Seeed Studio XIAO ESP32S3
Cos'è Seeed Studio XIAO ESP32S3?
La Seeed Studio XIAO ESP32S3 è una scheda di sviluppo compatta ma potente progettata per applicazioni diverse, tra cui robotica, IoT e machine learning embedded. Dotata di un processore dual-core Xtensa LX7 che funziona a fino a 240 MHz, offre prestazioni robuste in un formato ultra-piccolo della dimensione di un pollice di soli 21 x 17,5 mm.
Caratteristiche
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Scheda MCU potente: Alimentata dal processore Xtensa dual-core a 32 bit ESP32S3, con clock fino a 240MHz. Dotata di molteplici porte di sviluppo e supporta Arduino e MicroPython.
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Prestazioni RF eccezionali: Supporta Wi-Fi 2,4 GHz e BLE 5.0 per comunicazione wireless duale, con oltre 100 m di portata se abbinato a un'antenna U.FL.
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Design di alimentazione ottimizzato: Include la gestione della ricarica della batteria al litio e quattro modalità di consumo energetico, tra cui una modalità di sospensione profonda con un consumo ultra-basso di soli 14μA.
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Design compatto, della dimensione di un pollice: Misura 21 x 17,8 mm, aderendo al classico fattore di forma XIAO—perfetto per progetti con spazio limitato come i dispositivi indossabili.
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Pronto per la produzione: Compatibile con breadboard e SMD con un retro pulito, privo di componenti.
Panoramica hardware
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Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense
Cos'è Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense?
Seeed Studio XIAO ESP32S3 integra un chip ESP32S3 dual-core, offrendo connettività wireless Wi-Fi e BLE oltre a supporto per la ricarica della batteria. Dotato di un sensore fotocamera integrato e un microfono digitale. Dispone di 8MB PSRAM, 8MB Flash e uno slot per una scheda SD esterna. Perfetto per compiti ML embedded come voce intelligente o vision AI.
Caratteristiche
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Scheda MCU potente: Dotata del processore Xtensa dual-core a 32 bit ESP32S3, con una frequenza fino a 240 MHz, con più porte di sviluppo e supporto per Arduino e MicroPython.
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Memoria Ampia per Più Possibilità: Include 8MB di PSRAM e 8MB di Flash, insieme a uno slot per schede SD che supporta fino a 32GB di memoria FAT.
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Prestazioni wireless impressionanti: Supporta Wi-Fi 2,4 GHz e BLE per una comunicazione wireless doppia, con una portata superiore a 100 m quando abbinato a un'antenna U.FL.
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Design compatto delle dimensioni di un pollice: Misurando solo 21 x 17,8 mm, mantiene il classico fattore di forma XIAO, rendendolo ideale per spazi ristretti e progetti di tecnologia indossabile.
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IA pronta all'uso:Include modelli IA pretrained di SenseCraft AI per un deployment senza codice senza soluzione di continuità.
Panoramica hardware
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Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense Vs Standard
Confronto delle specifiche
| Articolo | Seeed Studio XIAO ESP32S3 | Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense |
| Processore | Processore dual-core ESP32-S3R8Xtensa LX7 a 32 bit che opera fino a 240 MHz | |
| Senza fili | Sottosistema Wi-Fi completo a 2,4 GHzBLE: Bluetooth 5.0, Bluetooth mesh | |
| Sensori integrati | / | oV2640 sensore della fotocamera per 1600*1200Microfono Digitale |
| Memoria | PSRAM 8M integrata e Flash 8MB | PSRAM 8M integrata e Flash 8MB Slot per scheda SD a bordo, supporta 32GB FAT |
