Tout sur les protocoles et leur mise en œuvre avec Arduino
Initialement destiné aux véhicules routiers, le réseau CAN (« Controller Area Network ») et son successeur le réseau CAN FD (« Flexible Data ») ont vu leurs champs d’application s’élargir à de nouveaux domaines. L’industrie propose de nombreux modules microcontrôleurs dotés d’une interface CAN et/ou CAN FD. L’environnement de développement Arduino a démocratisé la programmation de ces modules et il existe des bibliothèques qui implémentent un pilote CAN et/ou un pilote CAN FD.
La première partie dresse un rapide historique des réseaux CAN et CAN FD et expose la problématique des lignes de transmission en abordant succinctement leur théorie et présentant des résultats de simulation Spice.
La deuxième partie est consacrée au réseau CAN, en détaillant successivement la fonction logique du réseau, les transcepteurs, les contrôleurs, la topologie la plus classique (le bus) et d’autres moins courantes, les répéteurs et les passerelles. Les aspects particuliers du protocole, tels que le bit stuffing, l’arbitrage, les trames d’erreur, la détection des erreurs sont exposés. La discussion de la fiabilité du protocole est illustrée par des exemples mettant en évidence ses faiblesses.
La troisième partie présente le protocole CAN FD, ses deux variantes CAN FD ISO et CAN FD non ISO, leurs fiabilités, leurs faiblesses, mises en évidence par des exemples. Différents transcepteurs et contrôleurs CAN FD sont décrits.
La quatrième partie est dédiée aux applications : comment utiliser les services d’un pilote, concevoir une messagerie, utiliser un analyseur logique. Deux exemples d’application terminent cette partie.
Ce livre s’adresse aux amateurs et aux ingénieurs non spécialistes pour comprendre les possibilités qu’offre un réseau CAN et comment on le met en œuvre. Un enseignant trouvera des informations pour approfondir ses connaissances et pour concevoir des travaux pratiques. Une connaissance des microcontrôleurs, de leur programmation, de l’électronique numérique aidera à la lecture des schémas. La connaissance du langage C++ et du langage de simulation électronique Spice facilitera la compréhension des programmes qui sont décrits dans le livre. Tous les codes source sont disponibles sur le dépôt GitHub de l’auteur.
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Practical Projects with the 555 TimerDC Motor Control and Fast Reaction Challenges
Basic AC-Load-On MonitorSave Energy with a Simple Device
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What to expect
This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization:
End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware.
High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications.
PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision.
Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency.
Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure.
Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge.
Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis.
Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics.
Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more.
Contents
What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device
Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models
Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy
Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53
Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning
Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense
A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse
Getting Started with Object Detection on Edge Devices
PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi
Scaling AI to the Smallest Devices
Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices
AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI
Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution
Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability
Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community
Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads
Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial
Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control
Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets
AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices