GR-SAKURA2

GR-SAKURA2

GR-SAKURAII というマイコンボードと開発キットを入手しました。
GR-SAKURAII は ルネサス製32bit MCUである RX63Nを搭載しています。

写真の左にある E2 emulator lite というのは、JTAGデバッガです。
CS+ for CC の統合開発環境から、デバッグ開発したり
フラッシュへのファームウェア書き込みができたりします。

GR-SAKURAII-FULL パッケージ
次の写真は、パッケージの中身です。

右側の桜色のボードが本体で、日本製を強調した感じです
日本製マイコンボードながら Arduino互換ピン配置で
未検証ですが、 IDE for GR による、
Arduino-IDEに近い開発スタイルも利用可能のようです。

左側が E2 emulator liteです。 これを経由してPCとUSB接続します。
GR-SAKURAII-FULL パッケージ

Oculus QUEST2

VRゲーム

Oculus QUEST2

2年ほど前から構想していたVR環境の構築
メインとなるVRゴーグルをようやく購入しました
Oculus QUEST2

Oculus QUEST2は 内部に高性能なSoCを持ち
PCに接続しなくてもVRゲームを楽しめます
使われているのは Snapdragon XR2 という
専用のCPUで ハイエンドのスマートフォン並
の処理性能を持ちます
Oculus QUEST2 パッケージ

ついでにフェイスガードも買いました
ゴーグル本体を保護しつつ 顔へのフィット感
が高まると考えたため
Oculus QUEST2 フェイスガード

次の写真は パッケージの裏面
現時点で遊べる 代表的なコンテンツが紹介
されています 具体的な例が書かれてると
期待感が高まります ファミコンの箱も
そんな感じでした
Oculus QUEST2 パッケージ裏

外部装置が不要なモーショントラッキング
により 頭の動き 手の位置や向き 指の一部
の動きを認識できるほどセンサも高性能です
Oculus QUEST2 コントローラ

さらに解像度について 片眼1832×1920ドット
と十分な情報量でリアルなVR体験が可能と
なってます
写真のゴーグルの下にあるのは眼鏡サポート
で眼鏡を付けたままゴーグルをかぶることが
できます
Oculus QUEST2 本体と眼鏡サポート

充電器やUSBケーブルもついてますが
基本PCへ接続して Steam VR を遊ぶので
あまり使わない
USBケーブルも短すぎるため 別途購入する
ことになります
USB3.1規格が必須で 通信速度が必要です
次に可能なら 3m以上のケーブル長が理想
ただ2021年初頭では 秋葉原にありません
Oculus QUEST2 充電器とType-Cケーブル

2mのケーブルで当面無理くりすることに
あとフェイスガードを装着した本体は
次の写真のような感じです
Oculus QUEST2 本体

Oculus QUEST2 の一番の利点は
10万円台のゴーグルに迫る性能ながら
価格を安く抑え 3万円台から購入できる
敷居の低さにあります
おかげで 2020年は QUEST2のゴーグルが
良く売れて VR元年と呼ばれているとか

PCに接続するには Oculus Linkなるソフト
が必要です 無料で配布されています
QUEST2は PCがなくても自前で ストア含む
システムを持っていて 単体でも遊べます
スタンドアロン型というそうです


ハンコンと VRゴーグルが手に入ったところで
やはり アクセル ブレーキ クラッチ が欲しく
思い付きで自作することにしました
アメリカントラックシミュレータ
Steamで購入したこの「アメリカントラックシミュレータ」
をとことん VRで楽しみたいためです
ペダルセット
YAMAHAの電子ピアノ用のペダルが アクセルなどに
流用できそうということで早速購入
FC3Aペダル
クラッチ用の FC3A ペダル 踏みやすいデザインが
さすが YAMAHAといった感じ
FC7ペダル
アクセルブレーキ用の FC7 というペダルです
使ってみて初めて分かったのですが 踏み込んだ後
自動で戻らず踏み込み具合を維持してしまうので
ちょっと自動車と感覚が違ってしまいます
2個買いました
REVIVE USB ADVANCE
キーとなるデバイスがこの REVIVE USB ADVANCE
アナログ入力やデジタル入力を USB入力に変換してくれます
キーボード マウス ジョイパッド として認識してくれます
ペダルセット
ケースを自作中の様子
また インターネットで提供されている専用ツールで
各ペダルの踏み込み具合の感度を調整し
アナログ入力として認識するようにしました
ペダルセット
完成した状況
あとは アメリカントラックシミュレータのキーコンフィグ
でアナログ入力を割り当てるだけです
やはり VRだと 顔の操作と視界が連動していることもあり
没入感が段違いでした

