Телеграм Чат
Артикул:
D1201000083
Производитель:
Kendryte
EAN:
2770021689116
В наличии
Цену для юридических лиц запрашивайте по почте zakaz@comparema.ru
3 740 ₽

Вычислительный модуль-плата PiddlePi-K210 (арт. D1201000083) — компактная плата для разработки на базе двухъядерного процессора Kendryte K210 с архитектурой RISC-V. Производительность 1 TOPS позволяет выполнять задачи машинного зрения и AI-обработки прямо на борту. Оснащена камерой 2 МП, WiFi 2.4 ГГц и питается от 5 В. Идеальное решение для прототипирования умных устройств, систем распознавания, edge computing и образовательных проектов.

Высокая производительность и низкое энергопотребление

Процессор K210 с двумя ядрами RISC-V и нейронным ускорителем обеспечивает до 1 TOPS при энергопотреблении всего 300 мВт (чип). Это позволяет запускать модели нейросетей в реальном времени без подключения к облаку.

Встроенная камера 2 МП

  • Разрешение 2 МП (объектив 3.6 мм) — подходит для распознавания лиц, объектов, считывания QR-кодов.
  • Гибкость — камера подключается через разъём, можно заменить на другую с подходящим интерфейсом.
  • Обработка на борту — все вычисления выполняются на K210 без нагрузки на хост.

Беспроводное подключение WiFi 2.4 ГГц

Встроенный WiFi-модуль позволяет передавать данные, изображения и результаты анализа на сервер или в облако. Антенна идёт в комплекте.

Возможности для разработки

Плата предоставляет всё необходимое для быстрого старта проектов машинного зрения и интернета вещей.

Инструменты разработки

  • Поддержка MicroPython — быстрое прототипирование без глубоких знаний C/C++.
  • C/C++ SDK — полный доступ к возможностям K210.
  • Arduino IDE — совместимость с экосистемой Arduino.
  • Порт USB-UART — вывод отладочной информации и загрузка прошивок.

Периферия и интерфейсы

  • GPIO, I2C, SPI, UART — подключение датчиков, экранов, управляющих модулей.
  • Слот для microSD — хранение данных, моделей и логов.
  • Разъём камеры FPC — лёгкая замена объектива или модуля.

AI-акселератор

Встроенный нейронный процессор (KPU) позволяет выполнять свёрточные нейросети, детекцию объектов, распознавание лиц и классификацию изображений прямо на устройстве.

Совместимые аксессуары и периферия

Для расширения функциональности платы рекомендуется следующее совместимое оборудование.

Тип оборудования Рекомендуемые модели / спецификации Примечание
Камеры Камера OV2640, OV5640 с FPC-шлейфом (2-lane MIPI) Штатная 2 МП — оптимальное решение
Дисплеи TFT 1.3" / 1.8" / 2.4" (SPI), OLED 0.96" (I2C) Для вывода изображения с камеры
Источник питания Micro-USB 5 В / 1 А, внешний AC5V или Li-Po 3.7-4.2В (через перемычку) Рекомендуется не более 5.5 В
Антенна WiFi 2.4 ГГц, разъём IPEX/U.FL (входит в комплект) Усиление 2-3 dBi
Карта памяти MicroSD/SDHC до 32 ГБ, класс 4/10 Для хранения моделей и данных

Аналоги PiddlePi-K210 (D1201000083)

Если эта плата недоступна или требуется альтернатива, рассмотрите следующие варианты на базе K210 и других чипов.

Производитель Модель Ключевые отличия / сходство
Sipeed Maix Bit Тот же K210, камера 2МП, экран 2.4", MicroPython, цена немного выше.
Sipeed Maix Dock K210, камера, WiFi, расширенный набор портов, поддержка TensorFlow Lite.
Kendryte KD233 Официальная отладочная плата, без WiFi, 2.8" LCD, полный доступ к GPIO.
Espressif ESP32-CAM Дешевле, но слабее K210 (нет NPU), подходит для стриминга видео.
NVIDIA Jetson Nano Производительность 472 GFLOPS, но дороже и габаритнее. Уровень AI выше.
Rockchip RV1126 NPU 2 TOPS, поддержка 4K видео, более мощный, цена выше.

Рекомендация: Для проектов машинного зрения с низким энергопотреблением PiddlePi-K210 — оптимальное соотношение цены и возможностей. Если нужен цветной экран и дополнительная память, рассмотрите Maix Bit.

Кому подойдёт PiddlePi-K210

Рекомендуется, если вам нужно:

  • Разрабатывать умные устройства с компьютерным зрением.
  • Выполнять распознавание лиц, объектов или классификацию на борту.
  • Прототипировать IoT-решения с поддержкой WiFi и камеры.
  • Низкое энергопотребление для работы от батареи.
  • Получить готовую платформу для обучения нейросетям и edge AI.

