Das Raspberry Pi Blockset stellt Blöcke und Funktionen in MATLAB und Simulink zur Verfügung, um für Anwendungen auf Raspberry Pi®-Hardware Prototypen zu erstellen und sie zu implementieren. Sie können auf Hardware-Peripheriegeräte wie GPIO, I2C, SPI und Kameramodule für Rapid Prototyping zugreifen.
Mit dem Raspberry Pi Blockset können Sie Sensordaten erfassen, Aktoren steuern und Anwendungen für die Bild- und Audioverarbeitung, Signalverarbeitung sowie IoT-Systeme (Internet der Dinge) entwickeln. Sie können auch Machine Learning- oder Deep-Learning-Anwendungen für Edge Computing auf dem Raspberry Pi bereitstellen.
Sie können Algorithmen in MATLAB und Simulink entwickeln und diese mithilfe der automatischen Codegenerierung (mit Embedded Coder) auf Raspberry Pi bereitstellen. Das Blockset unterstützt die Live-Parameterabstimmung, die Signalüberwachung und Connected I/O-Workflows, die eine Echtzeitinteraktion mit der Hardware ermöglichen.
Erste Schritte
Richten Sie MATLAB-Algorithmen und Simulink-Modelle für die Raspberry Pi-Hardware auf Windows®-, Mac®- und Linux®-Plattformen ein und setzen Sie diese ein.
Gerätetreiberblöcke
Verwenden Sie Gerätetreiberblöcke, um hardware-spezifische Funktionen Ihres Boards zu nutzen, wie beispielsweise Kommunikationsprotokolle oder Hardwarebibliotheken.
Predictive Maintenance
Überwachen Sie den Zustand eines rotierenden Geräts oder anderer Ausrüstungen mithilfe eines Machine Learning-Algorithmus für Predictive Maintenance. Verwenden Sie ThingSpeak, um den Betriebszustand in der Cloud anzuzeigen.
Lidar-Scandaten über ROS lesen
Lesen und empfangen Sie 2D-Lidar-Scandaten einer Innenumgebung über ein ROS-Netzwerk mithilfe der Raspberry Pi-Hardwareplatine.
Kantendetektion
Erfassen Sie ein Livebild von einer Webcam und setzen Sie eine Kantendetektionsfunktion auf der Raspberry Pi-Hardware als eigenständige ausführbare Datei ein.
Bildklassifikation mit Deep Learning
Generieren und stellen Sie Code für das neuronale Netzwerk ResNet-50 bereit, um das Bild, das als Eingabe mithilfe der Befehlszeile des Raspberry Pi übergeben wird, zu identifizieren.
Unterstützte Hardware
Raspberry Pi Model
- Raspberry Pi 5
- Raspberry Pi Compute Module 4
- Raspberry Pi Zero 2 W
- Raspberry Pi 4 Model B
- Raspberry Pi 3 Model B+
- Raspberry Pi Zero W
- Raspberry Pi 3 Model B
- Raspberry Pi 2 Model B
- Raspberry Pi 1 Model B+
Hinweis: Raspberry Pi 1 Model A, Raspberry Pi Model B, Raspberry Pi 1 Model A+ und Raspberry Pi Zero werden derzeit nicht unterstützt. Der Raspberry Pi Pico wird ab dem Arduino-Support-Paket in R2024b unterstützt.
