🏆 Mini Computer World Cup – Grup B Match 14: Intel NUC vs Banana Pi

🏆 Mini Computer World Cup – Match 14: Intel NUC vs Banana Pi

Final Score: Intel NUC – 4 | Banana Pi – 0

Match 14 of the Mini Computer World Cup was a clear display of high-end power versus budget flexibility as the Intel NUC faced off against the Banana Pi. While both are compact computing solutions, their performance classes are worlds apart — and today’s match made that crystal clear.

⚙️ Head-to-Head Hardware Breakdown

The Intel NUC (Next Unit of Computing) is a mini PC designed by Intel that packs desktop-grade power in a palm-sized form. With configurations including Core i3 to i7 processors, SSD storage, Wi-Fi, Bluetooth, and full Windows/Linux support, it’s a beast in productivity and media.

In contrast, the Banana Pi, while a commendable low-cost alternative to Raspberry Pi, features an Allwinner A20/A64 or MediaTek processor (depending on the model), 1GB–2GB of RAM, and basic I/O. It’s favored in educational projects and light networking.

⚔️ Match Highlights

From the opening whistle, the Intel NUC dominated across every performance metric. The boot time test showed NUC launching a full Ubuntu desktop in under 15 seconds, while Banana Pi struggled with longer load times due to limited RAM and slower eMMC/microSD interfaces.

In the multimedia performance round, Intel NUC effortlessly handled 4K YouTube playback, Netflix streaming, and even ran Adobe Lightroom under Windows. Meanwhile, Banana Pi struggled with basic 720p video, experiencing stuttering and frame drops.

Moving to software compatibility, Intel NUC scored big again. Thanks to its x86 architecture, it supported full versions of Linux distributions and Windows 10/11 with driver support for Wi-Fi, Bluetooth, and GPU acceleration. Banana Pi’s ARM-based system was limited to ARM-compiled Linux distros and couldn’t run proprietary PC software.

Even in GPIO and embedded applications, where Banana Pi had some strengths, it couldn’t close the gap. Intel NUC was able to use USB-based microcontroller bridges (like Arduino over USB or FTDI) to handle hardware I/O while simultaneously running VS Code and simulators in the background.

Finally, the stress test sealed the match. Intel NUC completed a batch video encoding task 7× faster than Banana Pi, without throttling, thanks to superior thermals and CPU cache.

🔍 Performance Summary:

Processing Power: NUC’s Intel Core CPU outmatched Banana Pi’s ARM chip entirely.

Multimedia: Smooth 4K vs struggling 720p – clear win for NUC.

Software Ecosystem: Windows + full Linux support vs ARM-only builds.

Expandability: USB-C, Thunderbolt, NVMe SSDs on NUC vs limited GPIO on Banana Pi.

🏁 Final Verdict

Intel NUC wins with a stunning 4-0 score, showcasing just how much performance can fit in a small form factor. While Banana Pi is useful in entry-level projects, it was completely overwhelmed by NUC’s desktop-grade performance and expandability.

This result propels Intel NUC to the top of Group B, strengthening its claim as a tournament favorite. Banana Pi, with no goals and a major defeat, must now win its next match to stay in contention.

🏆 Mini Computer World Cup – Grup A Match 4Arduino Mega 2560 vs Jetson Nano

Today's Mini Computer World Cup matchup presents a true technological contrast. In one corner, we have the Arduino Mega 2560, a beloved microcontroller known for its simplicity and control precision. In the other, we face the Jetson Nano, a modern single-board computer from NVIDIA, built for AI, deep learning, and advanced graphics processing. These two serve very different goals — but today, they’re on the same field.

Let’s compare how each board performs across key technical categories.

---

🔎 Board Summaries

The Arduino Mega 2560 is built around the ATmega2560 microcontroller. It features 54 digital I/O pins, 16 analog inputs, and 4 UARTs, making it perfect for hardware-level control. It runs no operating system and uses a lightweight IDE and C/C++-based sketches to operate.

The Jetson Nano, by contrast, is a Linux-powered SBC (Single Board Computer) with a quad-core ARM Cortex-A57 CPU, 128-core NVIDIA Maxwell GPU, and 4GB LPDDR4 RAM. It’s designed for computer vision, robotics, and AI development at the edge.

---

⚙️ Head-to-Head Categories

1. Processing Power

Jetson Nano is leaps ahead in raw processing. Arduino Mega operates at 16MHz with 8-bit architecture, while Jetson clocks over 1.4GHz and handles multitasking and graphical workloads with ease. In terms of computational muscle, Jetson wins outright.

