Raspbian Buster Lite 2020-02-13 Release with ROS Melodic Bare-bones 链接：https://pan.baidu.com/s/1cO4o3h7GKNL4d_6XO3XkIA 提取码：b5wg

空气质量监测 西海岸的野火季节促使大量有关室外空气质量的数据报告。 诸如类的传感器网络提供从本地到大陆尺度的令人印象深刻的室外空气质量地图。 在这些压抑性烟雾事件中，健康倡导者建议留在室内。 但是室内空气质量好多少呢？ 室内活动（例如做饭，吸尘和只是...呼吸）有什么影响？ 为了回答这些问题，我决定设置传感器和记录数据。 物联网分析 分布式测量和分析属于“物联网”（IoT）范式。 物联网网络由许多传感器设备组成，每个传感器设备将测量结果报告回本地网关节点（或一系列节点），然后再传送到中央数据库。 此数据的处理和聚合可以集中进行，也可以在网络“边缘”的网关设备上进行，即所谓的“边缘计算”。 我的物联网分析堆栈 典型的物联网堆栈包括一个时间序列数据库，一个用于处理传感器与数据库之间通信的消息代理，一个用于分析的临时查询引擎以及一个用于监视和分析的数据可视化工具。 数据库：Timescale

本设计采用的串口服务器的核心设备--树莓派，是一款体积小、价格便宜但功能非常强大的平台，可通过多种通信方式接入互联网，支持多种完整网络协议，结合USB-hub及USB/串口转换器使用，可保证串口服务器使用方便，并实现实时、准确、长时间稳定的数据传输。

树莓派sim800l gsm模块 将树莓派连接到sim8ool gsm模块以发送，接收短信，删除短信等。 SIM900 / SIM800是仅2G的调制解调器，请确保您的提供商支持2G，因为它已在世界许多地区逐步淘汰，否则，必须保证使用3G / 4G调制解调器，例如SIM7100 / SIM5300。 要求 安装了Raspbian操作系统的Raspberry pi 3。 Sim800L GSM模块 Sim800L的外部电源（适用于我们的情况的5v 1A，请为您的模块使用正确的电源） 一堆跳线。 参考 设置 硬件连接 禁用串行控制台 我们将从禁用串行控制台开始，以通过serial0启用pi和sim800l之间的通信。 在pi上打开终端，然后运行sudo raspi-config选择Interfaces→Serial，在第一个提示中选择No，在第二个提示中选择Yes。 用法示例 from

通过拷贝树莓派sd分区中的内容制作image镜像，方便制作系统母版，

之前在进行ROS学习的过程中一直在困扰如何将ROS应用到项目中，本人只是简单学习过51和32的单片机，对嵌入式系统略有涉猎，最近在学习中接触到了树莓派这个控制板，便入手了一块，下面我来简单介绍一下我在树莓派上安装ROS的过程以及对其中一些步骤粗浅的理解 0.0前言 先放上一张成功的截图（Windows下远程桌面登录树莓派图形界面） 本篇文章适用于树莓派4B，其他版本略有不同，但如果是3B就没必要看这篇文章大部分内容，直接在0.1中给的Ubuntu Mate网址中下载Ubuntu配套镜像（注意，一定要配套，官网有相关提示，请细心）然后正常刷ROS，操作参见后文 首先是树莓派的硬件连接，需要一根

Bittle是手掌大小的机器人，它有四只脚而不是轮子。腿式运动赋予其在非结构化地形上导航的更多自由，并在运动时表达生活的欢乐。这种动态的可操作性以前只能在最好的实验室或大亨公司的一些豪华机器人上看到。我们提出了一个基层解决方案，以简化系统，使其价格可承受且可大量生产。 硬件部件: Petoi Bittle×1个 Raspberry Pi 3 A +型×1个 Arduino UNO和Genuino UNO×1个 乐鑫ESP32S×1个 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE Autodesk Fusion 360 手动工具和制造机: 3D打印机（通用） Petoi Bittle是一个微型但功能强大的机器人，可以玩像真实动物一样的技巧。我们进行了微调，以使敏捷的可操纵性适合手掌大小的机器人宠物。您可以通过组装其类似拼图的框架并在GitHub上下载我们的演示代码来使Bittle栩栩如生。您还可以教会它新技能，以在社区挑战中赢得奖赏。Bittle是学习，教学，研究或给人留下深刻印象的礼物的理想工具，以打动您的家人和朋友。但是，比特尔不是小孩的玩具。我们建议父母的指导，以欣赏其丰富的内容，避免损坏或伤害。

基于Triplet人脸识别算法，设计了以STM32和树莓派为核心控制器的智能门禁系统。系统分为硬件和软件两部分：硬件部分以STM32和树莓派为平台，搭载了HC-SR501红外传感器、OV7725摄像头模块、有源蜂鸣器模块、电子锁等外设，实现了自动感应拍照、报警及开锁等功能；软件部分采用socket无线通信技术，通过TCP协议使无线传输速率峰值达20 M/s，用Triplet函数对深度学习模型FaceNet进行优化后的人脸识别准确度可达99.79%。实验结果表明，所设计系统准确性、实时性及稳定性均达到了设计要求，为智能门禁系统的设计提供了一种方案，具有广阔的应用前景。

纯净树莓派镜像，基于官方Raspberry Pi OS (64 bit)，适用Raspberry Pi 3及以上。 镜像包含opencv 4.5.1、pytorch 1.6.0、torchvision 0.7.0、pytorch_lightning 1.5.0、tensorflow 2.4.0、tflite 2.1.0等众多深度学习相关Python依赖，几乎涵盖了所有主流深度学习支持，全部安装在系统裸环境中，直接调用。 系统镜像支持自动扩展，第一次启动后会自动扩展磁盘，可谓开箱即用。已开启SSH及VNC。 文件内包含告诉下载链接，直接网页下载，告别垃圾百度云。

树莓派下MPU6500 SPI总线DMP姿态融合全码. 基于I2C的代码,修改I2C为SPI,使用树莓派bcm2835内部API,使用digital motion processor官方库完美实现.带MakeFile文件.