Die meisten Boards in einem Simulator arbeiten mit sauberen Signalen: Ein Pin geht auf High, eine LED leuchtet auf. DFRobots Katalog ist die andere Art von Elektronik. Ein Herzschlag ist nicht sauber. Ebenso wenig der CO-Gehalt in einer Garage, der pH-Wert eines Aquariums oder die Frage „Ist gerade jemand in diesem Raum?“. Genau das sind die Sensoren, für die DFRobot bekannt ist, und genau das bringt diese Partnerschaft zu Velxio: Hardware, die die unordentliche physische Welt misst, wobei auch die unordentliche physische Welt simuliert wird — als Regler und Bedienelemente, die du ziehen kannst, während dein Code läuft.
Dies ist der vierte Beitrag unserer Serie über die Unternehmen, die Velxio unterstützen, nach Seeed Studio, M5Stack und Pimoroni.
Beginnen wir mit dem UNIHIKER
Der UNIHIKER M10 ist DFRobots Einplatinencomputer für die Bildung: ein 2,8-Zoll-Touchscreen auf der Vorderseite, ein vollwertiges Linux-System im Inneren, Python als erste Sprache und Edge-Connectors, an die ein Klassenzimmer Dinge anschließen kann, ohne ein Breadboard zu verwenden. In Velxio bootet er als das, was er ist: ein kleiner Linux-Rechner mit Bildschirm.
Öffne velxio.dev/example/unihiker-system-time und drücke Run. Dies ist DFRobots eigene „Systemzeit“-Übung aus ihrem Wiki: Ein Python-Skript zeichnet Datum und Uhrzeit auf dem integrierten Bildschirm und aktualisiert sie einmal pro Sekunde. Nichts davon wurde für den Simulator angepasst; der Punkt ist, dass die Lektion, die ein Lehrer bereits verwendet, genau so funktioniert, wie sie veröffentlicht wurde. Von dort aus gehen die anderen UNIHIKER-Beispiele dorthin, wo ein Klassenzimmer hingeht: eine Ampel auf den Edge-Pads, ein digitales Klavier, ein berührbarer Sternenhimmel und ein IoT-Smart-Home, das in das SIoT-Dashboard berichtet, so wie es das Wiki lehrt.
Ein Hinweis zu den Plänen: Der UNIHIKER läuft als vollwertiger Linux-Gast, was schwergewichtiger ist als die Browser-Boards, daher benötigt er einen kostenpflichtigen Velxio-Plan. Alles andere in diesem Beitrag — die Sensoren und die HuskyLens auf einem Arduino Uno oder ESP32 — läuft im kostenlosen Plan.
Ein Herzschlag, mit dem man diskutieren kann
Das Gravity-EKG-Beispiel ist das, das man zuerst zeigen sollte. Drahtlos geöffnet, startet es mit einem AD8232-Herzfrequenz-Frontend, das mit einem Uno verbunden ist, und einer roten LED, die bei jeder R-Zacke aufblitzt — ein Puls, den man auf dem Board sehen kann. Ziehe dann den BPM-Regler von 40 auf 180 und beobachte, wie die LED mithält, während der serielle Monitor die berechnete Herzfrequenz ausgibt.
Dieser Regler ist die ganze Idee simulierter Sensoren. Auf einem Schreibtisch bedeutet das Testen deines Tachykardie-Alarms, eine Person zu finden, deren Herz 180 Schläge pro Minute macht. In Velxio bedeutet es, einen Regler zu ziehen, und das Alarm-Beispiel macht genau das: Schwellwerte, Hysterese, die Logik, die man tatsächlich richtig hinbekommen müsste, bevor diese Art von Schaltung nützlich ist.
Die Gravity-Serie, sechs Sensoren im Überblick
Jedes davon ist heute in der Komponentenauswahl, jedes mit seiner eigenen physischen Steuerung:
- C4001-mmWave-Präsenzsensor. Radar, kein PIR: Er erkennt Präsenz, Entfernung und Richtung. Die Beispiele umfassen eine Präsenzanzeige, ein Nachtlicht, Entfernungszonen und Annäherungs- oder Entfernungs-Erkennung.
- AD8232-EKG, wie oben: vier Beispiele von einer Seriell-Plotter-Kurve bis zum Alarm.
- MQ7-Kohlenmonoxid. Von einem Rohwert über eine kalibrierte ppm-Anzeige bis zu einem Drei-LED-Luftqualitätsmesser und einem 200-ppm-Alarm.
- Analoges pH-Kit. Eine Anzeige, ein Aquarium-Bereichswächter, ein Trendpfeil und ein Zwei-Pumpen-Dosierregler, was ein wirklich kniffliges Regelungsproblem in zwanzig Zeilen ist.
- Bodenfeuchtesonde. Schwellwert-Bewässerung, ein kalibrierter Prozentwert mit Balkendiagramm, automatische Bewässerung mit Hysterese und eine ESP32-Millivolt-Anzeige.
