Seeed Studio XIAO ESP32S3
Was ist Seeed Studio XIAO ESP32S3?
Das Seeed Studio XIAO ESP32S3 ist ein kompaktes, aber leistungsstarkes Entwicklungsboard, das für vielfältige Anwendungen wie Robotik, IoT und eingebettetes maschinelles Lernen entwickelt wurde. Ausgestattet mit einem Dual-Core Xtensa LX7 Prozessor, der mit bis zu 240 MHz läuft, bietet es robuste Leistung in einem ultrakleinen daumengroßen Formfaktor von nur 21 x 17,5 mm.
Merkmale
-
Leistungsstarkes MCU-Board: Angetrieben vom ESP32S3 32-Bit Dual-Core Xtensa Prozessor, getaktet mit bis zu 240MHz. Ausgestattet mit mehreren Entwicklungsports und unterstützt Arduino und MicroPython.
-
Außergewöhnliche RF-Leistung: Unterstützt 2,4 GHz Wi-Fi und BLE 5.0 für duale drahtlose Kommunikation, mit einer Reichweite von über 100 m bei Verwendung einer U.FL-Antenne.
-
Optimiertes Stromdesign: Verfügt über ein Lithium-Akku-Lademanagement und vier Stromverbrauchsmodi, einschließlich eines Tiefschlafmodus mit einem ultra-niedrigen Stromverbrauch von nur 14μA.
-
Kompaktes, daumengroßes Design: Misst 21 x 17,8 mm und entspricht dem klassischen XIAO-Formfaktor – perfekt für platzbeschränkte Projekte wie Wearables.
-
Produktionsbereit: Breadboard-freundlich und SMD-kompatibel mit einer sauberen Rückseite, frei von Bauteilen.
Hardwareübersicht
An Bord
PinBelegung
Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense
Was ist Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense?
Seeed Studio XIAO ESP32S3 verfügt über einen Dual-Core ESP32S3 Chip, der Ihnen Wi-Fi- und BLE-Drahtlosverbindung sowie Unterstützung für das Batterieladen bietet. Kommt mit einem integrierten Kamerasensor und einem digitalen Mikrofon. Verfügt über 8MB PSRAM, 8MB Flash und einen Steckplatz für eine externe SD-Karte. Perfekt geeignet für eingebettete ML-Aufgaben wie intelligente Sprachsteuerung oder Vision AI.
Merkmale
-
Leistungsstarkes MCU-Board: Verfügt über den ESP32S3 32-Bit Dual-Core Xtensa Prozessor, der mit bis zu 240 MHz läuft, mit mehreren Entwicklungsports und Unterstützung für Arduino und MicroPython.
-
Großer Speicher für mehr Möglichkeiten: Enthält 8MB PSRAM und 8MB Flash sowie einen SD-Kartensteckplatz, der bis zu 32GB FAT-Speicher unterstützt.
-
Beeindruckende kabellose Leistung: Unterstützt 2,4-GHz-WLAN und BLE für duale drahtlose Kommunikation, mit einer Reichweite von über 100 m, wenn es mit einer U.FL-Antenne gekoppelt ist.
-
Kompaktes Daumengroßes Design: Mit nur 21 x 17,8 mm behält es die klassische XIAO-Form bei, was es ideal für enge Räume und tragbare Technikprojekte macht.
-
Bereit zur Nutzung KI: Enthält vorgefertigte KI-Modelle von SenseCraft AI für nahtlose No-Code-Bereitstellung.