2. Real-Time Control

Here, Arduino Mega shines. It's incredibly reliable for tasks like controlling motors, reading sensor inputs, and running low-level real-time operations with almost zero latency. Jetson, while powerful, relies on a full OS and lacks true real-time capabilities out-of-the-box.

3. Power Consumption

The Arduino Mega is extremely energy-efficient (~0.5W max), ideal for battery-operated or off-grid devices. Jetson Nano typically draws 5–10W depending on usage, which can be a limitation in remote or portable environments.

4. Connectivity & I/O

Arduino provides a huge number of GPIO pins, PWM outputs, and analog inputs. Jetson also supports GPIO, I2C, and camera interfaces, but with fewer accessible pins and more software setup required. Jetson has USB 3.0 and HDMI, which Arduino lacks entirely.

5. Software & Ecosystem

Jetson supports Ubuntu-based JetPack SDK with tools like TensorFlow, OpenCV, and PyTorch. Arduino’s development environment is far simpler, and while limited, is ideal for beginners and embedded engineers.

6. Price & Accessibility

Arduino Mega typically costs around $25, while Jetson Nano ranges from $80 to $120. Arduino is clearly more budget-friendly and widely available.

---

🧠 Final Verdict

This matchup is about specialization. If your project involves real-time control, low energy usage, or robotics with basic logic, Arduino Mega 2560 is a rock-solid choice. However, if you need AI, machine vision, or high-level Linux programming, Jetson Nano is the undisputed winner.

Jetson Nano secures a hard-fought victory thanks to its superior computational power and modern development stack, but Arduino Mega impresses with reliability and simplicity.

---

🏁 Final Score: Jetson Nano wins (3–2)

Man of the Match: Jetson’s GPU and JetPack AI ecosystem

🏆 Mini Computer World Cup – Grup B Match 13: Odroid XU4 vs Tinker Board

🏆 Mini Computer World Cup – Match 13: Odroid XU4 vs Tinker Board

Final Score: Odroid XU4 – 3 | Tinker Board – 1

The thirteenth match of the Mini Computer World Cup saw a heated showdown between two performance-focused SBCs: Odroid XU4 and ASUS Tinker Board. With both boards boasting impressive hardware specs and a strong community following, expectations were high — but only one could dominate the pitch.

⚙️ Pre-Match Tech Profiles

Odroid XU4, developed by Hardkernel, is a powerhouse built on the Samsung Exynos5422 octa-core processor. With 2GB of LPDDR3 RAM, eMMC support, USB 3.0 ports, and Gigabit Ethernet, it’s known for high-speed processing and excellent thermals, especially in server tasks and retro gaming emulation.

Tinker Board, created by ASUS, runs on a quad-core Rockchip RK3288 CPU with 2GB RAM and powerful graphics (Mali-T764). It offers strong media playback capabilities, 4K support, and an aesthetic hardware design including a well-placed 40-pin GPIO layout and HD audio.

⚔️ Match Analysis

The match kicked off with Tinker Board showing strength in multimedia capabilities. Its GPU allowed it to handle 1080p video streaming smoothly, and it scored early in the media and audio performance segment. YouTube playback and audio output were both clean and synchronized.

However, Odroid XU4 quickly responded in the processing power and multitasking phase. Its octa-core CPU and eMMC storage crushed synthetic benchmarks, particularly in server-side tasks, Docker container deployment, and simultaneous app execution. It dominated file transfer speed tests via USB 3.0 and Ethernet.

Thermal management played a big role in this match. While Tinker Board had moderate passive cooling, the Odroid XU4’s active cooling fan kept its performance consistent throughout CPU stress tests, allowing it to maintain a lead in compute-heavy operations.

In the final minutes, Odroid took full control in the retro gaming test, outperforming Tinker Board in emulating PlayStation and PSP titles. It loaded games faster, rendered frames at smoother rates, and had better input latency, pushing its lead to 3 goals.

🔍 Performance Summary:

CPU Strength: Odroid XU4’s octa-core vs Tinker Board’s quad-core – clear winner: Odroid.

Media Playback: Tinker Board had the edge in 4K and HDMI audio.

Networking & I/O: Odroid XU4 took the lead with faster USB and Ethernet performance.

Thermals: Active cooling gave Odroid long-term advantage.

Gaming: Odroid XU4 delivered smoother emulation results.

🏁 Final Verdict

Odroid XU4 wins 3-1, proving itself the better-rounded device in terms of raw power, thermals, and multitasking. While Tinker Board’s video playback and GPIO layout earn it points in specific scenarios, it couldn’t match the muscle and stability of the Odroid under competitive stress.

As a result, Odroid XU4 moves up the Group B rankings with this crucial win, while Tinker Board will have to bounce back in its next match to stay in quarter-final contention.

