制御機器 ：「S2M32」の検索結果

Arduino UNO R4 WiFiは、ルネサスRA4M1マイクロコントローラの演算性能とEspressif ESP32-S3ワイヤレス接続機能を組み合わせたマイコンボードです。その他、12×8ドットのLEDマトリックス、Qwiicコネクタ(I2C)、リアルタイムクロックなどを備え、次なるプロジェクトで必要となるニーズをすべてカバーすることができます。既存のプロジェクトを簡単にアップグレードし、ワイヤレス接続機能を追加できるだけでなく、初めてのプロジェクトについても創造力を発揮するために必要なものがすべて揃っています。※TELEC認証(技適)取得済み：(工事設計認証)201-230385。 ※ESP32-S3-MINI-1モジュールとして認証取得

ESP32S3をベースにPY260を搭載したカメラモジュール M5Stack用CamS3 Wi-Fiカメラユニット(OV2640)の後継となるモジュールです。 最大解像度が2592×1944の5Mピクセルカメラ(PY260)と8MBのPSRAM、16MBのフラッシュメモリを搭載しており、Wi-Fiクラウドへの画像伝送をサポートします。microSDカードスロットを内蔵し、画像やその他のデータを保存できます。また、PDMマイクにより音声録音が可能です。底部にあるGroveポートには、ESP32S3のD+/D-ピンを引き出してあり、ファームウェアのアップデートやM5 Grove to USB-Cモジュールを介したUSBシリアル通信に対応しています。 ボード上の2つの1×3ピンヘッダは、ESP32S3のプログラムのダウンロードに便利です。工場出荷時のファームウェアを使用すれば、完全な画像キャプチャとアップロード機能を備えたEZDataを利用することができ、自由な画像監視をリモートの簡単な設定で実現できます。遠隔監視、タイムラプス撮影、産業オートメーションなどのアプリケーションに適しています。 Wi-Fiに対応するESP32-S3-WROOM-1-N16R8モジュールを搭載 EZDATAまたはシングルポート画像データをWi-Fiクラウドに伝送 5Mピクセルカメラ(PY260)を搭載 microSDカードスロットを内蔵 音声録音機能付きPDMマイクを内蔵 プログラマブルインジケータライトを内蔵

ESP32-S3FN8(240MHz Xtensa LX7 デュアルコア+2.4GHz Wi-Fi)を搭載 8MB内蔵フラッシュを搭載 プログラマブルRGB LEDと物理ボタンを装備 最適化された3Dアンテナ 23本のGPIOを1.27/2.54mm DIPで引き出し可能 開発環境：UiFlow2、ArduinoIDE、ESP-IDF、PlatformIO

M5SticKC PLUS用の1Wスピーカー MAX98357デジタルオーディオI2SアンプICを内蔵したM5StickC PLUS用の1Wスピーカーで、さまざまなオーディオ用途に適しています。16ビット、サンプルレート32kHz～192kHzのオーディオ入力に対応し、短絡保護や過熱保護などの機能を備えています。 高品質オーディオ出力対応 複数の出力モード:モノラル/ステレオ以外に、I2S、左チャンネル、右チャンネル Arduino IDE、UiFlowで開発可能

胴体長23mmの短胴化を実現。LEDで5色(赤、黄、緑、白、青)実現。(青には緑色のLEDを使用)。チップLEDで均一な面照光を実現。パネルへの取りつけは前面からワンタッチ。

M5StickC Plus2で動かすロボットベース 4つのモータードライバ(L9110S)とDCギアモーター、制御用のSTM32F030F4マイコン、2つのプログラマブルRGB LED、赤外線レシーバ、専用バッテリーホルダを搭載した四つ足のプログラマブルロボットベースです。同梱されているM5StickC Plus2を上部のスロットに接続し、I2Cプロトコル(アドレス0x38)経由で制御コマンドを受信します。赤外線によるリモートコントロールが可能です。 そのほかに、Type-C充電ポート、バッテリー逆接続保護機能、電圧検出機能を搭載して安全性と利便性を高めています。また、700mAhの16340充電式リチウム電池を内蔵しています。

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

AIオーディオ処理アルゴリズムを搭載した高性能なマイクアレイ XMOS製のAIサウンド&オーディオチップセットXU316を搭載したマイクアレイボードです。XU316は、干渉キャンセル、音響エコーキャンセル、ノイズ抑制、自動ゲイン制御などの機能と自然言語理解アルゴリズムを搭載し、高品質の音声キャプチャを可能にします。 本ボードは、I2S経由でXIAO ESP32S3のような一般的なマイコンボードと互換性があり、USB(オーディオクラス2.0)経由でRaspberry Piやパソコンと互換性があります。2個の高性能なデジタルマイク使用してポイントノイズをキャンセルし、騒がしい環境でも遠距離の音声(最大3m)をキャプチャして抽出します。 Seeed Studio XIAO ESP32S3(Sense)やRaspberry Pi、Adafruit QT Pyなどに対応しています。 ・遠距離音声キャプチャ用デュアルマイクアレイ ・オンボードにAI NLUアルゴリズムを搭載 ・I2S経由で一般的なハードウェアプラットフォームに対応 ・USB(Audio Class 2.0)経由でRaspberry Piやパソコンに接続可能 ・RGB LED(WS2812)を搭載 ・外部5V電源をサポート ・DFU-Util経由によるファームウェアアップデートに対応

PMケーブル 株式会社ジェイテクト(TOYOPUC)(特注品)