマンドに適応し、ユーザーの指示を聞いてから、指定されたスペースを保護するために監視モードに切り替わります。さらに、独自の感情をアップロードして、独自の個性を与えることができます。PNGファイルを用意して、数秒以内にWatcher にアップロードしてください。 ・SenseCAP Watcherはオープンソースなので、その仕組みを理解するためのアクセス権が与えられます。 SenseCAP WatcherのバックボーンはSenseCraftソフトウェアスイートで、Watcherの設定、コマンドの解釈、LLMへのアクセスに使用されます。したがって、すべてがプライベートに保存されて実行されるため、モデルとデータがパブリックLLMやパブリッククラウドにストリーミングされることはありません。SenseCraftは、Windows/MacOS/Linuxで実行できます。SenseCraftにはLLMが含まれているため、コンピュータには次のような特定のパフォーマンス基準が必要です。 ・Windowsの場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Windows11 ・Macの場合 グラフィックカード：Apple M1 16GB、RAM：16GB、ストレージ：20GB、OS：Sonoma ・Linux(arm64)の場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Ubuntu 20.04

よりスマートな空間にするフィジカルAIエージェント ・話しかけて何を監視するかを伝えると、指定したイベントが発生したときに通知してくれます。Push to TalkやSenseCraftアプリから簡単にコマンドを送信できます。 ・デバイス上でAIモデルを実行し、人やペットなどさまざまなものを検出します。ただし、最も優れた機能はLLMとの統合です。LLMを活用することで指定したイベントを正確にキャプチャします。つまり、単純なターゲット検出だけでなく、動作とステータスを徹底的に分析してくれます。 ・指定したイベントを検知すると、音声でターゲットと会話してくれます。 ・ターゲットイベントを検出すると、SenseCraftアプリでメッセージを発信したり、LEDを点滅させたりといったさまざまなアクションをトリガーします。ホームアシスタントなどのIoTプラットフォームに接続したり、任意のGroveセンサーを接続することも可能です。この柔軟性により、さまざまなデータソースを統合して、分析と適切なアクションを実行します。例えば、部屋の温度を検出してそれに応じてエアコンを調整するようなアプリケーションを構築することや、エアコンの設定温度を現在の服装に合わせて変更することなども可能です。 ・独自のモードでユーザーのコマンドに適応し、ユーザーの指示を聞いてから、指定されたスペースを保護するために監視モードに切り替わります。さらに、独自の感情をアップロードして、独自の個性を与えることができます。PNGファイルを用意して、数秒以内にWatcher にアップロードしてください。 ・SenseCAP Watcherはオープンソースなので、その仕組みを理解するためのアクセス権が与えられます。 SenseCAP WatcherのバックボーンはSenseCraftソフトウェアスイートで、Watcherの設定、コマンドの解釈、LLMへのアクセスに使用されます。したがって、すべてがプライベートに保存されて実行されるため、モデルとデータがパブリックLLMやパブリッククラウドにストリーミングされることはありません。SenseCraftは、Windows/MacOS/Linuxで実行できます。SenseCraftにはLLMが含まれているため、コンピュータには次のような特定のパフォーマンス基準が必要です。 ・Windowsの場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Windows11 ・Macの場合 グラフィックカード：Apple M1 16GB、RAM：16GB、ストレージ：20GB、OS：Sonoma ・Linux(arm64)の場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Ubuntu 20.04