🏆 Mini Computer World Cup – Grup A Match 3Raspberry Pi 4 vs Orange Pi Zero 2

Raspberry Pi 4 vs Orange Pi Zero 2

The Mini Computer World Cup continues with a battle between two compact giants of the maker world: the popular Raspberry Pi 4 and the budget-friendly challenger Orange Pi Zero 2. While both boards look similar on the surface, they serve very different goals when it comes to computing power, support, and reliability.

Let’s explore how these two boards stack up in real-world usage.

---

📦 Overview of the Boards

Raspberry Pi 4 Model B is the flagship single-board computer from the Raspberry Pi Foundation. It features a quad-core Broadcom BCM2711 processor running at 1.5GHz, up to 8GB of RAM, dual HDMI outputs, USB 3.0, and full Gigabit Ethernet. With wide OS support (like Raspberry Pi OS, Ubuntu, etc.), it is an ideal board for learning, development, or even full Linux-based desktop setups.

Orange Pi Zero 2, developed by Shenzhen Xunlong, is a more affordable alternative. It’s based on an Allwinner H616 SoC, with a quad-core Cortex-A53 CPU and 512MB to 1GB RAM. It has WiFi, Ethernet, and runs lightweight Linux distributions such as Armbian. It’s smaller and cheaper, but less supported and sometimes less stable.

---

⚙️ Category-by-Category Breakdown

1. CPU and Performance

Both boards use quad-core ARM Cortex-A53 CPUs, but Raspberry Pi 4’s clock speed and RAM capacity provide noticeably smoother performance. It also handles multitasking better thanks to its refined firmware and memory management.

2. RAM and Multitasking

Raspberry Pi 4 is available in 2GB, 4GB, and 8GB variants, giving it a serious advantage for multitasking, media processing, and development. Orange Pi Zero 2 typically maxes out at 1GB RAM, limiting its capacity for heavier tasks.

3. Community and Documentation

This is where Raspberry Pi 4 completely dominates. With an enormous global community, official forums, tutorials, and educational resources, the support for Raspberry Pi is unmatched. Orange Pi’s documentation is sparse, and its user community is smaller and less active.

4. OS and Stability

Raspberry Pi’s official OS (Raspberry Pi OS) is stable, beginner-friendly, and well-integrated with hardware. Orange Pi Zero 2 runs Armbian and other community-developed images, but often suffers from kernel issues and patchy updates.

5. Connectivity and Ports

Orange Pi Zero 2 has onboard WiFi and Ethernet but lacks advanced ports like USB 3.0 or HDMI by default (requires adapter). Raspberry Pi 4 includes USB 3.0, dual HDMI, and more GPIO pins, making it suitable for a broader range of applications.

6. Price

Orange Pi Zero 2 is significantly cheaper, often retailing around $20, while the Raspberry Pi 4 starts at $35 and goes higher with more RAM. For simple tasks like IoT sensors or basic network devices, Orange Pi offers solid value.

---

🧠 Final Verdict

If you're a beginner, developer, or looking for long-term support and flexibility, the Raspberry Pi 4 is the better choice. It’s faster, more stable, and far more expandable. However, for budget-sensitive projects where minimal specs are acceptable, Orange Pi Zero 2 provides a great starting point.

Today’s winner is clear: Raspberry Pi 4 scores its second win of the tournament.

---

🏁 Final Score: Raspberry Pi 4 wins (4–1)

Man of the Match: Raspberry Pi’s RAM advantage

🏆 Mini Computer World Cup – Grup B ,Match 12: LattePanda vs Banana Pi

🏆 Mini Computer World Cup – Match 12: LattePanda vs Banana Pi

Final Score: LattePanda – 2 | Banana Pi – 2 (Draw)

Match 12 of the Mini Computer World Cup delivered an intense head-to-head battle between two versatile single-board computers: LattePanda, known for its hybrid architecture, and the ever-reliable Banana Pi, a popular alternative to Raspberry Pi. What unfolded was a tactical contest showcasing innovation, balance, and adaptability.

⚙️ Pre-Match Profile

LattePanda is a Windows-capable x86-based mini PC that integrates an Intel Atom or Core m processor with an onboard Arduino co-processor, effectively bridging the gap between maker platforms and desktop computing. With up to 4GB RAM, USB 3.0, and HDMI output, it supports full-scale applications, IoT development, and even light programming in Visual Studio.

Banana Pi, on the other hand, features an ARM-based design with models ranging from dual-core to octa-core CPUs, SATA support, and onboard WiFi. It’s a go-to solution for users needing reliable performance in NAS setups, lightweight Linux desktops, and router projects. Its affordability and wide OS support (Android, Debian, Ubuntu) make it highly flexible.

