Beschreibung
DFRobot UNIHIKER K10 AI Coding Board
Das DFRobot UNIHIKER K10 ist ein kompaktes AI-Coding-Board, das speziell für den Einsatz in der K12-STEM-Bildung und für Einsteiger entwickelt wurde. Es kombiniert Funktionen aus den Bereichen Computer Vision, Sprachsteuerung und TinyML-Maschinelles Lernen in einem einzigen System. Das Board verfügt über ein 2,8-Zoll-Farbdisplay, WLAN (2,4 GHz), Bluetooth 5.0 sowie eine integrierte Sensoreinheit mit 2 MP Kamera, Mikrofon, Lautsprecher, RGB-Licht und Umweltsensoren für Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Licht und Bewegung. Durch verschiedene I/O-Schnittstellen wie USB-C, MicroSD, Gravity-Ports (3 Pin/4 Pin), einen PH2.0-Akkuanschluss sowie Edge-Connectoren ist das Board erweiterbar und ermöglicht die Steuerung digitaler/analoger Sensoren und Aktoren. Es lassen sich komplette IoT-Lösungen ohne zusätzliche Hardware umsetzen.
Das UNIHIKER K10 ist mit vier vorinstallierten Vision-AI-Modellen ausgestattet: Gesichtserkennung, Haustiererkennung (Katze/Hund), QR-Code-Erkennung und Bewegungserkennung. Diese Modelle ermöglichen Einsteigern die direkte Umsetzung von Projekten wie Sicherheitssystemen, interaktiven Displays oder smarten Überwachungslösungen. Zusätzlich unterstützt das Board lokale Spracherkennung mithilfe integrierter Sprachmodelle. Damit können sprachgesteuerte Anwendungen erstellt werden, ohne auf Cloud-Dienste zurückzugreifen.
Neben den eingebauten Modellen unterstützt das Board TinyML. Dadurch ist es möglich, eigene Modelle für Bilderkennung oder Sensordatenverarbeitung zu trainieren. Anwender können so maßgeschneiderte KI-Anwendungen umsetzen. Die Kombination aus KI, Bluetooth und Wi-Fi eröffnet vielfältige Szenarien für vernetzte, interaktive oder ferngesteuerte Systeme. Das System unterstützt zudem die langfristige Datenerfassung und Fernüberwachung für IoT-Anwendungen. Mit der Vielzahl an Sensoren und Schnittstellen lässt sich das Board direkt in bestehende Projekte integrieren.
Das Display ermöglicht die direkte Darstellung von Sensordaten, Modellergebnissen oder Programmzuständen. Dies unterstützt die visuelle Kontrolle und sofortiges Feedback im Projektverlauf. Die Programmierung kann grafisch über Mind+ (Blocksystem) oder in MicroPython erfolgen, sodass Anfänger und Fortgeschrittene gleichermaßen mit dem Board arbeiten können.
Das Board eignet sich für Projekte im Bereich Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Spracherkennung und Sensorik. Mit den vorinstallierten Modellen kann sofort mit Projekten wie Gesichtserkennung, QR-Analyse oder Bewegungsanalyse begonnen werden. Die Integration in IoT-Umgebungen erfolgt über WLAN und Bluetooth. Anwendungen finden sich in Bildung, Forschung und prototypischer Entwicklung interaktiver Systeme. Die visuelle Programmierung über Mind+ erlaubt einen einfachen Einstieg in die Entwicklung, während MicroPython fortgeschrittene Anpassungen ermöglicht.
Das Gerät ermöglicht sowohl die Umsetzung einfacher Lernprojekte als auch komplexerer Anwendungen im Bereich KI. Es erfasst Umweltdaten, verarbeitet visuelle Informationen und kann Sprache lokal analysieren. Die erfassten Informationen lassen sich auf dem Display anzeigen oder zur Steuerung externer Komponenten nutzen. Die große Anschlussvielfalt erlaubt die Kombination mit weiterer Hardware. Auch individuelle KI-Modelle lassen sich über TinyML trainieren und einsetzen.
Merkmale im Überblick
- 2,8-Zoll Farbdisplay (240 × 320)
- Integrierte 2MP-Kamera für Bildverarbeitung
- WLAN 2,4 GHz und Bluetooth 5.0
- Sensoren: Mikrofon, Temperatur, Luftfeuchte, Licht, Bewegung
- Aktoren: RGB-LEDs, Lautsprecher
- Vorinstallierte Vision-AI-Modelle für Gesicht, QR, Haustiere und Bewegung
- Offline-Spracherkennung mit benutzerdefinierbaren Sprachbefehlen
- TinyML-Unterstützung für eigene Modelle
- Grafische Programmierung (Mind+) und MicroPython-Support
- USB-C, MicroSD, Gravity-Ports, Akkuanschluss, Edge Connector
- Mind+
- MicroPython
- Gravity IO-Sensoren und Aktoren
- MCU: ESP32-S3 Xtensa LX7
- SRAM: 512 KB
- Flash: 16 MB
- Wi-Fi: 2,4 GHz
- Bluetooth: 5.0
- Display: 2,8 Zoll, 240 × 320 Pixel
- Kamera: 2 MP
- Sensoren: Taster, Mikrofon, Temperatur, Luftfeuchte, Licht, Beschleunigung
- Aktoren: RGB-LEDs, Lautsprecher
- Ports: USB Type-C, MicroSD, Gravity 3- und 4-Pin, PH2.0 Batterieanschluss, Edge Connector
- Stromversorgung: USB-C, Akkuanschluss, Edge Connector
- Abmessungen: 51,6 mm × 83 mm × 11 mm
- Beispiele für AI-Projekte über Mind+ Wiki verfügbar
- Offline-Spracherkennung ohne Internetverbindung nutzbar
- 1 × UNIHIKER K10
- 1 × USB Type-C Kabel
- Produkt-Wiki
- Erste Schritte
- Projektbeispiele
- Code-Referenz (Blöcke)
- Hardware-Referenz
- FAQ