Вероятно, не подойдёт, если:

  • Нужен мощный графический процессор (GPU) — тогда смотрите Jetson или Coral.
  • Достаточно простого микроконтроллера без AI (Arduino, ESP32).
  • Требуется камера высокого разрешения (более 5 МП) — у K210 ограничение.
  • Вы ищете готовое устройство “из коробки” — плата предназначена для разработки.

Конструкция и условия эксплуатации

Компактная плата 40x27 мм

Размеры 40×27 мм, лёгкая — вес всего 8 г. На борту разъёмы для камеры, антенны, microSD и порт Micro-USB для питания и прошивки.

Диапазон рабочих температур

  • Эксплуатация: от -10°C до +60°C
  • Хранение: от -20°C до +70°C
  • Влажность: 10–90% (без конденсата)

Подходит для использования в лабораториях, на производстве и в образовательных учреждениях.

Технические характеристики

МодельPiddlePi-K210
АртикулD1201000083
Чип / ПроцессорKendryte K210
АрхитектураRISC-V
Количество ядер2
Производительность1 TOPS
Потребляемая мощность (чип)300 мВт
Камера2 МП (объектив 3.6 мм)
WiFi802.11 b/g/n, 2.4 ГГц, с антенной
Питание5 В DC (Micro-USB)
Встроенная память8 МБ SPI Flash, 6 МБ SRAM
Слот для microSDДа, microSDHC
ИнтерфейсыGPIO, UART, I2C, SPI, I2S
Нейронный ускоритель (KPU)Да
Поддержка MicroPythonДа
Поддержка Arduino IDEДа
Размеры (Д×Ш)40 × 27 мм
Вес8 г (без кабеля)
ПроизводительPiddlePi / DongDao
Комплект поставкиМодуль PiddlePi-K210, камера 2МП, антенна WiFi, крепежный комплект

Часто задаваемые вопросы

Какая среда разработки поддерживается?

MicroPython, C/C++ SDK от Kendryte, Arduino IDE. Также доступна среда MaixPy.

Можно ли подключать внешнюю камеру?

Да, через FPC-разъём совместимы модули OV2640, OV5640 и другие с MIPI-интерфейсом (2 линии).

Какой максимальный ток потребления?

Около 300 мА при активной работе AI, до 500 мА с WiFi и камерой. Рекомендуется источник 1 А.

Поддерживает ли плата TensorFlow / ONNX?

Через SDK возможна конвертация моделей TensorFlow, Keras и ONNX в формат K210 (.kmodel).

Есть ли встроенный аккумулятор?

Нет, питание только от внешнего источника 5 В. Можно подключить Li-Po через отдельную плату заряда.

Какое разрешение видео с камеры?

Максимальное разрешение 2 МП (1600×1200), но для AI-обработки обычно используется QVGA (320×240).

Сложно ли начать программировать?

Нет, в комплекте есть примеры на MicroPython для захвата изображения, распознавания лиц и подключения к WiFi.

Можно ли использовать плату в промышленных условиях?

Диапазон -10...+60 °C подходит для большинства промышленных задач, но корпус не герметичен.

Входит ли антенна WiFi в комплект?

Да, антенна 2.4 ГГц с разъёмом U.FL входит в комплект поставки.

Чем отличается от Maix Bit?

PiddlePi-K210 компактнее, без встроенного экрана, но дешевле. Maix Bit имеет дисплей 2.4" и чуть больше GPIO.

Основные характеристики

ОПИСАНИЕ / ОСОБЕННОСТИ
Вычислительный модуль-плата для разработки с ЦПУ K210, камерой 2МП, и
Камера
2МП (3.6MM)
WiFi
поддерживается, 2.4GHz
Питание
5VDC
Производительность
1 TOPS
Потребляемая мощность
чип - 300mW
ДОПОЛНИТЕЛЬНО
Вычислительный модуль-плата разработки c ЦПУ К210 является частью составной
Комплект поставки
Модуль PiddlePi-K210, камера, антенна, крепежный комплект.
АРХИТЕТУРА
RISC-V
ЧИП/ПРОЦЕССОР
Kendryte K210
Количество ядер
2
Вопросов: 0

Нет вопросов об этом товаре.

Похожие товары
Заглушка диска для СХД Supermicro 2,5" MCP-220-00147-0B
MCP-220-00147-0B
В наличии
2 220 ₽
Стабилизатор напряжения HPE JackBlack 600mm BW932A
BW932A
В наличии
14 300 ₽
Флеш-накопитель резервный Broadcom CVM02 1G LSI00418
LSI00418
В наличии
3 780 ₽
Вы смотрели
0
0