| Interfaccia | 1x UART, 1x IIC, 1x ILS, 1x SPI, 11x GPIO (PWM), 9x ADC, 1x LED utente, 1x LED di carica, 1x pulsante di reset, 1x pulsante di avvio | 1x UART, 1x IIC, 1x IIS, 1x SPI, 11x GPIO (PWM), 9x ADC, 1x LED utente, 1x LED di carica, 1x connettore B2B (con 2 GPIO aggiuntivi), 1x pulsante di reset, 1x pulsante di avvio |
| Dimensioni | 21 x 17.8mm | 21 x 17,8 x 15mm (con scheda di espansione) |
| Energia | Tensione di ingresso (Type-C): 5V Tensione di ingresso (BAT): 4.2V | |
| Tensione di funzionamento del circuito (pronto per l'uso):- Type-C:5V@19mA- BAT: 3.8V@22mA | Tensione di funzionamento del circuito (pronto per l'uso):-Type-C: 5V@38.3mA- BAT: 3.8V@43.2mA (con scheda di espansione) | |
| / | Applicazione Web per Webcam:- Type-C:- - Consumo medio di energia: 5V/138mA- - Momento foto: 5V/341mA- Batteria:- - Consumo medio di energia: 3.8V/154mA- - Momento foto: 3.8V/304mA | |
| / | Registrazione microfono e scrittura su scheda SD:- Type-C:- - Consumo medio di energia: 5V/46,5mA- - Consumo di picco di energia: 5V/89,6mA- Batteria:- - Consumo medio di energia: 3,8V/54,4mA- - Consumo di picco di energia: 3,8V/108mA | |
| Corrente di carica della batteria: 100mA | Corrente di carica della batteria: 100mA | |
| Modello a basso consumo energetico (Alimentazione: 3,8V) | Modalità modem in standby: ~ 25mA Modalità luce in standby: ~ 2 mA Modalità sonno profondo: ~14 μA | Modalità modem-sleep: ~44mA Modalità light-sleep: ~5mA Modalità deep sleep: ~3mA |
| Consumo di energia abilitato Wi-Fi | Modello attivo: ~ 100 mA | Modello attivo: ~ 110 mA (con scheda di espansione) |
| Consumo energetico con BLE abilitato | Modello attivo: ~85 mA | Modello attivo: ~ 102 mA (con scheda di espansione) |
| Temperatura di lavoro | -40°C ~65°C | |
Differenza chiave
XIAO ESP32S3 Sense include:
Una camera (OV2640) per l'elaborazione di immagini e video.
Un microfono per l'ingresso audio e il riconoscimento del suono.
Un sensore di movimento a 9 assi (MPU-6500) per rilevare movimento, orientamento e accelerazione.
XIAO ESP32S3 non dispone di questi sensori avanzati, ma per il resto è simile in termini di prestazioni e connettività.
Quale prodotto è migliore per il tuo progetto?
Progetti ideali
Seeed Studio XIAO ESP32S3
Dispositivi IoT: sensori remoti, dispositivi per la casa intelligente e semplici gateway IoT.
Wearable Compatti: Dimensioni ridotte e basso consumo li rendono ideali per dispositivi portatili.
Applicazioni Wireless: progetti basati su BLE, come sensori di prossimità o comunicazione Bluetooth di base.
Sistemi di Automazione e Controllo: Controller leggeri per robotica o automazione industriale.
Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense
Sistemi di Visione AI: Rilevamento oggetti, riconoscimento facciale e compiti base di visione artificiale.
Tracciamento del movimento: robotica o dispositivi indossabili che necessitano di un rilevamento preciso del movimento.
Controllo Vocale: Altoparlanti intelligenti o dispositivi IoT controllati tramite voce.
Edge Computing: Elaborazione dei dati localmente per ridurre la latenza e la dipendenza dai servizi cloud.
Applicazioni Interattive: Progetti che combinano input di movimento, audio e visivi.
Prima di iniziare il tuo progetto, fatti queste domande:
Sensori e ingressi:
Devo catturare immagini o video? → Scegli Sense per la sua OV2640 fotocamera.
Ho bisogno di tracciamento del movimento o rilevamento dell'orientamento? → Scegli Sense per il suo IMU a 9 assi.
Ho bisogno di un ingresso audio o di comandi vocali? → Scegli Sense per il suo microfono.
Elaborazione dei dati e output:
Ho intenzione di eseguire modelli di machine learning per applicazioni AI? → Entrambe le schede possono gestire compiti di ML, ma Sense è migliore per l'AI che coinvolge la visione o il suono.
Il mio progetto richiederà un'interazione in tempo reale con i dati ambientali? → Scegli Sense se l'ambiente include componenti visive, di movimento o sonore.