🕹️ Match Summary

From the start, LattePanda took the lead in versatility, scoring early with its ability to run Windows 10 and connect to the Arduino ecosystem simultaneously. It performed strongly in app compatibility and development tools, appealing to both makers and Windows developers.

But Banana Pi counterattacked with its own strengths: excellent Linux performance, impressive energy efficiency, and onboard SATA support for storage-focused tasks. It gained ground during server benchmarks and multitasking tests, leveling the match with its open-source ecosystem.

Mid-game performance tests showed LattePanda rendering web pages and handling Node.js scripts smoothly, while Banana Pi showcased better cooling and thermal consistency during sustained load.

The most exciting moment came in the IoT & GPIO showdown. Banana Pi, with its simpler Linux interface and GPIO control, executed real-time tasks with marginally better latency. LattePanda, however, leveraged its Arduino chip to control sensors and relays with fine-grain precision.

⚖️ Key Stats:

OS Compatibility: LattePanda (Windows/Linux) vs Banana Pi (Linux/Android)

Storage Support: Banana Pi’s SATA gave it a strong file server advantage.

Thermal Load: Banana Pi maintained 10°C lower temps under stress.

Power Draw: Banana Pi consumed 35% less power overall.

GPIO Control: Both devices performed well, with Banana Pi leading in timing accuracy.

🏁 Final Verdict

This match ended in a 2-2 draw, a fair reflection of both boards' capabilities. LattePanda impressed with its dual OS capability and developer tools, while Banana Pi excelled in energy efficiency and server-friendly features. Each device won over different segments of the crowd – LattePanda among tinkerers with Windows needs, Banana Pi among efficient Linux-based projects.

Both teams walk away with a point, keeping Group B competitive and unpredictable.

🏆 Mini Computer World Cup – Grup A Match 2Jetson Nano vs BeagleBone Black

Jetson Nano vs BeagleBone Black

In today’s match of the Mini Computer World Cup, we shift gears and move into the high-performance AI territory. It’s a showdown between the NVIDIA Jetson Nano and the industrial favorite BeagleBone Black. Both contenders are powerful in their own domain—but which one earns the win when judged across speed, utility, I/O, and community support?

Let’s break it down.

---

🔧 Overview of the Contenders

Jetson Nano, created by NVIDIA, is a single-board computer optimized for edge AI and deep learning. It features a 128-core Maxwell GPU, quad-core ARM Cortex-A57 CPU, and 4GB of LPDDR4 RAM. It supports Linux (Ubuntu-based JetPack SDK), and its real strength lies in computer vision, robotics, and machine learning applications.

BeagleBone Black, meanwhile, is a reliable workhorse for industrial embedded systems. It uses a 1GHz AM335x ARM Cortex-A8 processor, 512MB DDR3 RAM, onboard eMMC storage, and a large number of GPIO pins. It runs Debian Linux and supports PRU (Programmable Real-time Units), which is a major advantage in time-sensitive hardware applications.

---

⚙️ Category-by-Category Analysis

1. Processing Power & GPU

Jetson Nano easily dominates this category. Its GPU allows for real-time object detection, classification, and neural network training. While BeagleBone is sufficient for basic processing, it simply can’t compete with the parallel computing performance of Jetson.

2. GPIO and Industrial Use

This is where BeagleBone strikes back. With over 65 GPIOs and two PRU subsystems, it is incredibly well-suited for direct hardware-level control. For industrial sensors, motors, and control logic, BeagleBone is often the better choice.

3. Community and Software Ecosystem

Jetson Nano has a growing and very active developer community, especially in AI and robotics. However, BeagleBone has been around longer in the embedded systems world and enjoys solid support in industrial forums and open-source platforms.

4. OS and Compatibility

Both run Linux, but Jetson’s JetPack SDK is more advanced for developers using TensorFlow, PyTorch, OpenCV, and other ML tools. BeagleBone’s Debian-based OS is lighter and more stable for control systems.

5. Connectivity and Ports

Jetson Nano features USB 3.0, HDMI, Gigabit Ethernet, and CSI camera interfaces—ideal for multimedia and high-speed data applications. BeagleBone includes USB 2.0, micro HDMI, and CAN bus, which is useful in automotive and robotics.

6. Price and Power Consumption

BeagleBone Black is more affordable (~$60) and more energy-efficient. Jetson Nano is around ~$100 and demands 5–10W power depending on load. That may be a concern in mobile or solar-powered setups.

---

🧠 Final Verdict

If your project needs AI capabilities, GPU processing, or robotics vision, Jetson Nano is your go-to board. It’s more advanced, powerful, and flexible for edge computing. However, if you're designing an industrial automation system, need ultra-reliable GPIO handling, or want real-time low-level control, BeagleBone Black is the better fit.