なお 勢いで購入して 総額2万円近くするので
簡単におすすめできるものではありませんが
コントローラを自作できるというのは
楽しみを広げてくれます

ESP32 の紹介

ESP32

2017年に日本でも発売されるようになった マイコン向けCPU です
ESP-ROOM-32 CPU概観
有名な Arduino の後継に位置づけられますが
後述のようにパワーアップしています
ESP32-DevKitC
半年ほどすると 図のような完成キットも発売され 通常こちらを使います
PC接続するための 電源 兼 USBシリアル通信用 microUSB端子 が付いてます
リセットスイッチ や 起動モード選択スイッチ も表面に実装されています

ESP-WROOM-32 と ESP-WROOM-02 比較
ESP-WROOM-32 ESP-WROOM-02
CPU Tensilica LX6(32bit)
160MHz/240MHz
デュアルコア
Tensilica LX106(32bit)
80MHz/160MHz
シングルコア
メモリ RAM:520KiB
フラッシュROM:4MB
RAM:80KiB
フラッシュROM:2MB/4MB
無線LAN 802.11b/g/n/d/e/i/k/r
2.4GHz帯
WPA/WPA2/WPA2-Enterprise/WPS
AES/RSA/ECC/SHA
802.11b/g/n
2.4GHz帯
WPA/WPA2
WEP/TKIP/AES
Bluetooth v4.2 なし
プロトコル IPv4/IPv6/SSL
TCP/UDP/HTTP/FTP/MQTT
IPv4
TCP/UDP/HTTP/FTP
インターフェース I2C/I2S
SPI/UART
PWM
GPIO
SDIO
ADC 10bit
I2C/I2S
IrDA
PWM
GPIO
SDIO
ADC 10bit

能力的には 1990年前半の家庭用PCクラスです

ESP32マイコンを製作する

2017年の初旬は CPU単体でしか売られていなかったので
少なくとも USBシリアルコンバータ を別途調達してきて
マイコンの形にすることが必要です

丁度公式サイトで サンプル回路図 が公開されていて
秋葉原で部品を揃えれば作れそうだったので試してみました
ESP32-WROOM-32 パッケージ
実際買った ESP-WROOM-32がこれ
ちゃんと日本で使える技適マーク付き 当時 700円 今 550円 くらいで安い
L型2列ピンヘッダ
これが今回の秘密兵器 L型2列ピンヘッダ
CPUパッケージのピッチが 1.27mm ですが これを一般的な 2.54mm の
ブレッドボードや回路基板に挿せるようにするために配置変換させます
ピンヘッダ ピンソケット
ピンヘッダの L字の部分をペンチで加工します
加工時の安定性確保のために 2列ピンソケットに挿した状態で 曲げていきます
ピンヘッダ加工中
加工中を横からみたところ ピンヘッダの上の段と下の段 が交互に
半ピッチずつずれて折り重なるようにします 上下段で 1.27mm ピッチになります
こうやって合計 38ピン 分の L型2列ピンヘッダを作ります
ESP32-WROOM-32 + L型2列ピンヘッダ はんだ付け前
ピンヘッダ と ESP-WROOM-32 を はんだ付けする直前の状態
このように L型ピンヘッダを一旦 基盤に挿し込んで固定します
ESP-WROOM-32 をピン間に挟み込んで固定します

ピッチが合っていることを十分確認してから はんだ付けします
はんだの載りを良くするためフラックスも塗った方がよいです
CPUを熱で壊さないように冷ましながら はんだ付けします

マイコン化する

CPU部分は ユニバーサル基盤にはんだ付けられるようになりました
残り Arduino相当にするために必要なのは

  • GPIO各ポートの ピンソケット
  • 安定電源を供給するレギュレータ
  • USBシリアル

ESP32 DevKitC

ESP-WROOM-32を利用した マイコンキットとして ESP32 DevKitC があります
USBコネクタ USBシリアル レギュレータ などを備え Arduino IDEと連携して
IoT開発をすぐに始められます
ESP32 DevKitC
USB接続した PCからのノイズが原因なのか 個体により Arduino IDEのビルド書き込み時に
自動リセット + 書き込みモード 起動がかかりづらいことがあります
対策として EN-GND 間に 1μF程度のコンデンサを挟むとよいようです
ESP32 DevKitC D EN-GND間対策
カテゴリー: IoT

