研發紀事

#  ESP32 評比與教學推薦 NodeMCU-32s 的理由 準備工作 1) 安裝 Visual Studio Code (VS Code)，並安裝其他 C/C++ 插件。 2) 安裝 Python 套件 3) 下載並執行 Setup ESP-IDF Tools：檢查電腦系統的環境，並幫我們把編譯的工具鏈 tool chain 安裝起來。 4) 在 VS Code 安裝 ESP-IDF 插件，點選插件後，看到下圖一並設定路徑後，點擊安裝 ESP-IDF。安裝 v4.2 版本後，會詢問是否下載安裝工具鏈，如果系統已經有安裝，那就設好路徑即可。最後，再安裝 python 虛擬環境給 ESP-IDF，便完成整個環境設定。 圖一：ESP-IDF 擴充插件 建立專案 1) 從 ESP-IDF 選範例專案：按 F1 後，上方的選單輸入 " ESP-IDF: Show Examples Projects "，出現下圖二的範例專案列表，我們可以從中選一個範例來創建，例如我從當中選了 blink 或 hello_word。按下右上方的創建，就會在左半邊出現專案。 圖二：ESP-IDF 範例專案的列表 2) 編譯專案：按 F1 後，上方的選單輸入 " ESP-IDF: Build your project "，VS Code 環境就會開發進行編譯的工作，在下方的欄位會顯示編譯的過程。 3)  設定模組型號：按 F1 後，上方的選單輸入 " ESP-IDF: Device configuration "，彈出選項後，我們選擇 EPS32 為裝置的型號。 4) 電腦接上 ESP32 模組：按 F1 後，上方的選單輸入 " ESP-IDF: Select port to use "，在 VS Code 會自動彈出 COM port 讓我們選擇，點選 EPS32 連接的 COM 即可。 5)  燒錄程式碼到 ESP32：按 F1 後，上方的選單輸入 " ESP-IDF: Select Flash Method and Flash "，彈出選項 JTAG 或 UART，我們選擇 UART 為下載燒錄的方式 (前面我們已經設定 COM 了)。下載燒錄的方式設好了，下次只要

#  ESP8266 WiFi to RS485 (MODBUS TCP to RS232) #  環境品質監控系統 實驗說明         使用離線語音辨識晶片 LD3320 ，獲得辨識結果後透過 ESP32S 無線模組傳輸到另一塊無線模組上顯示出結果，如下圖一所示。 無線模組 ESP32         無線模組 ESP 系列是上海樂鑫所開發，經由安信可二次開發後推廣，模組提供 AT command (UART) 的方式進行控制，但這種方式使用起來總是覺得隔了一層紗，有層距離感，操控上反應或速度不夠即時。幸運的是，隨著這塊模組的生態系越來越成熟，使用者也越多了，ESP 模組已經能像 Arduino 一樣，可以在 Arduino IDE 環境下開發編譯並下載，同時不少開發者也分享各類無線模組的案例，方便我們拿來參考 [1][2]。         研究過程中，發現 ESP32S 上面的 FLASH 所屬的接腳不能直接拿來當作 GPIO 使用，因為這樣會影響到 IDE 燒錄，FLASH D0-D3 + CMD + SCK 正好對應到 GPIO 6-11，電路規劃時得避開使用這幾根 I/O。另外，這塊 ESP32S 模組有提供 3.3V 和 5V 輸出，正好 LCD_I2C 模組需要吃 5V 電壓，而語音辨識晶片吃 3.3V 電壓，能同時滿足開發的需求。 圖一：以無線傳輸語音辨識的結果         ESP32S 是同時具有 WiFi 和藍芽功能的模組，實驗中，我們使用模組的藍芽傳輸功能，並參考範例中的 BluetoothSerial 程式，通訊的一端代碼是 Bluetooth Master，另一端為 Bluetooth Slave，下圖二是兩邊代碼的說明。將 Slave 端設定藍芽名稱 (ESP32-ASR) 後，等待 Master 來連接，在 Master 端則對名稱 (ESP32-ASR) 發出連線請求，接著雙方就會自動連接成功。 圖二：藍芽通訊雙方的原始碼 離線語音辨識         LD3320 是十年前的語音辨識晶片 [3]，主要辨識中文，已不是新鮮貨。它不需要連上雲端，只要設定好辨識的字句儲存到晶片的暫存器內，它就能進行離線辨識。優點是辨識過程很快，而且是不特定人的辨識方式，對於設定後的字句，其辨識準確率算不錯的 (在無噪音干擾環境下)。