ESP-EYE マイク を bluetooth で、PC につなげて聞きたい。
マイクロフォンを、Bluetooth で通信するには、HS(Head Set) profile を使うみたい。
HFP(Hands-Free Profile) などでもできるみたいだが、HS がシンプルなので、こちらを使うことにした。
最初、A2DP Source でもできそうなので、試していたが、結局うまく行かなかった。
esp32 で、hsp-hr を検索したら、
@atomic14/esp32-hsp-hf が出てきたので、早速試してみた。
それと同時に、Ubuntu Mate 24.04 上で、VScode で、ESP-IDF拡張機能 が使えるそうなので、それの勉強を兼ねて試してみた。
また、 esp-idf v5.5 が最新なので、こちらも使うことにした。
2025年8月アーカイブ
ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#14 屋外走行ロボット。
--- そろそろ、屋外で走行させられる自作ロボットがほしい。-----
一応、ロボットの要件定義をしてみた。
RCカー 1/10 か 1/12 相当のサイズで、タイヤを大きなものにする。
電子部品は、クローズされた箱に収める。
サイズは、30 X 30 [cm] で、図面を手書きしてみた。
これだと、机の PC の隣に置ける。
あとは、これに従って、DCモーター、タイア、アンプ、ロボット本体のケース 等を集めるだけじゃ。
だが、肝心の Mony がどうか?.....
神様、どうか恵みのマニーを...
Android スマホを、インターネットのGateWay にする。
ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#13 robot_localization ukf を試してみる の続きです。
屋外で、GNSS-RTK をするには、インターネットに接続する必要があるが、そのときに、Android スマホ をインーネットのGateWay できればかんたんじゃ。
早速 google で、"Android を gateway にできるのか" で検索してみた。
結果は、
デザリング、他できるそうだ。
再度 google で "android スマホ テザリングのやり方" を検索する。
ふむふむ!
最終的になにがしたいのかと言うと、以前も下記ページで試したが、
自作 Turtlebot3 自律走行に向けたプログラム。#15
要は、自作Trutlebot3(foxbot_cor3_r2) を、屋外で走行させたいのじゃ。
しかも、今度は、GNSS-RTK を使うから、インターネットにつながった環境にしないといかん。
なので、今回は、Android のスマホで、自作ロボットの Start、Stop のみを操作するだけ。
本当は、部屋の中で、LG290 で、みちびきのL6 が受信できればわざわざ屋外に持ち出す必要はないが、
L6 受信は、屋外でないと無理なきがするので、屋外での方法を考えてみただけじゃ。
また、もし L6 受信ができて、7[cm] 級の精度がでれば、GNSS-RTK も使わないのだが。
おんちゃんの住む、田舎でも、安い、政府備蓄米を買いたい!!
おんちゃんの住む、高知県土佐市(恥ずかしながら、南風(まぜ)の件で、日本中に悪評が広まった!!) でも、安い政府備蓄米を買いたいと、
近くのスーパーを見ているが一向に店先に出てこない。
売られているいるのは、4,000円以上 の米ばかり。ちょっと遠いサニーマートでは、5,000円台の米ばかり出ている。
全国平均、3,500円 などとテレビで流れているが、そんな米は、おんちゃんの住む、いなかでは見たことがない。
ならば、インターネットで買うかと思って、楽天とか色々あたったが、予約販売みたいで、結局のところ、販売中だった、アマゾンで購入した。
送料込みで、2,400円 程だった。
注文した時のメールには、改めて商品の発送予定を連絡すると書かれてあったので、
何日か待たされるのかと思ったが、
翌日には、配達予定日が書かれたメールが届いた。
8月1日に注文して、8月4日 お届けとあった。
思いのほか、早く届くみたいで、ほっとした。やれやれ。
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新品価格 |
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LM Studio と言うのが、あるそうな!!
ローカルPC 上で、LLM が気軽に試せるそうだ!!
lmstudio.ai
おんちゃんの、Ubuntu Mate 24.04 PC に入れてみようとおもったが、
Disk 容量が、50 Gigabytes 必要だそうで、うむ....
SSD の容量を増やさないと、むりか!!
Ollama というのもあるみたい。
How much hard disk size to install Ollama で、google で検索してみた。
Operating System: Linux: Ubuntu 22.04 or later
RAM: 16 GB for running models up to 7B
Disk Space: 12 GB for installing Ollama and basic models. Additional space is required for storing model data depending on the used models
Disk がだいぶ少なくてすむが、RAM が、 16GB だとさ。
7B というのが、LLMモデルの学習パラメータの大きさみたい。これが大きくなると、RAM も大きくなるみたいじゃ。
Gemma 3 なら、1B、4B 程度にすればよいのかも。
B: Bllion の事。10億 つまり学習パラメータの数みたい。1B: 10億個の学習パラメータの意味みたいじゃ。
Disk は、上記に加えて、ダウンロードする、local LLM モデルのサイズも必要みたいじゃ。
詳しくは、本家をみることじゃ。
ollama.com
Windows、Mac だと、GUI 版が出たそうじゃ。
@ollama/ollama
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