Hardwareübersicht
An Bord
PinBelegung
Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense vs Standard
Spezifikationsvergleich
| Artikel | Seeed Studio XIAO ESP32S3 | Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense |
| Prozessor | ESP32-S3R8Xtensa LX7 Dual-Core-32-Bit-Prozessor, der mit bis zu 240 MHz arbeitet | |
| Kabellos | Vollständiges 2,4-GHz-Wi-Fi-SubsystemBLE: Bluetooth 5.0, Bluetooth Mesh | |
| Eingebaute Sensoren | / | oV2640 Kamerasensor für 1600*1200 Digitales Mikrofon |
| Erinnerung | On-Chip 8M PSRAM & 8MB Flash | On-Chip 8M PSRAM & 8MB Flash Onboard SD-Kartensteckplatz, unterstützt 32GB FAT |
| Schnittstelle | 1x UART, 1x IIC, 1x ILS, 1x SPI, 11x GPIOs (PWM), 9x ADC, 1x Benutzer-LED, 1x Lade-LED, 1x Reset-Taste, 1x Boot-Taste | 1x UART, 1x I2C, 1x IIS, 1x SPI, 11x GPIOs (PWM), 9x ADC, 1x Benutzer-LED, 1x Lade-LED, 1x B2B-Anschluss (mit 2 zusätzlichen GPIOs), 1x Reset-Taste, 1x Boot-Taste |
| Maße | 21 x 17.8mm | 21 x 17,8 x 15 mm (mit Erweiterungsplatine) |
| Leistung | Eingangsspannung (Type-C): 5V Eingangsspannung (BAT): 4,2V | |
| Schaltkreis-Betriebsspannung (betriebsbereit): - Typ-C: 5V@19mA - BAT: 3,8V@22mA | Schaltkreis-Betriebsspannung (betriebsbereit): - Typ-C: 5V@38,3mA - BAT: 3,8V@43,2mA (mit Erweiterungsplatine) | |
| / | Webcam-Webanwendung:- Typ-C:- - Durchschnittlicher Stromverbrauch: 5V/138mA- - Foto-Moment: 5V/341mA- Batterie:- - Durchschnittlicher Stromverbrauch: 3,8V/154mA- - Foto-Moment: 3,8V/304mA | |
| / | Mikrofonaufnahme & SD-Karten-Schreiben:- Typ-C:- - Durchschnittlicher Stromverbrauch: 5V/46,5mA- - Spitzenstromverbrauch: 5V/89,6mA- Batterie:- - Durchschnittlicher Stromverbrauch: 3,8V/54,4mA- - Spitzenstromverbrauch: 3,8V/108mA | |
| Ladestrom der Batterie: 100mA | Ladestrom der Batterie: 100mA | |
| Modell mit niedrigem Stromverbrauch (Versorgungsspannung: 3,8 V) | Modem-Schlafmodus: ~ 25 mA Leicht-Schlafmodus: ~ 2 mA Tiefschlafmodus: ~ 14 μA | Modem-Schlafmodus: ~44mA Leicht-Schlafmodus: ~5mA Tiefschlafmodus: ~3mA |
| Wi-Fi-fähiger Stromverbrauch | Aktives Modell: ~ 100 mA | Aktives Modell: ~ 110 mA (mit Erweiterungsplatine) |
| BLE-aktivierter Stromverbrauch | Aktives Modell: ~85 mA | Aktives Modell: ~ 102 mA (mit Erweiterungsplatine) |
| Arbeitstemperatur | -40°C ~65°C | |
Hauptunterschied
XIAO ESP32S3 Sense beinhaltet:
Eine Kamera (OV2640) für Bild- und Videoverarbeitung.
Ein Mikrofon für Audioeingabe und Spracherkennung.
Ein 9-Achsen-Bewegungssensor (MPU-6500) zur Erkennung von Bewegung, Orientierung und Beschleunigung.
XIAO ESP32S3 verfügt nicht über diese fortschrittlichen Sensoren, ist aber ansonsten in Bezug auf Leistung und Konnektivität ähnlich.
Welches Produkt ist besser für Ihr Projekt?
Ideale Projekte
Seeed Studio XIAO ESP32S3
IoT-Geräte: Fernsensoren, Smart-Home-Geräte und einfache IoT-Gateways.
Kompakte Wearables: Kleine Größe und geringer Stromverbrauch machen es ideal für tragbare Geräte.
Drahtlose Anwendungen: BLE-basierte Projekte, wie Näherungssensoren oder einfache Bluetooth-Kommunikation.
Automatisierungs- und Steuerungssysteme: Leichte Steuerungen für Robotik oder industrielle Automatisierung.
Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense
KI-Vision-Systeme: Objekterkennung, Gesichtserkennung und grundlegende Computer-Vision-Aufgaben.
Bewegungsverfolgung: Robotik oder tragbare Geräte, die eine präzise Bewegungserfassung benötigen.
Sprachsteuerung: Intelligente Lautsprecher oder sprachgesteuerte IoT-Geräte.
Edge Computing: Verarbeitung von Daten lokal, um Latenzzeiten und Abhängigkeit von Cloud-Diensten zu reduzieren.
Interaktive Anwendungen: Projekte, die Bewegung, Audio und visuelle Eingaben kombinieren.
Bevor Sie mit Ihrem Projekt beginnen, stellen Sie sich diese Fragen:
Sensoren und Eingänge:
Muss ich Bilder oder Videos aufnehmen? → Wählen Sie Sense für seine OV2640 Kamera.
Brauche ich Bewegungserfassung oder Orientierungserkennung? → Wählen Sie Sense für seinen 9-Achsen-IMU.
Brauche ich Audioeingang oder Sprachbefehle? → Wählen Sie Sense für sein Mikrofon.
Datenverarbeitung und Ausgaben:
Plane ich, Machine-Learning-Modelle für KI-Anwendungen auszuführen? → Beide Boards können ML-Aufgaben bewältigen, aber Sense ist besser für KI, die Vision oder Ton beinhaltet.
Wird mein Projekt eine Echtzeit-Interaktion mit Umweltdaten erfordern? → Wählen Sie Sense, wenn die Umgebung visuelle, Bewegungs- oder Klangkomponenten enthält.
