Walabot Touchpadは、あらゆる平らな表面をラップトップ用のレスポンシブなタッチパッドに変える洗練された低プロファイルシステムです。本、テーブル、壁をタッチインターフェースに変えることを想像してください。配線不要、追加ハードウェア不要。Walabotの3Dマイクロ波イメージングとプロジェクターテクノロジーを組み合わせることで、事実上あらゆる表面にタッチスクリーン機能を投影できます。 日常的な実用性とユニバーサルなアクセシビリティを念頭に設計されたこのソリューションは、Walabot Creatorセンサーからデータを読み取るRaspberry Pi 3クライアントと、ローカルWi-

はじめに 実験的製品: SparkXは最先端技術を迅速に提供します。これらのアイテムは厳密にテストされていますが、正式な保証なしで販売され、ライブ技術サポートは利用できません。 超音波や赤外線を超える超高精度な距離、速度、動作、ジェスチャー検知が必要ですか？Acconeer A111をご紹介します。コンパクトなパルス60GHzレーダーモジュールで、高性能センシングをあなたのプロジェクトに提供します。 A111は、統合アンテナと50MHz SPIインターフェースを備えた単一チップのパルスコヒーレントレーダー（PCR）ソリューションです。距離、ジェスチャー、動作、速度検知を最大2メートルまでサポー

どこからでもペットの行動をリアルタイムで把握。Bark BackシステムはIoTを活用して自宅の環境騒音レベルを記録し、データをクラウドにアップロードし、音がユーザー定義の閾値を超えるとカスタム音声ファイルを自動再生します。 Raspberry Pi上に構築されたこのプロジェクトは、SparkFun MEMSマイクロフォンをMCP3002 ADC経由で読み取り、MQTTでCloudMQTTに音量データをストリーミングし、OMXPlayerインスタンスをトリガーしてプリセットの「吠え返し」クリップを再生します。 学べること SparkFun MEMSマイクロフォンをRaspberry Pi 3

座位姿勢をリアルタイムで監視して首と背中を健康に保ちます。Posture Palシステムは、Walabot距離センサーをRaspberry PiとカスタムAndroidアプリと組み合わせ、即時フィードバックを提供し、猫背による痛みを防ぎます。 ハードウェアコンポーネント Walabot Raspberry Pi 3 Model B Posture Palを構築した理由 多くのプロフェッショナルが1日7-8時間デスクで過ごします。一般的な問題は前傾頭位と円背で、頸椎に過剰な負荷をかけます。15°の前傾頭位で首への実効重量が2倍になり、4.5-5.5kg（10-12ポンド）から1

Speathe：麻痺ユーザーのための呼吸駆動コミュニケーション Speatheは、ユーザーの呼吸パターンを可聴音声とテキストに変換する革新的で進化し続けるコミュニケーションプラットフォームです。麻痺により音声を失った個人のために設計され、メッセージ、感情、日常フレーズを伝えるための控えめでハンズフリーな方法を提供します。 ハードウェアコンポーネント スピーカー クリアな音声出力のための3W、4Ωスピーカー。 Androidデバイス React Nativeモバイルアプリケーションを実行。 Walabot 呼吸エネルギーを取得し、短い呼吸と長い呼吸に分類する音響センサー。 Raspberry

ガソリンスタンドでのカードスキマーをリアルタイム検出するダッシュボードガジェットの構築 クレジットカード詐欺は依然として蔓延する脅威であり、特に磁気ストライプカードがシンプルで安価なスキマーデバイスに対して脆弱なガソリンスタンドで深刻です。スキマーはカードスロットの上に設置され、データを記録し、ポンプのPOSシステムに転送します。本質的に「中間者攻撃」です。 2023年、SparkFun ElectronicsのNathan Seidle氏が燃料ポンプから押収されたスキマーの詳細な分析を発表し、それらデバイスの固有BluetoothシグネチャをスキャンするコンパニオンAndroid/iOSアプ

DACベースカスタムPCBによる高精度波形生成 このガイドでは、C8051F360マイクロコントローラとAnalog Devices TxDACを使用して、高速で正確な任意波形を提供するファームウェアとハードウェア設計を説明します。 プロジェクト概要 ボードはC8051F360MCUとTxDACDACを中心に構成されています。2つのICはパラレルバスで通信し、MCUの100MHzコアクロックの限界までDAC更新レートを引き上げることができます。 以前の投稿で回路図、コンポーネント選定、PCBレイアウトを詳述しています。この記事では、メモリからDACへデータを移動するファームウェアフレームワーク

あなたの湿度センサーはどのくらい正確ですか？このプロジェクトで確かめてみましょう。 湿度センサーは一般的で、比較的安価で、多くの種類があります。データシートを確認し、インターフェースで使用し、「値が妥当そうなら」その結果を受け入れてしまいがちです。 このプロジェクトでは、湿度センサーの精度を検証するために一歩踏み込んだ方法を示します。また、センサーキャリブレーションの一般的な方法を説明し、その方法を適用して湿度測定の精度を向上させます。 プロジェクトで使用したテストセットアップ（左から、Quark D2000マイクロコントローラーボード、センサーインターフェース、マイクロ環境内のHIH5030

前回のチュートリアルでは、MATRIX Voice搭載Raspberry PiでAmazon Alexa経由で制御可能なロボットを構築しました。今回は、同じハードウェアでGoogle Assistantを統合する方法を紹介します。 MATRIX Voice Google Assistantデモ動画 (動画リンク準備中) MATRIX Voice Google Assistant概要 必要なコンポーネント MATRIX Voice / Creator Raspberry Pi 3（購入リンク） スピーカー（購入リンク） Micro SDカード（購入リンク） アクティブなインターネット接続 前

Raspberry Piを強力なリモートコントロールハブに変え、照明、ファン、ゲートなどをあらゆるAndroidスマートフォンから、どこからでも、いつでも管理できるようにします。 必要なもの Raspberry Pi（最近のモデルならどれでも動作） 3.3Vリレーモジュール（4チャネルボードが一般的で安価） AndroidスマートフォンにRootSaid WiFi Command Centerをインストール Wi-Fiネットワーク（またはPi用Ethernet） ステップ1：リレーを理解する リレーは、小さなコイルが励磁されると回路を開閉する電気機械式スイッチです。典型的な4チャネルリレー

このコンパクトな検知器は、周囲の空気質を評価するための予算に優しいソリューションを提供します。EPAの大気質指数で定められた5つの主要汚染物質（オゾン、粒子状物質、一酸化炭素、二酸化硫黄、窒素酸化物）を対象とし、二酸化硫黄を除くすべてで正確な測定値を提供します。現在のセンサースイートでは二酸化硫黄は監視されていません。 さらに、都市ガスセンサーが可燃性ガス漏れを警告し、温湿度モジュールがセンサー性能に影響を与える環境要因を考慮します。 デバイスはまだ完全なキャリブレーションを経ていませんが、メーカーデータシートから予備データを抽出して汚染物質濃度を推定しています。低コストセンサーは精度に大きな

Raspberry PiのGPIOピンはデジタルのみのため、アナログセンサーの接続は課題です。安価な解決策がMCP3008で、8チャネル10ビットのアナログ・デジタルコンバータとしてPiのSPIバスに直結し、追加部品不要で動作します。 このガイドでは、MCP3008をRaspberry Piに配線し、光依存抵抗（LDR）とTMP36温度センサーを接続、シンプルなPythonスクリプトでデータを読み取る手順を解説します。 必要なもの Raspberry Pi（GPIOヘッダー搭載の任意モデル） MCP3008 8チャネルADC 光依存抵抗（LDR） - 例：NORPS-12 TMP36温度セ

このステップバイステップガイドでは、Passive Infrared（PIR）モーションセンサーをRaspberry Pi B+/Model 2に接続し、GPIOピンをプログラムして動きを検知、アクションをトリガーする方法を学びます。ホームオートメーション、セキュリティアラート、シンプルなロボットなど、GPIOの習得は必須です。 必要なもの Raspberry Pi B+、B、またはModel 2（microSDカード、電源、キーボード、マウス、ディスプレイ付き） LED（任意の色）と220Ω抵抗 PIRモーションセンサー（5V出力） ブレッドボードとジャンパーワイヤー（オス-オス、メス-

Raspberry Piを入手し、Eben Upton著『Raspberry Pi User Guide』のGPIO章を復習した後、最初のプロジェクトとして家庭温度監視システムに取り組みました。この記事では、Raspberry Pi、Adafruit MCP9808ブレークアウト、古いMac Mini、InfluxDB、Grafana、Python、runitプロセススーパーバイザーを用いた初期イテレーションを詳述します。 センサーハードウェア 温度センサーにはAdafruit MCP9808ブレークアウトボードを選択。理由は： ネイティブI²Cインターフェース – PiのGPIOピン3（

IRリモコンをRaspberry Piに統合する際、LIRCを使わずUARTシリアルインターフェースに直接アクセスすれば簡単かつ軽量です。ハードウェアセットアップからPythonデコードまで、最小限のコードでリモコン信号を確実に取得する全プロセスを解説します。 なぜLIRCをスキップするのか？ LIRCはIRデバイスの汎用フレームワークを提供しますが、シンプルなプロジェクトにはオーバースペックで、レイテンシや互換性問題を招くことも。内蔵UARTピン（TX/RX）と低速シリアルプロトコルを使えば、デバッグしやすい軽量で決定論的なソリューションが実現できます。 ハードウェア概要 IRセンサー

Raspberry Piでアナログ信号を読み取りたい？このガイドではMCP3008 ADCの配線、SPI有効化、必要ライブラリのインストール、基本的なPythonスクリプトでのセンサーデータ取得までを解説します。 ステップ1：MCP3008の配線 電源（3.3V） – VDD & VREFをRaspberry Pi 3.3Vピン（赤）に グランド – AGND & DGNDをRaspberry Pi GND（黒）に SPI接続 – CLK → Piピン23（GPIO11） - オレンジ DOUT → Piピン21（GPIO9） - 黄色 DIN → Piピン19（GPIO

この包括的なRaspberry Pi光センサーチュートリアルでは、フォトレジスタをGPIOピンに配線し、簡潔なPythonスクリプトでデータを読み取る手順を解説します。回路、コード、光目覚まし時計などの実用的応用まで、実践的な理解を提供します。 このプロジェクトはセンサー統合を探求したい初心者に最適であり、より高度なプロジェクトの基礎にもなります。 以下では、必要コンポーネント、ステップバイステップ配線、Piのデジタルピンを疑似アナログ測定に変えるPythonロジックを詳述します。 必要機材 ここにすべてをリストアップ。ブレッドボードは必須ではありませんが、特に実験を続ける場合は組み立てが大

概要 このチュートリアルでは、SparkFun心拍パルスセンサーをRaspberry Pi 3 Model Bに接続し、Windows 10 IoT Core上のUWPアプリケーションでアナログ出力を取得する手順を解説します。完了時には、リアルタイム心拍データを読み取り、IoTダッシュボードやクラウドサービスへ拡張可能な動作例が得られます。 ステップ1 - ハードウェア配線 パルスセンサーは3ピン構成： 黒 – グランド 赤 – 3V/5V電源 紫 – アナログ信号出力 Raspberry Piにはネイティブなアナログ入力がないため、MCP3008 8チャネルADCを使用。センサーの信号

Vivek Nandaは電子機器分野で20年以上の編集リーダーシップ経験を持ち、コンテキスト重視のコンテンツ形成と製品開発イニシアチブを牽引してきました。 2017年、Raspberry Pi財団公認のThe MagPi Magazineは、2012年のデビュー以来、単板コンピューターの累計販売台数が1,250万台を突破したと発表。Piの魅力はホビイスト、メイカー、エンジニア、さらにはMicrosoftのAI研究者まで広がっています。 プラットフォームの普及に伴い、機能を拡張する豊かなアクセサリーエコシステムが形成されています。以下は、すべてのRaspberry Pi愛好家におすすめの厳選アド

Raspberry Piで駆動する高性能エアロポニックガーデンの構築方法を解説。ハードウェアセットアップから、植物を潤し健康に保つPythonコードまで網羅します。 なぜエアロポニックスなのか？ エアロポニックスは栄養分を微細なミストとして植物の根に直接届け、土を不要にします。メリットは： 従来栽培比で最大90%の節水 天候に左右されない通年生産 閉鎖環境で害虫が制限されるため農薬使用を削減 根が空中に吊るされるため床面積を有効活用 ステップ1：材料を揃える 5ガロンバケツ 黒スプレー塗料（光の侵入を最小化） クレイビーズ（根の支持用） ネットポット ドリル＆ホールソー Raspbe