Auraboxで遊ぶ

Auraboxの改造

まだ具体的な機能追加などできてませんが Aurabox の改造をしてみたレポートです

Auraboxパッケージ
Aurabox本体外観
Auraboxとは 主要機能としては Bluetoothスピーカですが
ところがもう一歩進んでいて「攻めた」機能を持っています

スマートフォンと連動しプログラマブルな表示ができる LEDディスプレイ
マイク や 温度センサ や バッテリなど独自の作り込みが行われています
Aurabox梱包内容
パッケージの中身です 黒で統一されています
化粧箱もがっちりとした強度で 実はこちらも気に入っています

中にマイコンが入っていて IoTデバイスとしての使い方もできるのでは? と思い立ち
中身の調査をすることにしました
Auraboxのカバーを外したところ
まず本体を覆っているゴムのような材質のカバーを慎重に取り外し
Auraboxの内部に迫る
プラスチックケースをこじ開けます スイッチ類のところからが比較的開けやすいです
左下の丸いものは実は マイクで間違ってドライバを突っ込んで壊してしまいました
Auraboxを開けたところ
何とか開きました 基盤 大きなスピーカ バッテリが見えます
Auraboxが 2つに割れたところ
バッテリ や スピーカ に接続しているケーブルを外しました
ここから部品構成を確認していこうと思います
Auraboxインターフェース部分
Auraboxのインターフェース部分です
操作用のスイッチと 左下に(壊してしまいましたが)スピーカ そして
スイッチの上に見える突起は温度センサでしょう
Auraboxディスプレイ背面基盤
ディスプレイの丁度背面にあたる部分の基盤です ICが4つくらい見えます
中央のは STM8 と刻印されています LEDディスプレイ制御用の 8bitマイコンですね
残りの 3つは型番を調べたところ LEDコントローラです
Auraboxメイン基盤
Auraboxのメイン基盤です
特に左側の青い基盤はマイコンとなっていて 3つの大きな ICが載ってます
写真中央右の大きめのICは オーディオアンプです
写真右のチップは 電源制御関連と思われます
ICの刻印をネットで調べながら 次の構成が見えてきました

Auraboxの 代表的なIC構成
AK1050 安凱微電子(ANYKA)製 ARM926EJ-Sプロセッサ
ARMv5TE(32bitARM+16bitThumb) 192KRAM
STM8S003K3 STM8 8bitCPU
25Q16CS1G 2MB Flashメモリ
MBI501* LEDコントローラ 2つ
MBI502* LEDコントローラ
HT6818 3.3W Ultra Low-EMI Anti-Clipping ステレオD級オーディオアンプ
MT5036 6.6A 800kHz 96%変換効率 バッテリコントローラ
REALTEK8761AT Bluetooth2.1~4.0LE UART制御コントローラ

ほとんど中国製の部品で作られています
Aurabox取り付け部品
今回写真の部品を取り付けました
壊してしまったマイクとシリアル用のコネクタです
シリアル用のコネクタは Auraboxのフラッシュメモリを直接外から読み書きできるよう
外出しするためのものです フラッシュメモリを書き換えられれば自由に制御できるかなと…
Auraboxの フラッシュメモリに配線
フラッシュメモリに線をはんだ付けして外だしします 写真の右の方です
Aurabox改造完了
こうしてどうにか マイクを交換し シリアルコネクタを取り付けました
Aurabox動作チェック
一応元の機能のまま Auraboxは動作しています
フラッシュメモリのデータ吸い出しなどは まだできていません (2017-12)

GitHubには こんなプロジェクト も見つけられます
時間を見つけて試してみたいですね

Raspberry Pi関連

Raspberry Piで IoT開発

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最近 IoT関連がマイブームです
Raspberry Pi関連のブログも書いていきます

Raspberry Pi 4

ついに Raspberry Pi 4 が発売になりました
秋葉原では潤沢に出回ったようで 発売直後に手に入れることができました
Raspberry Pi 4 パッケージ
ケースやヒートシンクも買いました
ファンなどの放熱対策も必須です 放熱しないとCPUのパフォーマンスも落ちます
Raspberry Pi 4 概観

GrovePi

Grove という 4ピンのコネクタの規格があります
ピンアサインは GND 電源(通常5V) GPIO GPIO で 信号として使えるのは 2ピンです
アナログ I2C シリアル などの通信にも対応できるため使い勝手は良いです
コネクタも安く手に入り センサも Groveコネクタ対応のものが多く売られています

Raspberry Pi で Grove対応センサを活用する場合 GrovePi というボードがあります
Groveコネクタが GPIO用 7本 アナログ用 3本 I2C用 3本 搭載されています
(詳細説明は割愛しますが 隣り合うコネクタで GPIOのピンを共有しているため
実際に使用できるコネクタの数には制限がつきます)
GrovePi 概要
中央に ATmega328P が載っており このマイコンが Groveモジュールへアクセスします
Raspberry Pi からは I2Cにより ATmega328P と通信できるようになっているため
I2C経由の通信コマンドという形で Groveモジュールと情報のやり取りを行います
GrovePi 基板
実際に LCDと 温湿度センサを接続したのが次の写真です
湿度の表示が少しおかしいですが 手軽に IoTを組み立てるには選択肢になります
GrovePi 使用例

7インチ専用LCDタッチパネル

RaspberryPi の基板にある DISPLAYインターフェースに直結できる LCDモニタです
タッチパネルとしても機能します Voice Kit につなげて使うために購入しました
2019年10月購入で 11000円くらい
7インチLCD 外箱
7インチサイズ 解像度は 800×480 と若干物足りない感じです
ただ電源は (推奨されてないが) RaspberryPi の GPIO 5Vからとることができるので
デバイスをコンパクトにまとめることができます
7インチLCD 表
モニタの画面 モニタ自体は薄く扱いやすそうです
フラットケーブルは写真のとおり短く 必要に応じて長いのを買い足す必要あります
ピンソケットケーブルは RaspberryPiの GPIOに挿すためのものです

インターフェース基盤の USBに 5Vを供給しない場合 RaspberryPiの 5Vに接続します
また残り 2本は I2Cの SDA/SCL用ケーブルですが これは RaspberryPi1 など
SDA/SCL信号を持たない古い機種用なので RaspberryPi2以降は不要です
7インチLCD 裏
モニタの裏面 マウント用のネジ穴などあります
また RaspberryPiと接続するためのインターフェースボードがあります

Google AIY Voice Kit

Googleから 2017年ごろに発売された Google AIY(AI + DIY)プロジェクトの成果物
Voice Kitを購入して ようやく組み立てました (2年くらい寝かせてた…)
AIY Voice Kitパッケージ
AIY Voice Kit の外箱です
AI(の音声認識) を手軽に体験できて 3500円くらいでなかなか良心的と思います
AIY Voice Kit各部品
箱の中身は スイッチボタン スピーカ ケーブル ケース箱 に加えて
キーパーツとなる Voice Hat と ステレオマイク のカスタム基板が付いてます

これで ボタンを押して話しかけられる 音声アシスタントのデバイスが作れます
ただし Raspberry Pi が別途必要です
Raspberry Pi 1 では動きませんでした Raspberry Pi 3 が推奨のようです
Voice Kit用アクリルケース
これは 別途大阪日本橋で購入した アクリルケースです
割引して売られていたので Voice Kit の組み立てに弾みをつけるため購入
Voice Kit 組み立て中1
さらに組み立てを進め LCDタッチパネルを接続したところ
将来カメラを接続する予定なので カメラ用のフラットケーブルも今のうち挿します
Voice Kit 組み立て中2
別の角度から 基盤を眺めたところ
下から LCDタッチパネルインターフェース RaspberryPi本体 VoiceHat の 3段重ねです
Voice Kit 組み立て完了
一旦組み立てて動作させてみたところです
5V 3A の USB電源で問題なく動作しています
モバイルバッテリでは ディスプレイに雷マーク(電力不足)が表示されました

