1.開源衛(wèi)星

對，你沒看錯，衛(wèi)星，F(xiàn)ossa Systems開發(fā)的（位于馬德里的一個非盈利組織），其特點：

1）該衛(wèi)星的開發(fā)和發(fā)射成本低于30000歐元，將于2019年10月推出，主控采用Atmel的抗輻射芯片ATmega328P-AU。

2）西班牙第一顆微型衛(wèi)星，F(xiàn)ossaSat-1尺寸僅為5x5x5cm，重量僅為250g，是有史以來發(fā)射到太空的最小衛(wèi)星之一。

3）FossaSat-1使用廉價的LoRa模塊（仔細(xì)看用的來自國內(nèi)的的LoRa模塊）為全球提供免費和開源的物聯(lián)網(wǎng)通信，另一端任何人都能偵測到這顆衛(wèi)星，并使用廉價的LoRa模塊與它通信。

4）衛(wèi)星分為3個主要的40x40mm板：

· 電力系統(tǒng)板：基于SPV1040 IC，它使用MPPT算法最大化來自各種太陽能電池的電力，為附件1000mAh 3.7V鋰離子電池充電。然后將電池電壓調(diào)節(jié)到3.3V公共母線。采用帶XH JST連接器的模塊化系統(tǒng)，用于太陽能電池板。

· 傳感器分線板：包括BMP280溫度計和氣壓計（高度計），HMC5883l磁力計和MPU-6050陀螺儀和加速度計。該板將分線引腳添加到3個數(shù)字I / O和3個模擬輸入（額定值高達(dá)12v）。

· 板載計算機和通信：使用和Atmega 328P-AU 8位AVR微控制器，使用板載RL232 FTDI串行轉(zhuǎn)換器通過Mini-USB電纜進(jìn)行編程。可以使用串行端口接收/發(fā)送數(shù)據(jù)，也可以使用433MHz SX1278收發(fā)器通過RF進(jìn)行通信。該收發(fā)器可以與我們的一個地面站耦合或使用任何LoRa芯片的設(shè)備通信，也可以使用SDR或任何RF接收器接收數(shù)據(jù)。

Github地址：

https://github.com/FOSSASystems/FOSSASAT-1

2.基于STM32G0采用USB type-C供電的開源鋰電池充電器

特點：

1）STM32G071CBT6微控制器，具有2路type C接口，內(nèi)置USB Power Delivery PHY。

2）LiPow使用USB Type C和Power Delivery為鋰聚合物電池充電。它支持2s-4s包的充電和平衡。

3）支持從USB PD電源或具有PD源功能的任何其他USB C端口（例如Thinkpad X1筆記本電腦）充電，高達(dá)60W。

4）隨著設(shè)備溫度的升高，自動降低充電功率。

Github地址：

https://github.com/AlexKlimaj/LiPow-Firmware

3.TensorflowLite（TensorFlow針對移動和嵌入式設(shè)備的輕量級解決方案，用于深度學(xué)習(xí)）

TensorFlow 出自google， 是一個采用數(shù)據(jù)流圖(data flow graphs),用于數(shù)值計算的開源軟件庫，被廣泛的用于深度學(xué)習(xí)。TensorFlow Lite，當(dāng)然也來自google，可被用于微控制器（MCU）和其他只有千字節(jié)內(nèi)存的設(shè)備。

特點：

1）它不需要任何操作系統(tǒng)支持，任何標(biāo)準(zhǔn)C或C ++庫或動態(tài)內(nèi)存分配，因此它的設(shè)計甚至可以移植到“裸機”系統(tǒng)?？蛇\行在Cortex M3/M4等內(nèi)核的MCU上，總共僅占用22KB。

2）目前已經(jīng)支持32F746GDISCOVERY等通用開發(fā)板開發(fā)板。

3）代碼可讀性高，嵌入式軟件工程師能夠了解運行機器學(xué)習(xí)推理所需的內(nèi)容，而無需研究復(fù)雜論文。代碼庫小，模塊化。

4）最重要的入門容易，通過示例可以簡易移植到目標(biāo)平臺，進(jìn)行簡單的命令詞識別。

Github地址：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro

4.LittlevGL（免費的開源圖形庫）

LittlevGL是一個免費的開源圖形庫，提供在嵌入式系統(tǒng)上創(chuàng)建圖形用戶界面（GUI）所需的一切，具有易于使用的圖形元素，美觀的視覺效果和低內(nèi)存占用。特點：

1）支持圖表，列表，滑塊，圖像等，支持動畫，抗鋸齒，不透明度，平滑滾動的高級圖形

2）硬件獨立于任何微控制器或顯示器，支持OS，外部存儲器和GPU，但不是必需的

3）所需資源如下

Github地址：

https://github.com/lvgl/lvgl

作者：許豆
鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81875903
來源：知乎
著作權(quán)歸作者所有。如果作者此篇文章的發(fā)布有問題，請及時聯(lián)系。