This match is close—but Jetson Nano narrowly takes the win with its advanced computing edge.

---

🏁 Final Score: Jetson Nano wins (3–2)

Man of the Match: Jetson Nano’s 128-core GPU

🏆 Mini Computer World Cup –Grup B Match 11: Tinker Board vs Intel NUC 11

 🏆 Mini Computer World Cup – Match 11: Tinker Board vs Intel NUC 11

Final Score: Intel NUC 11 – 3 | Tinker Board – 1

The 11th match of the Mini Computer World Cup brought two vastly different machines face to face: the powerful Intel NUC 11, a compact desktop-class mini PC, and the agile ASUS Tinker Board, known for its embedded system capabilities. Despite the underdog spirit of the Tinker Board, the NUC 11's superior hardware made a strong impact from start to finish.

⚙️ Pre-Match Comparison

Tinker Board, equipped with a quad-core ARM Cortex-A17 processor and 2GB RAM, is optimized for makers and enthusiasts who prioritize GPIO accessibility and hardware interfacing. It has gained popularity in the DIY community for its decent GPU (Mali-T764) and multimedia support.

On the other hand, Intel NUC 11, powered by 11th-gen Core i5/i7 processors, offers a desktop-grade experience in a small form factor. With up to 32GB DDR4 RAM and integrated Intel Iris Xe graphics, it's often used in applications that require high processing power such as media servers, mini workstations, or virtualization platforms.

🕹️ Match Summary

From the opening whistle, Intel NUC 11 dominated in raw performance. It completed multitasking and emulation benchmarks with ease, scoring early "goals" in the processing and graphical power categories. The Tinker Board responded with agility in boot times and GPIO latency tests, where its lean system architecture gave it a slight edge.

However, the NUC 11 regained control with superior thermal management and expandability, effectively "scoring" in the modularity and versatility sections. Its ability to handle high-resolution video editing and complex AI inference tasks added crucial points to its scoreboard.

The Tinker Board, despite putting up a valiant fight in energy efficiency and cost-to-performance ratio, couldn’t bridge the performance gap. Its lightweight Debian-based OS enabled it to handle IoT-focused workloads well, but the NUC’s desktop-caliber power proved too strong.

⚖️ Key Stats:

CPU Benchmarks: Intel NUC leads by over 70% performance margin.

GPU Performance: NUC Iris Xe GPU rendered 4K video at 60fps with ease.

GPIO & Boot Time: Tinker Board was 20% faster on average boot and GPIO reaction.

Thermal Efficiency: NUC remained stable under load thanks to active cooling.

🏁 Final Verdict

Intel NUC 11 wins 3-1 against the Tinker Board in a compelling clash of philosophies: brute-force performance versus embedded efficiency. While the Tinker Board shines in education, automation, and embedded systems, the NUC 11's overwhelming power and versatility make it the undisputed winner of this match.

With this victory, Intel NUC 11 strengthens its position in Group B and appears as a strong favorite for the knockout stages.

---

Title: Mini Computer World Cup – Grup A Match 1: Raspberry Pi 4 vs Arduino Mega 2560

Welcome to the first match of the Mini Computer World Cup! Today, we are featuring a head-to-head comparison between two of the most iconic development boards: Raspberry Pi 4 Model B and Arduino Mega 2560.

Raspberry Pi 4 comes in strong with a quad-core Broadcom processor (1.5GHz), 2-8GB RAM options, and support for HDMI, USB 3.0, Ethernet, and WiFi. It runs a full Linux OS, which makes it a complete single-board computer for multitasking, programming, and IoT applications.

On the other hand, Arduino Mega 2560 is a classic microcontroller board based on the ATmega2560. It features 54 digital I/O pins, 16 analog inputs, and excels in real-time control applications like robotics and embedded systems. However, it lacks native OS support and is limited in computing power.

In terms of CPU power and memory, Raspberry Pi clearly dominates. It’s like Brazil facing a small football team — highly advanced, with plenty of options for developers. But in terms of simplicity and precision control, Arduino holds its ground, especially in electronics and sensor-driven projects.

Energy consumption is another factor. Raspberry Pi consumes around 3-7W, depending on usage, while Arduino Mega is ultra-efficient, barely using more than 0.5W, making it ideal for battery-powered applications.

Price-wise, Arduino is cheaper, around $25, while Raspberry Pi 4 ranges between $35 to $75 depending on the RAM.

Final Scorecard:

Processing Power: Raspberry Pi 4 🟢

Power Efficiency: Arduino Mega 🟢

Connectivity & OS: Raspberry Pi 4 🟢

I/O for Embedded: Arduino Mega 🟢

Price: Arduino Mega 🟢

Match Result: Raspberry Pi 4 wins by 3 categories to 2. It gets 3 points in the group stage. Arduino Mega fights valiantly and earns 0 points, but proves why it's still a beloved board for DIY engineers.

