Giới thiệu Arduino MKRFOX1200

Mô tả dự án: 

Gần đây chúng ta được chứng kiến sự đồng loạt "lên đời" của các board mang tên Zero (Orange Pi Zero IoT, Raspberry Pi Zero W) với sự tích hợp chuẩn giao tiếp không dây như Wifi, Bluetooth, GPRS. Và dĩ nhiên là Arduino cũng không thể đứng ngoài cuộc chơi sôi động này được. Đúng như dự đoán, sau ngày sinh nhật Arduino Day 2017, Arduino đã tung ra sản phẩm Arduino MKRFOX1200 hướng đến IoT. Theo như lời quảng cáo thì MKRFOX1200 có thể sử dụng 6 tháng liên tục chỉ với 1 cục pin AAA, do sử dụng chip SAMD21 tiêu thụ điện năng thấp như trên Arduino Zero và tích hợp thêm chuẩn Sigfox. Chúng ta cùng xem MKRFOX1200 này có gì đặc biệt nha!

Cấu hình

Microcontroller SAMD21 Cortex-M0+ 32bit low power ARM MCU
Board Power Supply (USB/VIN) 5V
Supported Batteries(*) 2x AA or AAA
Circuit Operating Voltage 3.3V
Digital I/O Pins 8
PWM Pins 12 (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, A3 - or 18 -, A4 -or 19)
UART 1
SPI 1
I2C 1
Analog Input Pins 7 (ADC 8/10/12 bit)
Analog Output Pins 1 (DAC 10 bit)
External Interrupts 8 (0, 1, 4, 5, 6, 7, 8, A1 -or 16-, A2 - or 17)
DC Current per I/O Pin 7 mA
Flash Memory 256 KB
SRAM 32 KB
EEPROM no
Clock Speed 32.768 kHz (RTC), 48 MHz
LED_BUILTIN 6

Về cơ bản thì MKRFOX1200 không khác xa người anh của mình MKR1000 là bao: cả 2 đều sử dụng chip SAM21 thừa hưởng từ nền tảng Arduino Zero nên có số lượng pin rất dồi dào, đặc biệt là về mảng analog. Nếu như các thể loại Pi muốn đọc các cảm biến thì phải trang bị thêm các HAT hay board mở rộng do không có các chân đọc analog thì MKRFOX1200 được trang bị 7 chân ADC để đọc cảm biến và 1 chân DAC để phát tín hiệu analog. Hơn nữa, MKRFOX có thêm 1 clock chuyên biệt để xử lí tín hiệu trên thời gian thực (RTC). Có thể nói, đúng như với truyền thống Arduino, MKRFOX1200 gần gũi hơn với giao tiếp vật lý bên ngoài. Tuy nhiên, khác với các dòng AVR, do được trang bị ARM nên MKR1200 có tốc độ xử lý vượt trội hơn so với các dòng Arduino thông thường, và tiêu tốn ít điện năng hơn.

Điểm khác biệt lớn nhất giữa MKRFOX1200 và MKR1000 chính là chuẩn giao tiếp không dây: phiên bản 1000 sử dụng wifi truyền thống, thích hợp với các đề án trong nhà. Phiên bản 1200 sử dụng Sigfox (tương tự như GSM ông chú Viettel nhưng không cần dùng SIM). So với Orange Pi Zero IoT hay Pi Zero W thì MKRFOX1200 có tầm sử dụng hẹp hơn do hướng đến thị trường ngách, rất phù hợp với các đề án công nghiệp hoàn chỉnh.

Vậy đối tượng sử dụng của MKRFOX1200 là ai?

Trước tiên ta hãy so sánh sơ qua 3 vị anh hào mới xuất môn gần đây:

  Pi Zero W Orange Pi Zero IoT Arduino MKR1200
Giá (Euro) 11.5 13.5 32 (trước thuế)
Analog  0 0 8
Pin 40 40 28
Clock 1GHZ 1GhZ 48MHz
RAM 512MB 256MB 256kB
Không dây Wifi + Bluetooth Wifi + Bluetooth + GPRS Sigfox GSM
Tiêu thụ điện 120 ~ 230 mA ? 1 pin AAA cho 6 tháng

Với giá khoảng 800k VND thì bạn phải cân nhắc thật kỹ trước khi chọn MKRFOX1200. Do sản xuất bởi Arduino Châu Âu nên các bạn sẽ không bị lo tình trạng chất lượng hên xui hàng fake như Orange Pi hoặc đội giá do khan hàng như Pi Zero W. Hơn nữa MKRFOX1200 còn đi kèm miễn phí 2 năm sử dụng dịch vụ Sigfox (hiện nay đang được chuẩn bị ở VN) nên bạn không phải tốn tiền mua SIM hay nạp tài khoản như Orange Pi Zero IoT. Cộng đồng Arduino cũng rộng lớn trên thế giới nên các bạn cũng sẽ không lo thiếu tài liệu nghiên cứu.