Connettività e Comunicazione:
Ho bisogno del Wi-Fi per la comunicazione cloud-based IoT? → Entrambe le schede hanno il Wi-Fi e possono gestirlo.
Ho bisogno del Bluetooth per l'abbinamento locale dei dispositivi? → Entrambe le schede supportano il Bluetooth allo stesso modo.
Fattore di forma e distribuzione:
Il mio progetto richiede una scheda molto piccola e leggera? → Entrambe le schede sono compatte, quindi va bene qualsiasi delle due.
Le funzionalità aggiuntive della versione Sense (fotocamera, microfono, IMU) si adattano ai vincoli di spazio e alimentazione del mio progetto? → Considera il XIAO ESP32S3 se le funzionalità minime sono sufficienti.
Consumo energetico:
Devo ottimizzare per un basso consumo energetico e una lunga durata della batteria? → Entrambe le schede sono efficienti, ma XIAO ESP32S3 (senza sensori aggiuntivi) potrebbe consumare leggermente meno energia.
Vincoli di costo:
Ho bisogno dell'opzione più economica per un progetto a basso costo? → Scegli XIAO ESP32S3 se non sono necessari sensori avanzati.
Applicazione target:
Questo è per un progetto di apprendimento/educativo in cui sperimentare con i sensori fa parte dell'obiettivo? → Scegli Sense per esplorare il movimento, l'audio e l'elaborazione visiva.
Questo è per un progetto a livello di produzione con requisiti rigorosi? → Scegli in base alle esatte esigenze del sensore e dell'elaborazione del progetto.
Sviluppo e Framework:
Sto usando Arduino, MicroPython o ESP-IDF per lo sviluppo? → Entrambe le schede supportano questi, quindi questo non è un fattore decisivo.
Sto usando framework come TensorFlow Lite o TinyML per compiti di IA? → Entrambi sono compatibili, ma Sense è più versatile per modelli di IA ricchi di input.
Domande frequenti
La versione standard può essere aggiornata con sensori come la versione Sense?
Sebbene i sensori esterni possano essere aggiunti alla versione standard, ciò aumenta la complessità e potrebbe non adattarsi al suo design compatto.
Quali linguaggi di programmazione sono supportati?
I Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense e Standard supportano più linguaggi di programmazione, tra cui Arduino (C/C++), MicroPython, CircuitPython e il avanzato framework ESP-IDF. Inoltre, la versione Sense consente la programmazione AI/ML con Python per TensorFlow Lite, mentre esiste un supporto sperimentale per linguaggi come Rust e JavaScript. Queste opzioni soddisfano vari livelli di competenza, dai principianti agli sviluppatori avanzati, rendendo la scheda versatile per progetti IoT, AI e embedded.
Supporta AI/ML?
Il Seeed Studio XIAO ESP32S3 Sense supporta applicazioni avanzate di AI/ML come la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale e il rilevamento degli oggetti, sfruttando la sua fotocamera integrata, il microfono e il supporto per TensorFlow Lite for Microcontrollers. La versione Standard, pur essendo in grado di eseguire modelli ML, non dispone di queste periferiche ed è più adatta a compiti più semplici come l'analisi dei dati dei sensori e il rilevamento delle anomalie. La versione Sense è ideale per progetti AI audio-visivi, mentre la Standard è più adatta per casi d'uso ML generali.
Perché la tavoletta non appare quando è collegata?
Se la scheda Seeed Studio XIAO ESP32S3 non viene rilevata quando collegata, potrebbe essere dovuto a un cavo USB difettoso, driver mancanti, una porta USB malfunzionante o impostazioni IDE errate. Altre cause includono la scheda in modalità bootloader, corruzione del firmware, alimentazione insufficiente o difetti hardware. Le soluzioni includono l'uso di un cavo dati adeguato, l'installazione dei driver necessari, la configurazione dell'IDE, il reflashing del firmware e l'assicurarsi di una connessione diretta a una porta USB alimentata.
Come si resetta Xiao esp32s3?
Reset Quando il programma funziona in modo anomalo, puoi premere Reset una volta durante l'accensione per far rieseguire a XIAO il programma caricato. Quando tieni premuto il tasto BOOT durante l'accensione e poi premi una volta il tasto Reset, puoi anche entrare in modalità Bootloader.