Arduino Uno ile LED Yakma ve Söndürme Projesi — Başlangıç Seviyesi

+----------------+

       |   Arduino Uno  |

       |                |

       |   [13] o-------|---------+ 

       |                |         | 

       |   [GND] o------|----+    | 

       +----------------+    |    | 

                              |    | 

                             LED   |

                          (Anot)  (Katot)

                              |    | 

                              |   [220Ω]  

                              |    | 

                              +----+-----> GND

Arduino Uno, elektronik dünyasına adım atmak isteyenler için en çok tercih edilen geliştirme kartıdır. Bu basit LED kontrol projesi sayesinde Arduino'nun nasıl çalıştığını öğrenebilir, kendi akıllı cihazlarını yapmaya ilk adımı atabilirsiniz.

✔️ Uygun fiyatlı, ✔️ Kolay programlanabilir, ✔️ Binlerce proje desteği!

> 💡 Bu kartla neler yapılmaz ki? Akıllı ev sistemleri, robotlar ve sensör tabanlı cihazların temelini atabilirsiniz!

---

🛠️ Malzeme Listesi:

1 adet Arduino Uno

1 adet LED (Kırmızı, Yeşil veya istediğiniz renk)

1 adet 220 ohm direnç

1 adet Breadboard

2 adet Jumper kablo (Erkek-Erkek)

---

🔌 Devre Bağlantısı:

LED’in anodu (uzun bacak) → Arduino Uno Dijital Pin 13

LED’in katodu (kısa bacak) → 220 ohm direnç → GND (toprak)

---

🖥️ Devre Şeması Görseli:

(Görsel hazırlanıyor. Onay verirsen birazdan yapacağım.)

---

💻 Arduino Kodları:

void setup() {

  pinMode(13, OUTPUT); // 13 numaralı pin çıkış olarak ayarlanıyor

}

void loop() {

  digitalWrite(13, HIGH); // LED yanıyor

  delay(1000);            // 1 saniye bekle

  digitalWrite(13, LOW);  // LED sönüyor

  delay(1000);            // 1 saniye bekle

Akıllı Bahçe Sulama Sistemi: Raspberry Pi ve Arduino ile Otomasyon

Akıllı Bahçe Sulama Sistemi: Raspberry Pi ve Arduino ile Otomasyon

Bahçenizi veya bitkilerinizi sağlıklı tutmak için düzenli sulama çok önemlidir. Ancak yoğun yaşam temposunda sulamayı zamanında yapmak zor olabilir. İşte bu noktada, Raspberry Pi ve Arduino kullanarak kendi akıllı bahçe sulama sisteminizi kolayca kurabilirsiniz.

Projenin Temeli

Bu sistemde Arduino, toprak nem sensörlerinden aldığı verilerle bitkilerin ne zaman sulanması gerektiğini belirler. Sulama işlemi, bağlı olan su pompası veya röle aracılığıyla otomatik olarak gerçekleşir. Raspberry Pi ise bu sistemi merkezi olarak yönetir, verileri toplar ve uzaktan erişim için web arayüzü sunar.

Nasıl Çalışır?

Arduino, toprak nem sensörlerinden aldığı gerçek zamanlı verileri işler ve sulama gerektiren durumu tespit eder. Bu bilgiler seri haberleşme ile Raspberry Pi’ye gönderilir. Raspberry Pi, verileri kaydeder, kullanıcıya grafiklerle sunar ve gerektiğinde sulama komutu verir. Ayrıca internet üzerinden mobil cihazlar ile sulama durumunu kontrol etmek ve ayarları değiştirmek mümkündür.

Neden Bu Proje?

Enerji ve Su Tasarrufu: Bitkiler sadece ihtiyaç duyduklarında sulanır.

Uzaktan Kontrol: Mobil veya bilgisayarınızdan sistem durumunu takip edebilirsiniz.

Öğrenme Fırsatı: Hem Arduino hem de Raspberry Pi ile IoT uygulamalarını deneyimleyebilirsiniz.

Sonuç

Bu akıllı bahçe sulama sistemi, hem pratik hem de çevre dostu bir çözümdür. Arduino’nun sensör yönetimi ve Raspberry Pi’nin güçlü işlem yetenekleri birleşerek, bahçenizi akıllı bir hale getirir. Teknoloji ile doğayı buluşturan bu proje, elektronik meraklıları ve bahçe tutkunları için ideal bir başlangıçtır.

