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<取扱い商品>

「新人教育用」組み込みAI/IoTを高速プロトタイピング!Arduino,mbed,MicroPythonなどの先進環境が使える

IoTプログラミング学習ボード ARM-First

ESP8266 Wi-Fiモジュール搭載!

【直接販売商品】
価格8,800円(税込)

2020年2月25日発行

好評発売中!

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 IoTプログラミング学習ボード(型名:ARM-First)は,Cortex-M4を内蔵するSTM32F405RGT6(STマイクロエレクトロニクス)とESP8266 Wi-Fiモジュールを搭載したArduino互換マイコン・ボードです.

 STM32F405RGTは,クロック168MHz,RAM 192Kバイト,フラッシュ・メモリ1024Kバイト,64ピンのプロセッサです.STマイクロエレクトロニクス社の最新のIDEであるSTM32Cube IDEがサポートしており,ライブラリの蓄積も豊富です.
 本器だけで,気圧・温度や加速度/角速度(ジャイロ)の測定,音声処理,マイクロSDカード(SDIOシリアル4ビット)の読み書きやネットワークへの接続ができます.
 MEMSマイク(4個),I2SインターフェースをもつD-Aコンバータ(192kHz,32ビット),ヘッドフォン・アンプを搭載し,高音質の音声処理や音楽再生ができます.
 Arduino互換のI/Oソケットも搭載しており,液晶ディスプレイやグラフィック・ディスプレイ,モータ・ドライバなど,周辺I/Oを拡張するボード(Arduinoシールド)を接続することも可能です.


特徴(1):マイコンと専用ICをつなぐ定番インターフェース I2Cの使い方をマスタできる
  I2Cインターフェースをもつ,気圧/温度センサと加速度/ジャイロ・センサを搭載しています.マイクロSDカードは高速な書き込み/読み出しができる4ビット・シリアル・インターフェースのSDIOタイプを搭載しています.
特徴(2):AIスピーカの認識率を向上させるビーム・フォーミング処理をマスタできる
 認識率の高い音声認識を行うには,周辺ノイズの除去や話者への指向性を高めるビーム・フォーミングなどの処理が必要です.このような信号処理を学習するために,4つのMEMSディジタル・マイクを搭載しています.リアルタイムの信号処理のために十分な性能とメモリをもつSTM32F4系のプロセッサを搭載しています.
特徴(3):インターネットに接続するプログラミングをマスタできる
  処理時間の厳しい実時間での信号処理やデータ圧縮・伸長などの重い処理を行うメイン・プロセッサと,ネットワーク処理を行うプロセッサを分けます.アプリケーションのシステム設計が容易になり,ともに安定動作するIoT環境が作れます.IoTプログラミング学習ボードには,Wi-Fiモジュール ESP-WROOM-02を基板裏面に搭載しています.


ネットワーク・モジュール(First Bee)
○●ネットワーク・モジュール(First Bee)



特徴(4):ハイレゾ・オーディオになる
 音声出力のため,ハイレゾにも対応できるD-Aコンバータやオーディオ・アンプ,イヤホン・ジャックを搭載しています.
特徴(5):Arduinoシールドを接続するためのコネクタを搭載している
 Arduino拡張コネクタにより,キャラクタLCDやグラフィックLCDボードなど,写真3に示すような安価なArduino用の拡張ボードを搭載できます.


写真3
○●写真3



特徴(6):カレンダIC“RTC”を搭載
 STM32F405マイコンの内蔵RTCで,正確な時刻を取得できるように,RTC(Real Time Clock)の32.768kHzの水晶振動子を搭載しています.Wi-Fiネットワーク・モジュールを使って,NTPサーバから正確な時刻が取得できます.外付けでRTCバックアップ・バッテリを接続できます.
■Webに接続するIoT開発のためのプログラミングをマスタできる

応用製作例(1):WAVハイレゾ音楽プレーヤ
 マイクロSDカードに格納したWAV形式の音楽ファイルを読み出して再生します(写真4).SDカードに保存されたWAV形式のファイルの音楽PCMデータをI2Sインターフェースを通してD-Aコンバータに送る制御を行います.44.1kHz,16ビットのCD品質のデータだけでなく,96kHz,24ビットなどハイレゾ・データも再生できます.プログラムは全てArduinoで記述されています.SDカードやI2Sの制御などの難しい処理は,Arduinoのライブラリを使用しています.


写真4
○●写真4



応用製作例(2):MP3音楽プレーヤ
 IoTプログラミング学習ボードのプロセッサの処理性能もってすれば,MP3形式で圧縮された音声データをマイクロSDカードから読みだしてリアルタイムにデコードできます(写真4).MP3デコーダはフリーのライブラリをArduinoから使えるようにライブラリ化しています.
応用製作例(3):インターネット・ラジオ
 Wi-Fiネットワーク・モジュール(First Bee,写真2)を使用し,インターネット上でストリーミング配信しているMP3音楽データを取り込んで再生します.音楽データをマイクロSDカードの代わりに,Wi-FiモジュールからUARTインターフェースで取り込んでいる以外はMP3プレーヤとほぼ同じ構成です(写真4).
 Wi-FiモジュールのTCP/IPの処理は汎用的な構成であるため,性能的に128Kbpsのビット・レートで配信しているサイトの聴取が精いっぱいです.そこで,Wi-FiモジュールにESP-WROOM-02マイコンを使っている強みを生かし,TCP/IPの処理をチューニングしたラジオ受信専用のファームウェアにESP-WROOM-02のフラッシュを書き換え,320Kbpsで配信されている高音質なサイトの聴取も実験できるようにしました.Wi-FiモジュールのファームウェアはESP8266用のArduino環境で作成できます.
応用製作例(4):NTP時計
 STM32F405マイコンに内蔵のRTCを動かしてカレンダと時刻を表示します(写真5).カレンダと時刻は,マイクロSDカードへのファイル書き込み時のタイム・スタンプにも使用できます.Wi-Fiモジュールがネットワークに接続されているときは,インターネット上のNTPから正確な時刻を取り込めます.


写真5
○●写真5



作例(5):ノイズ・キャンセル信号処理
 4つのMEMSディジタル・マイクからの音声信号をCICやFIRなどのディジタル・フィルタを使ってリアルタイムに信号処理を行います.これにより背景ノイズ・キャンセルした鋭い指向性を持ちます.信号処理した結果の音声データをIBM WATSONの「speech to text」の音声認識クラウドに送って効果をみる実験ができます.プログラムは,STM32CubeIDEを使ってC言語で作成できます.
応用製作例(6):ビーム・フォーミング信号処理
 音声の来た方向を8個のLEDで常時表示するアプリケーションを製作しました.4つのMEMSディジタル・マイクからの音声信号をSTMのビーム・フォーミング・ライブラリを使ってリアルタイムに処理しています.



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