- DF2301Q-Offline-Spracherkennung. Das Modul, das auf „Hallo Roboter“ hört, ohne eine Cloud dahinter. Beim sprachgesteuerten Licht tippst oder wählst du den Satz und das Modul reagiert so, wie das echte ihn hört.
HuskyLens, eine KI-Kamera, die lernt
Die HuskyLens ist DFRobots Kamera mit dem neuronalen Netzwerk an Bord: Sie erkennt Gesichter, Objekte, Farben und Linien, und man bringt ihr etwas bei, indem man ihre Lern-Taste drückt. In Velxio behält sie diese Persönlichkeit. Du fütterst sie mit Szenen, sie berichtet, was sie über I2C oder UART sieht, und DFRobots eigene Arduino-Bibliothek kommuniziert unverändert mit ihr; beide offiziellen DFRobot-Beispiele laufen wie veröffentlicht. Die Galerie baut darauf mit einem Türbegrüßer mit Gesichtserkennung, einem Schwenkservo, der dem Objekt folgt und einem Lenksignal für die Linienverfolgung auf — das ist der Großteil eines Roboters, bevor man einen Roboter besitzt.
Zusammenarbeit mit DFRobot
DFRobot hat diese Arbeit unterstützt und die Hardware bereitgestellt, und ihre Dokumentationskultur hat den Rest erledigt: Jedes Gravity-Modul hat eine öffentliche Wiki-Seite mit dem Protokoll, und die UNIHIKER-Lektionen sind Schritt für Schritt aufgeschrieben. Wenn ein Unternehmen Hardware so gründlich dokumentiert, wird „die Simulation muss der Dokumentation entsprechen“ zu einer testbaren Behauptung, und ihre unverändert laufenden Bibliotheken sind der Test.
Wir möchten dem DFRobot-Team dafür danken, dass es einen Browser-Simulator als einen echten Ort für ihre Hardware betrachtet. Für ein Thema wie Sensoren ist das wichtiger als sonst: Eine Klasse kann einen pH-Regler kalibrieren, ohne dass Flüssigkeiten auf dem Tisch stehen, und jemand, der entscheidet, ob ein C4001 zu seinem Projekt passt, kann das kostenlos herausfinden.
Die physische Hardware ist unter dfrobot.com erhältlich, und das Wiki, dem diese Beispiele folgen, ist unter wiki.dfrobot.com zu finden.
Jedes DFRobot-Beispiel in der Galerie
Jeder Link öffnet das Projekt startbereit.
UNIHIKER M10 (kostenpflichtiger Plan)
- Systemuhr auf dem Bildschirm
- Hallo auf dem integrierten Bildschirm
- LED an Edge-Pin 2 blinken lassen
- Ampel auf Edge-Pads 0/1/2
- Tasten A/B + Summer
- Digitales Klavier
- Emoticon-Meister
- Sternenhimmel (Bildschirm berühren)
- KI-sprachgesteuertes Licht
- Ultraschall-Entfernungsmesser
- Servomotor-Steuerung
- Temperatur- und Feuchtigkeitsmonitor
- IoT-Smart-Home (SIoT)
HuskyLens
- DFRobots offizielles I2C-Beispiel
- DFRobots offizielles UTILITIES-Beispiel
- Erkanntes Objekt lesen (I2C)
- Türbegrüßer mit Gesichtserkennung
- Schwenkservo folgt dem Objekt
- Lenksignal für die Linienverfolgung
- Bildschirm steuern: Algorithmen, Lernen, eigener Text
- Fotos und Screenshots auf die TF-Karte
- UART-Modus (TX0/RX0)
Gravity-Sensoren
- EKG: Kurve im Seriellen Plotter
- EKG: Herzfrequenz messen
- EKG: eine LED, die mit dem Herzen schlägt
- EKG: Tachykardie-/Bradykardie-Alarm
- C4001: mmWave-Präsenz (I2C)
- C4001: Präsenz-Nachtlicht
- C4001: Entfernungszonen
- C4001: Annäherung oder Entfernung
- MQ7: CO-Gehalt lesen
- MQ7: kalibrierte ppm-Anzeige
- MQ7: Drei-LED-Luftqualitätsmesser
- MQ7: CO-Alarm bei 200 ppm
- pH: pH-Wert lesen
- pH: Aquarium-Bereichswächter
- pH: geglätteter Messwert mit Trendpfeil
- pH: Zwei-Pumpen-Dosierregler
- Bodenfeuchte: Bewässerungsschwellwert
- Bodenfeuchte: kalibrierter Prozentwert + Balkendiagramm
- Bodenfeuchte: automatische Bewässerung mit Hysterese
- Bodenfeuchte: ESP32-Millivolt-Anzeige
Der Pinbelegung und die Fähigkeiten des UNIHIKER findest du in der Board-Referenz: UNIHIKER M10.
