Raspberry Pi Pico - контроллер власної розробки Raspberry Pi Foundation

Raspberry Pi Pico

Британська некомерційна організація Raspberry Pi Foundation (RPF), розробник і постачальник недорогих популярних одноплатних мінікомп'ютерів, випустила свою першу плату з мікроконтролером Raspberry Pi Pico за ціною лише $4. На цей час плата є самим мініатюрним пристроєм, який випускає Raspberry Pi – розміри плати складають лише 21 мм х 51 мм.

Raspberry Pi Pico

Raspberry Pi Pico - це плата з процесором та пам'яттю. Вона, як і інші мінікомп'ютери Raspberry Pi, має 26 виводів GPIO, до яких можна підключати різноманітну периферію, таку як датчики, світлодіоди, дисплеї та виконавчі механізми. Плата відрізняється дуже низьким енергоспоживанням та невисоким рівнем затримки при обробці сигналів від периферії, внаслідок чого вона чудово підходить для різноманітних проектів рівня DIY (Do-It-Yourself, "зроби сам"), а також автоматизації.

Процесор на платі - RP2040 - це двоядерний ARM-процесор з архітектурою ядер Cortex-M0+. Він виготовлений за 40-нм технологічним процесом працює на частоті 133 мегагерци, має 264 кб оперативної пам'яті, DMA-контролер, 15 ШІМ-каналов, по два UART, SPI- та I2C-контролери.

Також на платі є 2 МБ постійної FLASH-пам'яті та мікросхема живлення (1,8 ... 5,5 В), 12-бітовий датчик температури, триконтактний SWD-порт для налагоджування, часи реального часу, апаратний таймер, порт MicroUSB для живлення і підключення до ПК. Крім того, плата має три аналогових входи (підключення через любі з наявних GPIO-контактів) та, відповідно, три 12-бітових АЦП - аналого-цифрових перетворювача(ADC).

Pico pinout

Розробники заявляють, що вони будуть не тільки використовувати процессор в своїх платах, але й продавати іншим виробникам - одночасно з Raspberry Pi Pico вони представили плати від Arduino, Adafruit, SparkFun та Pimoroni.

У плати Raspberry Pi Pico немає операційної системи на борту, а програми для мікроконтролера можно записувати бінарні файли програми через Micro USB, написані на C та MicroPython. Для когось це може здатись недоліком, але не для вирішення низькорівневих задач!

Також підготовано порт фреймворку машинного навчання Tensorflow Lite, який розроблено Google.

Вивчайте документацію та реалізуйте власні проекти!

 

Залишити відповідь