Bluetooth ile LED Kontrolü – Arduino + HC-05 Projesi

Telefonla LED Yak: Arduino ve HC-05 ile Kablosuz Aydınlatma Kontrolü

</ >

---

📌 Giriş:

Bir butona basmadan sadece telefonla LED yakmak ister misiniz? Arduino ile HC-05 Bluetooth modülünü kullanarak LED kontrolünü cep telefonunuz üzerinden sağlayabilirsiniz. Bu proje sayesinde temel Bluetooth iletişimini öğrenip kablosuz kontrolün temellerini kavrayabilirsiniz.

---

🧰 Kullanılan Malzemeler

Arduino UNO / Nano – Bluetooth sinyallerini işler ve LED’e komut gönderir

HC-05 Bluetooth Modülü – Telefon ve Arduino arasında kablosuz köprü

LED + 220Ω Direnç – Telefonla aç/kapa yapılacak ışık

Android Bluetooth Terminal Uygulaması – Telefon üzerinden komut gönderimi

Jumper kablolar – Kolay bağlantı sağlar

⚠️ Bu bileşenler, mobil kontrollü ev otomasyonu projelerinin temelini oluşturur. Anahtarsız kontrol için idealdir.

---

🔌 Bağlantı Açıklaması:

HC-05 Bağlantısı:

 • VCC → 5V

 • GND → GND

 • TX → Arduino RX (D0)

 • RX → Arduino TX (D1) (Not: HC-05 3.3V veri seviyesi kullanır, direnç bölücü önerilir)

LED:

 • Anot → D8

 • Katot → 220Ω → GND

---

📲 Telefon Uygulaması:

Google Play’den “Bluetooth Terminal” gibi bir uygulama indirip HC-05’e bağlanın.

"1" gönderildiğinde LED yanar

"0" gönderildiğinde LED söner

---

💡 Arduino Kodu:

char gelen;

void setup() {

  Serial.begin(9600);

  pinMode(8, OUTPUT);

}

void loop() {

  if (Serial.available()) {

    gelen = Serial.read();

    if (gelen == '1') digitalWrite(8, HIGH);

    if (gelen == '0') digitalWrite(8, LOW);

  }

}

---

📶 Proje Nerede Kullanılır?

Telefon kontrollü aydınlatma

Mobil kumanda sistemleri

Akıllı ev otomasyonu giriş seviyesi

DIY robot kontrol projeleri

Ses Kontrollü Robot Kol: Raspberry Pi ve Arduino ile Hareketli Sistem

Ses Kontrollü Robot Kol: Raspberry Pi ve Arduino ile Hareketli Sistem

Robotik projelere ilgi duyuyorsanız, bu proje tam size göre! Raspberry Pi’nin ses tanıma gücü ve Arduino’nun hassas motor kontrolü birleşerek ses komutlarıyla çalışan bir robot kol sistemine dönüşüyor. “Sağa dön”, “Yukarı kaldır”, “Aç kapat” gibi sesli komutlarla robot kolunuzu yönetebilirsiniz.

Projenin Amacı

Raspberry Pi, mikrofon modülü ile ses komutlarını tanır ve işleme sokar. Tanınan komutlar Arduino’ya iletilir. Arduino ise bu komutlara karşılık olarak servo motorları çalıştırır ve robot kolu hareket ettirir. Böylece tamamen ses kontrollü bir sistem ortaya çıkar.

Nasıl Çalışır?

Raspberry Pi üzerinde Python ile çalışan bir ses tanıma kütüphanesi (örneğin SpeechRecognition veya Google Voice API) yardımıyla ses komutları tanımlanır. Komut tanındığında, Raspberry Pi Arduino’ya seri port üzerinden bir karakter veya kelime gönderir. Arduino, gelen komuta göre ilgili motoru hareket ettirerek kolu yönlendirir.

Geliştirme Fikirleri:

Çok eksenli robot kol (5 veya 6 DOF)

Nesne algılayan kamera entegrasyonu

Web arayüzü ile yedek kontrol

Bluetooth mikrofon desteği

Sonuç

Raspberry Pi ve Arduino’nun mükemmel uyumuyla geliştirilen bu ses kontrollü robot kol, hem yazılım hem de donanım açısından ileri düzey bir projedir. Özellikle yapay zeka, robotik ve IoT ile ilgilenen öğrenciler ve geliştiriciler için yaratıcı ve öğretici bir deneyim sunar.

Akıllı Enerji Takip Sistemi: Raspberry Pi ve Arduino ile Elektrik Tüketimi Analizi

Akıllı Enerji Takip Sistemi: Raspberry Pi ve Arduino ile Elektrik Tüketimi Analizi

Ev ya da ofislerde enerji tüketimini anlık olarak takip etmek, hem tasarruf sağlamak hem de bilinçli tüketim için büyük önem taşır. Bu projede Arduino ve Raspberry Pi kullanarak enerji kullanımını izleyen, analiz eden ve grafiklerle raporlayan bir akıllı enerji takip sistemi kuruyoruz.