Konnektivität und Kommunikation:
Brauche ich Wi-Fi für IoT cloud-basierte Kommunikation? → Beide Boards haben Wi-Fi und können dies bewältigen.
Brauche ich Bluetooth für die lokale Geräteverbindung? → Beide Boards unterstützen Bluetooth gleichermaßen.
Formfaktor und Bereitstellung:
Benötigt mein Projekt eine sehr kleine, leichte Platine? → Beide Platinen sind kompakt, daher funktioniert jede.
Passen die hinzugefügten Funktionen der Sense-Version (Kamera, Mikrofon, IMU) in die Platz- und Strombegrenzungen meines Projekts? → Ziehen Sie das XIAO ESP32S3 in Betracht, wenn minimale Funktionen ausreichen.
Energieaufnahme:
Muss ich für niedrigen Stromverbrauch und lange Batterielaufzeit optimieren? → Beide Boards sind effizient, aber XIAO ESP32S3 (ohne zusätzliche Sensoren) könnte etwas weniger Strom verbrauchen.
Kostenbeschränkungen:
Brauche ich die kostengünstigste Option für ein budgetfreundliches Projekt? → Wählen Sie XIAO ESP32S3, wenn keine fortschrittlichen Sensoren erforderlich sind.
Zielanwendung:
Ist dies für ein Lern-/Bildungs-projekt, bei dem das Experimentieren mit Sensoren Teil des Ziels ist? → Wählen Sie Sense, um Bewegung, Audio- und visuelle Verarbeitung zu erkunden.
Ist dies für ein Produktionsprojekt mit strengen Anforderungen? → Wählen Sie basierend auf den genauen Sensor- und Verarbeitungsanforderungen des Projekts.
Entwicklung und Frameworks:
Verwende ich Arduino, MicroPython oder ESP-IDF für die Entwicklung? → Beide Boards unterstützen diese, daher ist dies kein entscheidender Faktor.
Verwende ich Frameworks wie TensorFlow Lite oder TinyML für KI-Aufgaben? → Beide sind kompatibel, aber Sense ist vielseitiger für inputreiche KI-Modelle.
Häufig gestellte Fragen
Kann die Standardversion mit Sensoren wie die Sense-Version aufgerüstet werden?
Während externe Sensoren zur Standardversion hinzugefügt werden können, erhöht dies die Komplexität und passt möglicherweise nicht in das kompakte Design.
Welche Programmiersprachen werden unterstützt?
Der Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense und Standard unterstützen mehrere Programmiersprachen, darunter Arduino (C/C++), MicroPython, CircuitPython und das fortgeschrittene ESP-IDF-Framework. Zusätzlich ermöglicht die Sense-Version AI/ML-Programmierung mit Python für TensorFlow Lite, während experimentelle Unterstützung für Sprachen wie Rust und JavaScript besteht. Diese Optionen richten sich an verschiedene Fähigkeitsstufen, von Anfängern bis zu fortgeschrittenen Entwicklern, und machen das Board vielseitig für IoT-, KI- und Embedded-Projekte.
Unterstützt es KI/ML?
Der Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense unterstützt fortschrittliche KI/ML-Anwendungen wie Bildklassifikation, Spracherkennung und Objekterkennung, indem er seine integrierte Kamera, Mikrofon und Unterstützung für TensorFlow Lite for Microcontrollers nutzt. Die Standardversion, obwohl in der Lage, ML-Modelle auszuführen, verfügt nicht über diese Peripheriegeräte und eignet sich besser für einfachere Aufgaben wie Sensordatenanalyse und Anomalieerkennung. Die Sense-Version ist ideal für audio-visuelle KI-Projekte, während die Standardversion besser für allgemeine ML-Anwendungsfälle geeignet ist.
Warum wird das Board nicht angezeigt, wenn es angeschlossen ist?
Wenn das Seeed Studio XIAO ESP32S3 Board beim Anschluss nicht angezeigt wird, kann dies an einem defekten USB-Kabel, fehlenden Treibern, einem fehlerhaften USB-Anschluss oder falschen IDE-Einstellungen liegen. Weitere Ursachen sind, dass sich das Board im Bootloader-Modus befindet, Firmwarebeschädigungen, unzureichende Stromversorgung oder Hardwaredefekte. Lösungen umfassen die Verwendung eines geeigneten Datenkabels, die Installation notwendiger Treiber, die Konfiguration der IDE, das Neuaufspielen der Firmware und die Sicherstellung einer direkten Verbindung zu einem mit Strom versorgten USB-Anschluss.
Wie setzt man das Xiao esp32s3 zurück?
Zurücksetzen Wenn das Programm abnormal läuft, können Sie während des Hochfahrens einmal auf Zurücksetzen drücken, damit XIAO das hochgeladene Programm erneut ausführt. Wenn Sie die BOOT-Taste beim Einschalten gedrückt halten und dann einmal die Zurücksetzen-Taste drücken, können Sie auch in den Bootloader-Modus gelangen.