Raspberry Pi 3 Model B+ と PiSTARTER

昔 BASIC に慣れ親しんだ思い出もあって PiSTARTERを購入しました
また併せて Raspberry Pi 3 ModelB+ も購入しました
ModelB に比べて若干パワーアップしています
PiSTARTER と RaspberryPi3ModelB+
秋葉原の TSUKUMOで購入 パッケージにも TSUKUMOロゴがプリントされてます
TSUKUMO独占販売の形です
RaspberryPi3ModelB+ 基板
Raspberry Pi 3 ModelB+ の基板です
左上ベリーロゴの付いた部分は無線モジュールで IEEE802.11ac対応 目立つデザインになりました
CPU最高速度が1.2GHzから1.4GHz へ イーサネットもファストイーサからギガビットイーサになり
全体的にパワーアップしています
PiSTARTER 開封状況
PiSTARTERパッケージの内容です
イメージキャラのイラストは 確か「べーしっ君」
PiSTARTERのソフトは microSDカードに入っていて RaspbianOS込みです
PiSTARTER初回起動
PiSTARTERの初回起動の際シリアル番号が求められます シリアルは同梱の許諾書に書かれてます

BASICは プログラムの入門に最適ですが RaspberryPi3とセットで買うと 1万円くらいで
子供の財布にはやっぱり厳しいかな

X68000風 RaspberryPiケース

Raspberry Pi用のケースです 伝説のパソコン X68000 のデザインです
秋葉原の BEEPや TSUKUMOで手に入ります 3000円くらいです
ミニチュアケース HELMETS X68000 for RaspberryPi 2/3
X68000のエミュレータを入れれば完璧ですね
デカシールというのも ガンプラ世代として懐かしい限り

Raspberry Pi 3 と Rasppbian

Raspberry Pi 3 を購入しました
左下に見えるのは Raspberry Pi 用ケースの いちご缶 です
Raspberry Pi 3 購入物
Raspberry Pi 3 と いちご缶 です
いちご缶 はケース全体がヒートシンクの働きも兼ねていて
Raspberry Pi のチップと密着させるように組み立てます
Raspberry Pi 3 と いちご缶
一度 蓋を閉めてしまうと開けづらいので注意が必要です
カメラインターフェースやディスプレイインターフェースは使えなくなります
GPIOのみあらかじめ 拡張コネクタをセットして外出しできるようにします
Raspberry Pi 3 と いちご缶 組み立て中
一式完成したところ
USBイーサネット や USBシリアル など武装させています
Raspberry Pi 3
Raspberry Pi 専用の OS として Debian Linux から派生した Raspbian があります
デスクトップOSとしても使え Youtubeを見たりするにも十分使えます

その導入の流れは まず Raspbian公式サイトにて
OSイメージをダウンロードします 数GBのサイズなので注意が必要です
Raspbian公式サイト - ダウンロード
次の イメージを SDカードに書き込むツール DD for Windows も入手しておきます
Si Linux DD for Windows
DD for Windowsを起動して OSイメージを microSD に書き込みます
ターゲットのドライブ選択を間違えないように慎重に確認してください
DD for Windows

Raspberry Pi 2 Model B

ラズパイ! Raspberry Pi をついに買いました (2016年9月)
Raspberry Pi 2 Model B 1
Raspberry Pi 2 Model B です
あとケースや 追加の USB-LAN USB-WiFi あと OS入れるために 32GBの microSDHCカード
Raspberry Pi 2 Model B 1
本体+ケース+メモリ で合計 12000円くらいでした
10年前は この 1/5くらいの性能の小型Linuxが 5倍くらいの値段だったことを考えると
ここ数年のモバイル性能の伸びのすごさが実感できます
Raspberry Pi 2 Model B 3
組み立ての状況です
ファン付きのケースで ファンへの電源供給に写真位置の GPIO 3.5Vを使ってます
Raspberry Pi 2 Model B 4
利用状況です モバイルバッテリで給電しています
Raspberry Pi 3になると性能向上してますが モバイルバッテリだと供給不足になるようなので
外での利用を想定するなら Raspberry Pi 2 がちょうどよいのではないでしょうか
OSは Raspbianという Linuxディストリビューションを使っていますが
IoT版 Windowsも無償利用可能です

PiCamera利用状況
年末には Raspberry Pi専用カメラモジュールも買いました
Tensorflowで 画像認識の実験をするためです
PiCamera接続状況
専用カメラは Raspberry Pi の専用コネクタに接続します
CPUに直結しているようで 高解像度(808万画素)の動画や画像が撮影できます
低解像度でもよければ USBカメラが手軽に利用できます