第1章  MicroPython簡(jiǎn)介 1
1.1  嵌入式軟件語(yǔ)言 1
1.2  MicroPython案例 3
1.2.1  用例1—DIY項(xiàng)目 5
1.2.2  用例2—快速原型 5
1.2.3  用例3—小批量生產(chǎn)產(chǎn)品 6
1.3  評(píng)估MicroPython是否適合 7
1.4  選擇合適的開(kāi)發(fā)平臺(tái) 8
1.4.1  調(diào)查可用的架構(gòu) 8
1.4.2  確定感興趣的開(kāi)發(fā)板 9
1.4.3  利用KT矩陣選擇開(kāi)發(fā)板 12
1.5  MicroPython的開(kāi)發(fā)過(guò)程和策略 13
1.6  有用的開(kāi)發(fā)資源 16
1.7  本章小結(jié) 16
1.8  本章練習(xí) 17
1.9  進(jìn)一步閱讀 17
第2章  管理實(shí)時(shí)任務(wù) 19
2.1  技術(shù)需求 19
2.2  實(shí)時(shí)調(diào)度的需求條件 19
2.3  MicroPython調(diào)度技術(shù) 20
2.3.1  輪流調(diào)度 21
2.3.2  使用定時(shí)器的周期性調(diào)度 24
2.3.3  MicroPython線程機(jī)制 28
2.3.4  事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度 31
2.3.5  合作式調(diào)度 31
2.4  使用asyncio的協(xié)同多任務(wù)處理 31
2.4.1  asyncio簡(jiǎn)介 32
2.4.2  基于協(xié)作多任務(wù)的LED示例 33
2.4.3  關(guān)于asyncio的進(jìn)一步討論 35
2.5  本章小結(jié) 36
2.6  本章練習(xí) 36
2.7  進(jìn)一步閱讀 36
第3章  針對(duì)I/O擴(kuò)展器編寫(xiě)MicroPython驅(qū)動(dòng)程序 37
3.1  技術(shù)需求 37
3.2  RGB按鈕I/O擴(kuò)展器項(xiàng)目要求 38
3.2.1  硬件需求 38
3.2.2  軟件需求 38
3.3  硬件和軟件架構(gòu)設(shè)計(jì) 39
3.3.1  硬件架構(gòu) 39
3.3.2  詳細(xì)的硬件設(shè)計(jì) 40
3.3.3  選擇一個(gè)按鈕 41
3.3.4  I/O擴(kuò)展器原理圖 41
3.3.5  軟件架構(gòu) 42
3.4  項(xiàng)目構(gòu)建 45
3.4.1  構(gòu)建硬件 45
3.4.2  構(gòu)建I/O擴(kuò)展器驅(qū)動(dòng)程序 46
3.4.3  構(gòu)建RGB驅(qū)動(dòng)程序 47
3.4.4  構(gòu)建RGB按鈕驅(qū)動(dòng)程序 48
3.5  測(cè)試和驗(yàn)證 49
3.5.1  開(kāi)發(fā)測(cè)試用例 49
3.5.2  編寫(xiě)應(yīng)用程序 52
3.6  本章小結(jié) 58
3.7  本章練習(xí) 58
3.8  進(jìn)一步閱讀 58
第4章  開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序測(cè)試框架 59
4.1  技術(shù)需求 59
4.2  測(cè)試框架簡(jiǎn)介 59
4.3  測(cè)試框架的需求 61
4.3.1  硬件需求 61
4.3.2  軟件需求 62
4.4  測(cè)試框架設(shè)計(jì) 63
4.4.1  測(cè)試框架的硬件體系結(jié)構(gòu) 63
4.4.2  測(cè)試框架的軟件體系結(jié)構(gòu) 64
4.5  構(gòu)建測(cè)試框架 67
4.5.1  編寫(xiě)測(cè)試架構(gòu) 67
4.5.2  測(cè)試PCA8574 69
4.6  運(yùn)行測(cè)試框架 71
4.7  本章小結(jié) 72
4.8  本章練習(xí) 73
4.9  進(jìn)一步閱讀 73
第5章  自定義MicroPython內(nèi)核啟動(dòng)代碼 75
5.1  技術(shù)需求 75
5.2  MicroPython內(nèi)核概述 76
5.2.1  下載MicroPython內(nèi)核 76
5.2.2  MicroPython內(nèi)核的組織方式 77
5.2.3  STM32L475E_IOT01A端口 77
5.3  訪問(wèn)啟動(dòng)代碼 83
5.4  將MicroPython模塊添加至內(nèi)核中 90
5.5  將自定義內(nèi)核部署至開(kāi)發(fā)板上 92
5.5.1  編譯后的輸出文件 93
5.5.2  對(duì)開(kāi)發(fā)板編程 94
5.5.3  測(cè)試更新后的內(nèi)核 96
5.6  本章小結(jié) 98
5.7  本章練習(xí) 98
5.8  進(jìn)一步閱讀 98
第6章  自定義調(diào)試工具以可視化傳感器數(shù)據(jù) 99
6.1  技術(shù)需求 99
6.2  調(diào)試和可視化嵌入式系統(tǒng) 100
6.3  可視化工具的需求 100
6.3.1  硬件需求 100
6.3.2  軟件需求 101
6.4  可視化工具的設(shè)計(jì) 101
6.4.1  可視化工具的硬件架構(gòu) 102
6.4.2  可視化工具的軟件架構(gòu) 103
6.5  構(gòu)建可視化工具 104