Đúng như tên gọi, MKRFOX1200 nhanh và nhỏ gọn như 1 con cáo nên rất phù hợp với các dự án nhỏ gọn không dây cần sự nhanh gọn lẹ. MKRFOX1200 thực sự tỏa sáng khi các bạn cần thu thập nhiều số liệu cảm biến trong môi trường liên lạc còn hạn chế (như nông trại ngoài trời hay trên drone chẳng hạn). Tuy nhiên, do không có các ngoại vi nên việc sử dụng MKRFOX1200 yêu cầu người sử dụng có trình độ lập trình vững, và hoàn toàn không phù hợp với các bạn mới vào nghề. Hơn nữa, công nghệ Sigfox còn khá mới mẻ ở Vietnam nên việc khai triển sẽ còn vài bất cập. 

Nếu các bạn tò mò thì nên chọn MKR1000 để đặt hàng vọc vạch trước với wifi để đánh giá hiệu năng năng lượng thấp trước khi chuyển sang MKRFOX1200. Chắc chắn dòng Arduino MKR sẽ giúp bạn nhiều trong việc xử lý bài toán năng lượng và không dây. Tuy nhiên, nếu các bạn đề cao sự tiện lợi hoặc là người mới bắt đầu thì nên tìm Pi Zero W bởi đây là phiên bản hoàn chỉnh nhất giúp bạn hoàn tất đề án của mình cách nhanh chóng nhất có thể. 

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

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

Giới thiệu về ngôn ngữ Wolfram trên Raspberry Pi

Nếu bạn để ý thì các hệ điều hành Raspberry Pi sau này đều đi kèm với chương trình Wolfram và ngốn khá nhiều bộ nhớ (gần 500MB). Các bạn đừng xóa đi nhé, vì đây là 1 ngôn ngữ lập trình rất hay với kho dữ liệu sống khổng lồ bao la. Tuy nhiên đây là một ngôn ngữ lập trình còn khá mới mẻ ở Việt Nam và chưa nhận được sự quan tâm từ cộng đồng cho lắm.

lên
15 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.

Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 3): Khóa thông minh nhận dạng khuôn mặt với Raspberry Pi và OpenCV

Trong bài trước tui đã giới thiệu về việc nhận diện khuôn mặt với Raspberry Pi và webcam. Tuy nhiên bài chỉ dừng lại ở việc Raspberry Pi có thể nhận diện được khuôn mặt của bất kỳ ai đứng trước webcam mà thôi. Bài toán đặt ra là làm thế nào để Raspberry Pi nhận được khuôn mặt của chính bạn? Đây là một bài toán khó và thú vị. Khó là vì chúng ta cần thuật toán và khả năng xử lí hình ảnh mạnh. Thú vị là do ta có thể "chế cháo" kết hợp với các hệ thống bảo mật khác như vân tay, mật khẩu để tăng tính an ninh cho đề án của bạn. Vì độ phức tạp của đề án này nên tui sẽ chia ra làm 2 phần.

  • Phần đầu tiên là "phần mềm": chúng ta sẽ ghi lại khoảng 200 tấm hình webcam với khuôn mặt của bạn và huấn luyện máy tính với thuật toán chính diện (eigenfaces) của OpenCV. Do tài nguyên của Pi hạn hẹp nên bạn cần chạy phần này trên máy tính của mình. 
  • Phần tiếp theo là "phần cứng": ta nối Pi với relay và cho webcam chụp ảnh. Nếu Pi nhận diện được chính khuôn mặt của bạn thì sẽ kích relay.

Lưu ý là các bạn phải tải OpenCV về trên cả Pi và máy tính. Các bạn vào đây để download code và các tập tin cần thiết nữa: https://github.com/johnkimdinh/Facial-recognition-Raspberry-Pi-OpenCV

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