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ESP32

ESP32 Wokwi 시뮬레이션 및 Arduino IoT Cloud 기반 릴레이 제어 무료 플랜으로 Arduino IoT Control에서 더 많은 제어 장치(12개의 릴레이 및 6개의 예약된 릴레이)를 생성하는 방법은 무엇인가요?  무료 요금제 기능에서는 5개의 클라우드 변수만 제공하지만, 더 많은 제어 기능을 만들 수 있습니다. 다음은 무료 요금제 기능을 사용하여 18개의 릴레이에 대한 제어를 생성하는 방법이며, 이 중 6개 릴레이가 예약에 따라 제어됩니다. 단계는 다음과 같습니다: 1. 이 wokwi 프로젝트를 엽니다: https://wokwi.com/projects/3970226172.... 2. https://cloud.arduino.cc 을 엽니다. 3. 아두이노 계정을 생성한 다음 로그인합니다. 4. 각각 부울 데이터 유형 2개, 정수 2개, CloudSchedule이라는 이..
프로그래밍 예제를 통해 ESP32 버튼 시작하기 프로그래밍 예제를 통해 ESP32 버튼 시작하기 목차 ESP32 버튼 소개 ESP32 버튼 이해 ESP32 버튼 배선 프로그래밍 예제 결론 ESP32 버튼 소개 ESP32는 다양한 특징과 기능을 제공하는 강력한 마이크로컨트롤러입니다. 주요 기능 중 하나는 버튼과 인터페이스하여 프로젝트에 사용자 입력을 추가할 수 있는 기능입니다. 이 기사에서는 ESP32 버튼 작업의 기본 사항을 살펴보고 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 프로그래밍 예제를 제공합니다. ESP32 버튼 이해 ESP32 버튼은 일반적으로 프로젝트에서 특정 작업이나 이벤트를 트리거하는 데 사용됩니다. ESP32의 GPIO 핀에 연결할 수 있으며 일반적으로 입력 핀으로 구성됩니다. 버튼을 누르면 회로가 완성되고 마이크로컨트롤러에 신호가 전송되며,..
DHT11 센서를 사용한 ESP32 BLE 온도 및 습도 모니터링 시스템 DHT11 센서를 사용한 ESP32 BLE 온도 및 습도 모니터링 시스템 목차 소개 구성 요소 ESP32 BLE DHT11 모니터링 시스템이란? 어떻게 작동하나요? ESP32 BLE 온도 모니터링 시스템의 장점 ESP32 BLE DHT11 모니터링 시스템의 애플리케이션 DHT11의 사양 DHT11 작동 방식 DHT11의 애플리케이션 BLE 안드로이드 애플리케이션 소개 ESP32 BLE 온도 모니터링 시스템 회로도: DHT11 라이브러리 설치: ESP32 BLE 온도 모니터링 시스템 프로그램 실습 데모: 결론 온도 모니터링 시스템 비디오: 소개: 이것은 나의 세 번째 ESP32 BLE 프로젝트입니다. 첫 번째 프로젝트에서는 내장된 ESP32의 BLE를 사용하여 LED를 제어했습니다. 두 번째 프로젝트에서는..
ESP32 BLE를 사용하여 LED 제어하기 목차 소개 ESP32 및 BLE 이해 BLE와 클래식 블루투스 비교 개발 환경 설정 BLE 프로젝트를 통해 ESP32를 사용하여 LED 제어하기: 실습 데모 소개 ESP32 BLE(Bluetooth 저에너지)를 사용한 LED 제어 - 빠르게 진화하는 사물 인터넷(IoT) 및 임베디드 시스템 환경에서 ESP32 마이크로컨트롤러는 초석 기술로 부상하고 있습니다. 다목적성과 고급 기능으로 유명한 이 컨트롤러는 수많은 애플리케이션에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 다양한 기능 중 눈에 띄는 것은 저전력 블루투스(BLE) 연결입니다. BLE는 에너지 효율성과 사용 편의성을 강조하는 무선 통신의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이 문서에서는 이 기술의 실제 적용 사례인 ESP32 BLE(Bluetooth 저에너지)를 ..
TinyML-CAM ESP32에서 80FPS 이미지 인식 TinyML의 과제는 마이크로컨트롤러급 하드웨어에서 AI 워크로드에 대해 가장 낮은 설치 공간에서 최대 성능/효율을 추출하는 것입니다. 유럽의 기계 학습 연구원 팀이 개발한 TinyML-CAM 파이프라인은 카메라로 비교적 저가형 하드웨어에서 달성할 수 있는 것을 보여줍니다. 가장 구체적으로, 그들은 약 1KB의 RAM을 차지하는 오픈 소스 TinyML-CAM 파이프라인을 사용하여 10달러 미만의 ESP32-CAM 보드에서 80 FPS 이상의 이미지 인식에 도달했습니다. 카메라가 있는 다른 MCU 보드에서 작동해야 하며 맞춤형 작업을 구현하는 데 약 30분이 걸린다고 하기 때문에 교육이 복잡해 보이지 않습니다. 연구원들은 마이크로컨트롤러용 TensorFlow Lite 및 Edge Impulse와 같은 솔루..