Moduł ESP32 S3 Płytka DevKit WiFi BLE 5.0 IoT 2x USB-C 16MB Flash 8MB PSRAM
0
Opis
Moduł deweloperski ESP32-S3-N16R8 zgodny z ArduinoIDE
Zaawansowany moduł deweloperski wyposażony w nowoczesny układ mikrokontrolera ESP32-S3. Płytka stanowi niezwykle wydajną bazę dla systemów sztucznej inteligencji, automatyki oraz Internetu Rzeczy (IoT). Urządzenie integruje w sobie bezprzewodową łączność Wi-Fi oraz standard Bluetooth Low Energy BLE 5.0.
Dzięki zastosowaniu dużej pamięci Flash o pojemności 16MB oraz pamięci PSRAM o wielkości 8MB działającej w trybie Octal SPI, moduł pozwala na bezproblemową obsługę rozbudowanych baz danych i algorytmów. Dwa niezależne gniazda USB-C zapewniają bezpośrednią komunikację szeregową UART oraz obsługę natywnego interfejsu USB-OTG, co znacząco ułatwia proces tworzenia i testowania oprogramowania.
Kluczowe cechy techniczne
- Dwurdzeniowa architektura: Wydajny procesor Xtensa LX7 32-bit o taktowaniu 240MHz.
- Rozbudowana pamięć: Wersja N16R8 oferuje 16MB pamięci Flash oraz 8MB szybkiej operacyjnej pamięci OPI PSRAM.
- Podwójny interfejs USB-C: Umożliwia jednoczesne zasilanie układu oraz łatwe debugowanie z komputerem.
- Wbudowana sygnalizacja: Zintegrowana, adresowalna dioda LED RGB typu WS2812B podłączona do linii wejścia/wyjścia.
- Fizyczne przyciski sterujące: Na płytce znajdują się przyciski BOOT i RESET ułatwiające wprowadzanie modułu w tryb programowania.
Korzyści
- Wysoka wydajność obliczeniowa idealna do zastosowań wymagających przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym.
- Szerokie możliwości komunikacyjne dzięki wbudowanym modułom sieciowym Wi-Fi oraz Bluetooth 5.0.
- Wystarczająca ilość pamięci na skomplikowany kod programu, rozbudowane biblioteki oraz duże bufory operacyjne.
- Wygodne podłączenie i zasilanie z wykorzystaniem powszechnego, nowoczesnego standardu złączy USB-C.
- Pełna kompatybilność z wieloma popularnymi środowiskami programistycznymi przeznaczonymi do ESP32 i do Arduino.
Przykładowe zastosowania
- Tworzenie zaawansowanych węzłów sieciowych i inteligentnych bramek w systemach automatyki domowej.
- Budowa urządzeń Edge AI realizujących algorytmy rozpoznawania obrazu lub mowy lokalnie na krawędzi sieci.
- Projektowanie kontrolerów dla robotów mobilnych oraz systemów automatyki przemysłowej opartych o IoT.
- Realizacja bezprzewodowych odtwarzaczy audio i streamerów multimedialnych przy użyciu szybkiej łączności Bluetooth.
- Akwizycja danych z wielu czujników środowiskowych i przesyłanie ich bezpośrednio do serwerów chmurowych.
- Rozbudowane systemy interfejsu użytkownika (HMI) z wyświetlaczami, wymagające dużej ilości pamięci RAM na graficzny bufor obrazu.
Specyfikacja techniczna
- Mikrokontroler: ESP32-S3
- Architektura: Xtensa LX7 32-bit dwurdzeniowy
- Taktowanie procesora: 240MHz
- Pamięć Flash: 16MB
- Pamięć PSRAM: 8MB OPI PSRAM
- Łączność bezprzewodowa: Wi-Fi 802.11 b/g/n, Bluetooth BLE 5.0
- Napięcie zasilania (USB-C): 5V
- Napięcie pracy logiki: 3,3V
- Układ konwertera USB-UART: CH343P
- Wbudowane komponenty dodatkowe: Dioda LED RGB WS2812B, dioda LED zasilania, przyciski BOOT i RST
- Wymiary modułu: 63 mm x 28 mm x 5 mm
- Waga: 12 g
Wskazówki dla użytkownika
Komunikacja z komputerem i wgrywanie oprogramowania wymagają zastosowania przewodu USB-C obsługującego pełną transmisję danych. Dołączone w zestawie listwy kołkowe (goldpin) należy samodzielnie wlutować w odpowiednie punkty lutownicze płytki drukowanej.
Podłączenie modułu do szybkich ładowarek sieciowych typu Power Delivery lub Quick Charge grozi podaniem wyższego napięcia i trwałym uszkodzeniem układu - zawsze należy stosować standardowe zasilacze 5V.
W przypadku problemów z wgraniem programu, moduł można bezpiecznie wymusić w tryb bootloadera poprzez przytrzymanie przycisku BOOT, a następnie krótkie wciśnięcie przycisku RESET.
Przykładowy kod FlashESP
Gotowy kod do zainstalowania na płytce bezpośrednio z przeglądarki:
- https://flashesp.com/explore/0RZgmy3qysoDmmtufGqMU
Koszty dostawy
Cena nie zawiera ewentualnych kosztów płatności
Opinie o produkcie (0)
Wyświetlane są wszystkie opinie (pozytywne i negatywne). Weryfikujemy, czy pochodzą one od klientów, którzy kupili dany produkt.