6.5.1  安裝項(xiàng)目庫(kù) 105
6.5.2  在MicroPython中設(shè)置串行數(shù)據(jù)流 105
6.5.3  利用命令行參數(shù)打開(kāi)COM端口 108
6.5.4  利用Matplotlib創(chuàng)建用戶界面 110
6.5.5  繪制輸入數(shù)據(jù)流 112
6.6  測(cè)試并運(yùn)行可視化工具 115
6.7  本章小結(jié) 117
6.8  本章練習(xí) 118
6.9  進(jìn)一步閱讀 118
第7章  使用手勢(shì)控制設(shè)備 119
7.1  技術(shù)需求 119
7.2  手勢(shì)控制器簡(jiǎn)介 119
7.3  手勢(shì)控制器的需求 120
7.3.1  硬件需求 121
7.3.2  軟件需求 121
7.4  硬件和軟件設(shè)計(jì) 121
7.4.1  硬件架構(gòu) 122
7.4.2  詳細(xì)的硬件設(shè)計(jì) 122
7.4.3  軟件架構(gòu) 124
7.5  構(gòu)建手勢(shì)控制器 125
7.5.1  APDS-9960操作理論 125
7.5.2  分析手勢(shì)數(shù)據(jù) 128
7.5.3  APDS-9960手勢(shì)驅(qū)動(dòng)程序 131
7.5.4  APDS-9960手勢(shì)類構(gòu)造函數(shù) 133
7.5.5  APDS-9960手勢(shì)類檢測(cè)方法 135
7.5.6  手勢(shì)控制器應(yīng)用程序 138
7.6  測(cè)試手勢(shì)控制器 140
7.7  本章小結(jié) 141
7.8  本章練習(xí) 142
7.9  進(jìn)一步閱讀 142
第8章  基于Android的自動(dòng)化和控制 143
8.1  技術(shù)需求 143
8.2  傳感器節(jié)點(diǎn)項(xiàng)目需求 143
8.2.1  硬件需求 144
8.2.2  軟件需求 144
8.3  硬件和軟件設(shè)計(jì) 145
8.3.1  硬件架構(gòu) 145
8.3.2  軟件架構(gòu) 146
8.4  構(gòu)建傳感器節(jié)點(diǎn) 146
8.4.1  在ESP32上安裝MicroPython 147
8.4.2  安裝ESP32閃存工具 147
8.4.3  利用MicroPython對(duì)ESP32編程 147
8.4.4  利用LED測(cè)試MicroPython 149
8.4.5  設(shè)置WebREPL 150
8.4.6  利用Anaconda簡(jiǎn)化應(yīng)用程序開(kāi)發(fā) 152
8.4.7  安裝uasyncio 154
8.4.8  編寫(xiě)傳感器節(jié)點(diǎn)應(yīng)用程序 154
8.5  測(cè)試傳感器節(jié)點(diǎn) 161
8.5.1  Android套接字服務(wù)器 161
8.5.2  向傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)出命令 163
8.5.3  測(cè)試命令 163
8.6  本章小結(jié) 164
8.7  本章練習(xí) 165
8.8  進(jìn)一步閱讀 165
第9章  利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建物體檢測(cè)應(yīng)用程序 167
9.1  技術(shù)需求 167
9.2  機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 167
9.2.1  智能系統(tǒng)需求 169
9.2.2  從云端到邊緣的機(jī)器學(xué)習(xí) 171
9.3  物體檢測(cè)需求 172
9.3.1  硬件需求 172
9.3.2  軟件需求 173
9.4  物體檢測(cè)設(shè)計(jì)和理論 174
9.4.1  CIFAR-10和CIFAR-100數(shù)據(jù)集 174
9.4.2  機(jī)器學(xué)習(xí)模型語(yǔ)言 176
9.4.3  TFLu 176
9.4.4  CMSIS-NN 177
9.4.5  硬件 178
9.5  在OpenMV相機(jī)上實(shí)現(xiàn)并測(cè)試物體檢測(cè) 178
9.5.1  OpenMV IDE 179
9.5.2  實(shí)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練的CIFAR-10網(wǎng)絡(luò) 181
9.5.3  利用TensorFlow模型進(jìn)行人物檢測(cè) 183
9.6  本章小結(jié) 187
9.7  本章練習(xí) 187
9.8  進(jìn)一步閱讀 188
9.9  參考資料 188
第10章  MicroPython的未來(lái) 189
10.1  不斷發(fā)展的MicroPython 189
10.2  Pyboard D-series 190
10.2.1  Pyboard D-series硬件 190
10.2.2  Pyboard D-series軟件 193
10.3  真實(shí)世界中的MicroPython 196
10.3.1  DIY/創(chuàng)客示例項(xiàng)目 197
10.3.2  專業(yè)示例項(xiàng)目 197
10.4  MicroPython的發(fā)展趨勢(shì) 198
10.5  進(jìn)一步討論 199
10.6  參考資料 199
附錄A 201