Projenin Amacı

Arduino, akım sensörleri (CT sensörleri) kullanarak belirli cihazlardan geçen elektrik akımını ölçer. Raspberry Pi ise bu verileri toplayarak bir veritabanına kaydeder ve web arayüzü üzerinden kullanıcıya sunar. Bu sistemle hangi saatlerde en fazla enerji harcadığınızı görebilir, gereksiz tüketimi azaltabilirsiniz.

Nasıl Çalışır?

Arduino, ACS712 gibi akım sensörleri yardımıyla anlık elektrik akımını ölçer ve seri iletişim üzerinden bu verileri Raspberry Pi’ye gönderir. Raspberry Pi, gelen verileri işler, saklar ve grafiklerle görselleştirir. Ayrıca belirlenen sınır aşıldığında kullanıcıya e-posta ile uyarı gönderebilir.

Geliştirme Fikirleri:

Anlık ve günlük tüketim raporu

WiFi bağlantılı mobil kontrol paneli

Aşırı tüketimde cihaz otomatik kapatma (röle ile)

Google Sheets entegrasyonu

Sonuç

Arduino ve Raspberry Pi kombinasyonu ile geliştirilen bu enerji takip sistemi, elektrik tasarrufu için güçlü bir adımdır. Hem ev otomasyonu hem de IoT tabanlı enerji çözümleri için temel oluşturur. Proje, çevre bilinci ve dijital sistemler arasında sağlam bir köprü kurar.

Arduino ile IR Kumanda Kontrollü LED Sistemi

Uzaktan Kumanda ile LED Kontrolü: Arduino + IR Alıcı Projesi

📌 Giriş:

Eski bir TV kumandanız mı var? Onu değerlendirmenin zamanı geldi! Bu projede, Arduino ve IR (kızılötesi) alıcı kullanarak bir LED’i uzaktan kumanda ile açıp kapatıyoruz. Bu proje ile temel IR iletişimini öğrenebilir ve ev otomasyonuna ilk adımı atabilirsiniz.

---

🧰 Kullanılan Malzemeler 

Arduino UNO / Nano – IR alıcı kontrolü için ideal kontrolcü

IR Alıcı Modül (VS1838B / HX1838) – TV kumandalarıyla çalışır, ucuz ve güvenilir

IR Kumanda – Eski televizyon veya set üstü kutu kumandası kullanılabilir

LED + 220Ω Direnç – Uzaktan kontrol edilecek ışık

Jumper kablolar – Bağlantılar için

⚠️ Bu proje temel IR protokolünü öğretir. Daha sonra bu altyapıyla uzaktan fan, lamba, perde gibi sistemleri kontrol edebilirsin.

---

🔌 Bağlantı Açıklaması:

IR Alıcı Modül

 • OUT → Arduino D11

 • VCC → 5V

 • GND → GND

LED

 • Anot → D3, Katot → 220Ω → GND

---

🧠 Kod (IRremote kütüphanesi ile):

#include <IRremote.h>

int receiver = 11;

IRrecv irrecv(receiver);

decode_results results;

void setup() {

  Serial.begin(9600);

  irrecv.enableIRIn();

  pinMode(3, OUTPUT);

}

void loop() {

  if (irrecv.decode(&results)) {

    Serial.println(results.value, HEX);

    if (results.value == 0xFFA25D) {  // Örnek tuş kodu

      digitalWrite(3, !digitalRead(3)); // LED'i aç/kapat

    }

    irrecv.resume();

  }

}

---

📺 Proje Nerede Kullanılır?

Oturma odası ışık sistemi

DIY medya kontrol sistemleri

IR tabanlı ev otomasyonu

Uzaktan kumandalı çocuk oyuncakları

Ev Güvenlik Sistemi: Raspberry Pi ve Arduino ile Akıllı Alarm ve Kamera Projesi

Ev Güvenlik Sistemi: Raspberry Pi ve Arduino ile Akıllı Alarm ve Kamera Projesi

Ev güvenliğini artırmak istiyorsanız, Raspberry Pi ve Arduino ile oluşturulan bu akıllı güvenlik sistemi tam size göre! Bu sistem sayesinde hem hareket algılayabilir hem de görüntü kaydedebilir ve dilediğinizde telefonunuza uyarı gönderebilirsiniz.

Projenin Amacı

Bu projede Arduino, PIR hareket sensörleri ve kapı/pencere sensörlerini yönetir. