Hãy nhái theo phong cách của bạn - Giới thiệu các sản phẩm ăn theo Raspberry Pi

Mô tả dự án: 

Như trong bài Thâm Cung bí sử Raspberry Pi tui có nói về việc Raspberry Foundation bảo vệ nồi cơm của mình một cách hoang tưởng đến mức nào. Việc mua chip linh kiện về để lắp ráp thành một board chạy Raspbian là chưa thể thực hiện được. Tuy nhiên, việc mua 1 chip ARM về để làm 1 máy chạy các hệ điều hành Linux khác (và cả Android) là điều dễ dàng không ai cấm. Hiện nay các máy tính nhúng đã tràn ngập thị trường và này tui sẽ giới thiệu các "Pi Tàu" đơn giản là chúng đều có gắn tên Pi kèm một loại trái cây nào đó.

Pi Cam - Orange Pi

Đây là một trong các thể loại Pi "ếch nhái" thành công nhất với nhiều chủng loại board, bao gồm cả loại board trong khoảng 12 USD nhằm cạnh tranh với Pi Dâu (Raspberry). Tháng 4 năm 2016 Pi Cam cho ra lò board mới Orange Pi Plus 2 nhằm cạnh tranh với Pi Dâu. Ta hãy xem cấu hình nó như thế nào nhé:

Hardware specification

CPU

H3 Quad-core Cortex-A7 H.265/HEVC 4K

GPU

·Mali400MP2 GPU @600MHz ·Supports OpenGL ES 2.0

Memory (SDRAM)

2GB DDR3 (shared with GPU)

Onboard Storage

TF card (Max. 64GB) / MMC card slot , up to 2T on 2.5 SATA disk 16GB EMMC Flash

Onboard Network

10/100/1000M Ethernet RJ45

Onboard WIFI

Realtek RTL8189ETV, IEEE 802.11 b/g/n

Video Input

A CSI input connector Camera: Supports video capture solution up to 1080p@30fps

Audio Input

MIC

Video Outputs

Supports HDMI

Audio Output

3.5 mm Jack and HDMI

Power Source

DC input can supply power, but USB OTG input don’t supply power

USB 2.0 Ports

Four USB 2.0 HOST, one USB 2.0 OTG

Buttons

Power Button(SW4), Recovery Button(SW3), Uboot Button(SW2)

Low-level peripherals

40 Pins Header,compatible with Raspberry Pi B+

 

GPIO(1x3) pin

UART, ground.

LED

Power led & Status led

Other

IR input

Supported OS

Android, Ubuntu, Debian

Như vậy, so với Pi Dâu 3, bạn bỏ ra thêm 14 Mỹ cành để được thêm các chức năng sau đây:

  • Chip ARM A7 nhanh hơn 1 xí
  • 2GB RAM DDR3
  • Chuẩn SATA cho ổ cứng tốc độ nhanh
  • Bộ nhớ Flash 16GB có sẵn
  • Micro và đèn hồng ngoại
  • Vài cái nút bấm vật lý để bật tắt hay nâng cấp phần mềm
  • Gigabit ethernet
  • Chạy Android (mặc dùng ngôn ngữ Tàu)

Vì mới ra nên Pi Cam vẫn còn nhiều trục trặc và hỗ trợ còn thiếu nhiều. Tuy nhiên đây là một board khá tốt cho các bạn thừa tiền thèm của lạ thích khám phá.

Pi Chuối - Banana Pi

Không như Pi Cam, Pi Chuối ra ít board hơn nhưng lại chịu khó trau chuốt về phần mềm, thậm chí còn có hệ điều hành riêng tên là Bananian (nhái theo Raspbian). Thậm chí tháng 9 năm 2016 Banana Pi còn dự định ra một board Banana Pi với 8 lõi (octa-core) với giá 75 USD. Trong khi chờ ta hãy so sánh Pi Chuối với Pi Dâu phiên bản 35 USD:

Thông số cơ bản (từ Wikipedia)

A31S ARM Cortex-A7 Quad-Core, 256K[2] B L1 cache 1MB L2 cache
PowerVR SGX544MP2 Comply with OpenGL ES 2.0 OpenCL 1x,DX9_3
1GB DDR3 (shared with GPU)
10/100/1000 Ethernet RJ45, Wi-Fi
A CSI input connector allows for the connection of a designed camera module
HDMI, LVDS/RGB
3.5mm jack and HDMI
5 volt via Micro USB(DC in Only)and /or Micro USB OTG
4 USB PORT
GPIO, UART, I2C BUS, SPI BUS, WITH TWO CHIP SELECTS, ADC, PWM, +3.3V, +5V, GND
Power Key & RJ45
Android and Linux 

Ta thấy Pi Chuối M2 không có gì nổi bật so với Pi Dâu 3, thậm chí là không có cả Bluetooth. Tuy nhiên nên nhớ là Pi Chuối M3 ra đời từ những tháng 4 năm 2015, nghĩa là gần 10 tháng trước khi Pi Dâu 3 ra đời. Hiện tại, không có lí do gì mà bạn mua Pi Chuối cả.

Pi Mận - Roseapple Pi

 

Trong tiếng anh, Rose Apple - Táo Hường thực ra là trái mận ở VN. Đây là một board chưa ai nghe nói, thậm chí là không có trên aliexpress luôn. Lịch sử phát triển của Pi Mận cũng khá phức tạp. Ban đầu nó được gây quỹ trên Indiegogo (một trang khá giống với Kickstarter để gây quỹ đám đông) với tên Lemon Pi - Pi Chanh. Tuy nhiên sau đó không rõ lí do gì mà nó đổi thành tên Pi Mận và chỉ được bán lẻ ở các nước như Malaysia, Singapore, Taiwan, Hương Cảng (không thấy trên Aliexpress). Giá bán lẻ của Pi Mận khoảng 55 Mỹ cành, khá là chát. Ta xem thử xem cấu hình nó thế nào nhé:

Functions Descriptions
SoC Quad-core ARM Cortex-A9 (28nm)
RAM 2GB DDR3
GPU Imagination Technologies PowerVR SGX544
Internal Storage(optional) 4GB ~ 64GB Support primitive eMMC 4.5 storage
Internal Storage 4MB SPI NOR flash
External Storage Micro SD/TF card extensible (card socket) up to 64GB
TV Out HDMI1.4 with HDCP (HDMI connector type A/C)
Audio output 3.5 Headphone connector
USB port
USB 3.0*1 (Type A)
USB 2.0*2 (Type A)
Wi-Fi Dongle(option) Realtek 8188etv, 8188eus supported (802.11 b/g/n)
PMU and Audio Codec ATC2603C
Ethernet 10/100 Mbps
External Buttons On/Off,(Sleep/wake)/Reset
Extended header(x40) +3.3V,+5V,GND,I2C,I2S, UART,SPI,GCLK,GPIO x16
Extended header(x4)*2
Debugging UART*1 ;
Mic-in, Audio R/L, IR receiver
External Camera MIPI CSI2
External Screen MIPI DSI interface
Power Supply 5V/2A via MicroUSB connector
Operation Systems Debian, Ubuntu, Fedora, Android 5.0/5.1,

Vậy bạn bỏ ra thêm 20 USD để được gì? Một chip ARM A9 nhanh hơn (bù lại rất nóng nên bắt buộc phải gắn cục tản nhiệt to khủng bố), 2GB DDR3 RAM và 1 USB3.0. Không có wifi và bluetooth. Kết luận: không nên mua uổng tiền.

lên
11 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 
Chuyên mục: 
Các dự án được truyền cảm hứng

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

"Fiat Lux - Hãy có ánh sáng": (Phần 4) Đồng hồ Arduino với neopixel WS2812

3 bài trước các bạn đã làm quen nhấp nháy với module neopixel WS2812 roài hen. Nhưng mà mỗi 1 bóng hoài cũng cũng chán nên lần này chúng ta chơi tới bến ứng dụng 24 bóng luôn nha!

lên
21 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 

Trí thông mình nhân tạo với Watson IBM và Raspberry Pi (Phần 2): Nhận dạng khuôn mặt, giới tính và tuổi

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn làm quen với Watson IBM trên Raspberry Pi. Bây giờ chúng ta sẽ quay trở lại với bài toán nhận diện khuôn mặt. Trong bài khóa "thông minh" với OpenCV, dữ liệu nhận dạng khuôn mặt được đưa ra bởi một thuật toán "tĩnh" OpenCV trên laptop của các bạn và sau đó kết quả được chép thủ công vào Raspberry Pi. Raspberry chỉ việc dựa vào kết quả training và đưa ra kết quả nhận diện khuôn mặt. Đây chưa phải là giải pháp tối ưu vì giả sử bạn muốn thay đổi thuật toán mới hoặc train cho tốt hơn thì không thể thực hiện trên Pi được. Thay vậy, bạn có thể dùng dịch vụ cloud của Watson cho việc training và chỉ việc up hình lên để Watson nhận diện. Kết quả sẽ được trả về qua json với lượng thông tin phong phú hơn nhiều. 

lên
7 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: