XIAO Seeed Studio ESP32-S3 Sense
€17.99 (DDV vključen)
XIAO ESP32-S3 Sense – dual-core 240 MHz krmilnik z 8 MB PSRAM, priključkom za OV2640 kamero ter WiFi in BT 5.0 v kompaktnem 21×17,5 mm ohisju.
Ni na zalogi
Prijava na sporočilo ob novi zalogi.
Opis
XIAO ESP32-S3 Sense – AI vision krmilnik za zahtevnejse projekte
XIAO ESP32-S3 Sense zdruzi dual-core procesor Xtensa LX7 pri 240 MHz, 8 MB PSRAM in 8 MB Flash v kompaktno 21 × 17,5 mm plosco. Ima priključek za kamero OV2640, WiFi 802.11b/g/n in Bluetooth 5.0 BLE – vse za projekte računalniskega vida in TinyML na robu mrezze (edge AI).
Programira se z Arduino IDE, MicroPython ali ESP-IDF. Direktna integracija z Edge Impulse Studio omogoca zbiranje podatkov, ucenje modela v oblaku in uvajanje na krmilnik brez placljive narocnine.
Anatomija krmilnika
| Mikrokrmilnik | ESP32-S3R8, dual-core Xtensa LX7, 240 MHz |
| PSRAM | 8 MB Octal SPI (vgrajen) |
| Flash | 8 MB Octal SPI |
| WiFi | 802.11b/g/n 2,4 GHz |
| Bluetooth | BLE 5.0, Mesh |
| Kamera | Priključek za OV2640 / OV5640 (ni vkljucena) |
| USB | USB-C, native USB 2.0 Full Speed |
| GPIO | 11 vecnamenskih pinov |
| Logicna napetost | 3,3 V |
| Mere | 21 × 17,5 mm |
Kljucne lastnosti
- 8 MB PSRAM – zadostuje za medpomnjenje slik do UXGA locljivosti in pogon nevronskih mrez z ESP-WHO knjiznico.
- Fleksibilen priključek kamere – podpira OV2640 (2 Mpx) in OV5640 (5 Mpx z avtofokusom) prek istega flex kabla; kamero priključite po potrebi.
- Dual-core arhitektura – eno jedro za zajem slike, drugo za WiFi prenos ali AI inferenco.
- Edge AI pripravljen – direktna integracija z Edge Impulse za zaznavanje predmetov, klasifikacijo slik in analizo zvoka.
- WiFi + BLE 5.0 – hkratno delovanje; posiljanje rezultatov v oblak ali mobilno napravo prek BLE.
- LiPo polnjenje – vgrajen polnilnik; krmilnik deluje neodvisno od USB.
Kaj potrebujem za začetek?
- USB-C kabel – za napajanje in programiranje.
- Arduino IDE 2.x – z ESP32 board packageom od Espressif.
- OV2640 kamera modul – za projekte z računalniskin vidom (ali izberite SKU 76134, kjer je kamera priloze na).
- Breadboard + jumper kabli – za prve prototipe.
Moj prvi projekt – 3 koraki
- Namestite ESP32 board package v Arduino IDE, izberite XIAO_ESP32S3 in priključite OV2640 kamero prek flex kabla.
- Odprite File → Examples → ESP32 → Camera → CameraWebServer in vnesite WiFi SSID ter geslo.
- Po nalaganju skopiraite IP iz serijskega monitorja in v brskalniku oglejte zivi video tok.
Primeri uporabe
- Nadzorna kamera z WiFi (OV2640 + CameraWebServer)
- Zaznavanje obrazov (ESP-WHO knjiznica)
- TinyML klasifikator slik (Edge Impulse)
- Robotski vid (kamera + motorni krmilnik)
- Vremenska postaja s sliko (WiFi upload na streznik)
Tehnicni pregled
Tehnicne specifikacije
| Parameter | Podatek |
|---|---|
| Procesor | ESP32-S3R8, dual-core Xtensa LX7 @ 240 MHz |
| PSRAM | 8 MB Octal SPI (vgrajen) |
| Flash | 8 MB Octal SPI |
| WiFi | 802.11b/g/n, 2,4 GHz, WPA3 |
| Bluetooth | BLE 5.0, Mesh |
| GPIO | 11 (SPI, I2C, UART, I2S, ADC 12-bit) |
| Kamera priključek | OV2640 / OV5640 flex kabel |
| USB | USB-C, native USB 2.0 Full Speed |
| Napajanje | 5 V USB / 3,3 V pin / LiPo |
| Deep sleep | 14 µA |
| Mere | 21 × 17,5 mm |
Primerjava: ESP32-S3 Sense vs ESP32-C3 vs RP2040
| ESP32-S3 Sense | ESP32-C3 | RP2040 | |
|---|---|---|---|
| Procesor | LX7 dual 240 MHz | RISC-V 160 MHz | Cortex-M0+ dual 133 MHz |
| PSRAM | 8 MB | ni | ni |
| WiFi / BLE | da / da | da / da | ni / ni |
| Kamera | da (OV2640) | ni | ni |
| TinyML | da | omejeno | omejeno |
Inzenirski PRO nasvet
OV5640 namesto OV2640 – Senzor OV5640 (5 Mpx, avtofokus) je zdruzen z istim flex priključkom. V kodi zamenjate samo model kamere; dosezete bistveno visjo locljivost za zaznavanje finih podrobnosti.
Kompatibilnost
Arduino IDE 2.x (ESP32 board package ≥ 2.0.14), ESP-IDF 5.x, MicroPython 1.22+. Native USB – gonilnik ni potreben. Windows 10/11, macOS 12+, Linux.
