Servidor web para Raspberry Pi con NodeJS con control de GPIO

Publicado por en Raspberry Pi el 09/06/2017

Te dejo a continuación un interesante tutorial que permite controlas los pines GPIO de tu Raspberry Pi utilizando NodeJS como servidor web. Es una aplicación muy sencilla que utiliza el paquete rpio para controlar los pines con una sencilla intefaz web. Puede ser la base de proyectos muy interesantes para controlar todo tipo de dispositivos remotamente.

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Tutorial MQTT con Raspberry y ESP8266 para Arduino

Publicado por en Raspberry Pi el 29/05/2017

Si aún no conoces MQTT y te interesa el mundo del IoT, ésto te va interesar bastante. MQTT son las siglas de Message Queue Telemetry Transport y es un protocolo pensado para comunicaciones con dispositivos de baja memoria, poco proceso y propensos a fallos de red. A grandes rasgos, funciona con un servidor centralizado llamado Broker que se encarga de gestionar las comunicaciones. Luego los clientes pueden publicar mensajes al broker y éste se encarga de retransmitir los mensajes a otros dispositivos suscritos a un feed de datos. De esta manera puede crear una red de dispositivos sin que ellos mismo sepan la existencia de los otros y por lo tanto puedes minimizar el hardware dejándolo haciéndolo específico y de bajo consumo. Así suena un poco complicado, pero nada más lejos de la realidad, todo es cuestión de entender su funcionamiento para saber que con ésato se pueden hacer muchas cosas muy chulas si se hace con Raspberry Pi junto con Arduino y ESP8266. A continuación os dejo algunos vídeos y recursos que explican todo esto con más detalle.

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Robot basado en Raspberry Pi que juega al ajedrez usando Machine Learning y OpenCV

Publicado por en Raspberry Pi el 19/05/2017

Programas que juegan al Ajedrez hay ya unos cuántos. Robots hay unos pocos también pero lo que ya no es tan común es cómo se lo ha montado el autor de éste proyecto que utiliza una combinación de la librería Open Source Sotckfish para resolver las jugadas, al mismo tiempo que utiliza un completo sistema basado en Machine Learning y visión artificial. Todo el conjunto lo gestiona una Raspberry Pi que corre una séries de scripts en Python para capturar y analizar las imágenes del tablero capturadas por la cámara. Me parece muy interesante el sistema ya que utiliza un modelo matemático para reconocer las diferentes piezas y colores basándose en un dataset (un conjunto de datos) para entrenar la máquina. Se generan unos datos estadísticos de cada imagen capturada y luego se prueba el porcentaje de acierto. En su web se pueden ver todos los detalles de forma muy detallada y todo el código e instrucciones está disponibles. ¡Altísimamente recomendado!

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