Raspberry Pi là 1 dòng máy tính đặc biệt với kích thước nhỏ gọn, phù hợp với các yêu cầu không đòi hỏi cao. Hiện tại dòng mới nhất là Raspberry Pi 4 giá khoảng 3 triệu với sức mạnh tương đương 1 điện thoại tầm trung giá 6-10 triệu.
Raspberry Pi có 1 “dòng họ” các loại trái cây như Orange Pi, Banana Pi,… với cấu hình khác 1 chút. Nhưng Raspberry Pi vẫn là nổi tiếng & phổ biến nhất.
Vì sao gọi Raspberry Pi là máy tính?
Sở dĩ Raspberry Pi được gọi là máy tính vì nó có đầy đủ tính năng của 1 máy tính:
- Có các cổng kết nối HDMI, USB, LAN (RJ45), wifi, bluetooth, loa,…
- Cài đặt được hệ điều hành tùy ý, cả Windows lẫn Linux
- Hoạt động 24/7, bền bỉ như 1 máy server
- Có thể mua phiên bản phần cứng tùy ý theo nhu cầu: RAM 2GB, 4GB, 8GB, model A ,B, B+,…
Mặc dù nhỏ gọn nhưng Raspberry Pi cũng cần tản nhiệt bằng quạt, nếu không có quạt tản nhiệt thì CPU có thể nóng hơn 70*C. Do đó cần lắp quạt tản nhiệt 5V để đảm bảo Raspberry Pi không bị quá nhiệt khi sử dụng.
Tính năng thú vị của Raspberry Pi
Ngoài ra Raspberry Pi có các chân kết nối GPIO nên có thể giao tiếp dễ dàng với các linh kiện điện tử khác. Chúng tôi xin giới thiệu một số loại cảm biến, linh kiện nổi bật sau:
Relay
Relay là linh kiện dùng để đóng/ngắt dòng điện, tham khảo thêm bài viết Điều khiển shield relay sử dụng Raspberry Pi
Đối với các thiết bị lớn thì cần sử dụng các relay trung gian để chịu được dòng điện lớn
Cảm biến
Bản thân Raspberry Pi có các pin GPIO tương tự như Arduino nên dễ dàng truyền nhận dữ liệu từ cảm biến. Sau khi đọc tín hiệu cảm biến chúng ta có thể lưu vào database SQLite, sau đó hiển thị biểu đồ, bảng biểu dữ liệu trực quan.
Lúc này Raspberry Pi đóng vai trò như 1 server đa năng: ghi nhận thông tin, chạy web server để lưu dữ liệu và web admin để quản lý. Web server sử dụng framework Django để quản lý, thu thập dữ liệu,… cho người dùng
Raspberry Pi với xử lý ảnh
Raspberry Pi có nhận diện hình ảnh bằng Machine Learning không? Câu trả lời là được, thậm chí chạy được realtime với các model nhẹ như Cascade.
Hình dưới là ảnh chụp màn hình của ứng dụng đọc webcam bằng Raspberry Pi, sau đó detect khuôn mặt và stream về browser
Phân loại vật thể bằng Raspberry Pi với các model MobileNet, SSD nhẹ
Với các model nặng như dùng Deep Learning nhận diện khuôn mặt tốn từ 10-12 giây cho mỗi lần nhận diện. Do Raspberry Pi không có GPU nên việc xử lý bằng CPU chậm và tốn nhiều thời gian.
Đối với các model nặng như vậy chúng tôi đề nghị sử dụng Jetson Nano nếu muốn tiết kiệm không gian và chi phí. Để chạy ổn định, bền bỉ lâu dài với các model nặng nên dùng PC để đạt được hiệu quả sử dụng lâu dài.