









Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 原廠公司貨 義大利製
NT$1,360 – NT$1,440 未稅
探索 Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 3.3V AI 開發板,內建 nRF52840 MCU、豐富感測器與 TinyML 邊緣運算支援,輕鬆實現智慧物聯網與機器學習應用。
- 詳細資訊
商品說明
Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 是 Arduino 的 3.3V AI開發板,具有迷你外型尺寸和一組感測器,方便您無需任何外部硬件即可立即開始對新項目進行編程。
將Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 與板載感測器結合使用,您可以:
- 建構使用AI 可以識別運動的可穿戴設備。
- 建構一個可以支援或修改恆溫器變化的室溫監控設備。
- 使用麥克風或手勢感測器以及開發板的 AI 功能來建構手勢或語音識別設備。
除了完整的感測器選擇之外,該板的主要特點是可以使用 TinyML 運行在邊緣(AI)計算應用程序上 。 了解如何按照此說明使用 Tensor Flow Lite 庫,或了解如何使用 Edge Impulse 訓練您的電路板。
產品規格
- 微控制器(MCU):nRF52840
- 工作電壓:3.3v
- 輸入電壓(限制):21v
- 每個 I/O 腳的直流電流:15ma
- 時鐘速度:64兆赫
- CPU 快閃記憶體:1MB(nRF52840)
- 靜態記憶體:256KB(nRF52840)
- 電可擦除唯讀記憶體:無
- 數位輸入/輸出引腳:14
- PWM腳:所有數位引腳
- 通用非同步收發器:1
- SPI:1
- I2C:1
- 類比輸入引腳:8(ADC 12 位元 200 k 個樣本)
- 類比輸出引腳:僅透過 PWM(無 DAC)
- 外部中斷:所有數位引腳
- LED_內建:13
- USB:nRF52840 處理器原生
- 慣性測量單元:BMI270和BMM150
- 麥克風:MP34DT06JTR
- 手勢、光線、接近度、顏色:APDS9960
- 氣壓:LPS22HB
- 溫度、濕度:HS3003
技術教學
常見問題
Rev1 和 Rev2 有什麼區別?
一些感測器的更換:
- 將 LSM9DS1 (9 軸)的 IMU 替換為兩個 IMU 的組合(BMI270 – 6軸IMU 和 BMM150 – 3軸IMU)。
- 將 HTS221 的溫濕度傳感器替換為 HS3003。
還進行了一些組件和更改以改善用戶體驗:
- 為 MP2322 更換電源 MPM3610。
- 在電路板的頂部添加 VUSB 焊接跳線。
- USB、SWDIO 和 SWCLK 的新測試點。
我是否需要更改之前版本中的程式code?
對於之前Rev1版使用IMU的LSM9DS1 或用於溫度和濕度感測器的HTS221完成的程式code,對於Rev2版必須將此程式code更改為 Arduino_BMI270_BMM150(用於新的組合 IMU)和 Arduino_HS300x(用於新的溫度和濕度傳感器)。
The Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 is Arduino’s 3.3V AI enabled board in the smallest available form factor with a set of sensors that will allow you without any external hardware to start programming your next project, right away.
With the Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2, you can:
- Build wearable devices that using AI can recognize movements.
- Build a room temperature monitoring device that can suggest or modify changes in the thermostat.
- Build a gesture or voice recognition device using the microphone or the gesture sensor together with the AI capabilities of the board.
技術補充(英文)
以下為原廠英文技術說明,提供進階使用者參考。
The main feature of this board, besides the complete selection of sensors, is the possibility of running Edge Computing applications (AI) on it using TinyML. Learn how to use the Tensor Flow Lite library following this instructions or learn how to train your board using Edge Impulse.
Tech specs
- Microcontroller:nRF52840 (datasheet)
- Operating Voltage:3.3V
- Input Voltage (limit):21V
- DC Current per I/O Pin:15 mA
- Clock Speed:64MHz
- CPU Flash Memory:1MB (nRF52840)
- SRAM:256KB (nRF52840)
- EEPROM:none
- Digital Input / Output Pins:14
- PWM Pins:all digital pins
- UART:1
- SPI:1
- I2C:1
- Analog Input Pins:8 (ADC 12 bit 200 k samples)
- Analog Output Pins:Only through PWM (no DAC)
- External Interrupts:all digital pins
- LED_BUILTIN:13
- USB:Native in the nRF52840 Processor
- IMU:BMI270 (datasheet) and BMM150
- Microphone:MP34DT06JTR
- Gesture, light, proximity, color:APDS9960
- Barometric pressure:LPS22HB
- Temperature, humidity:HS3003
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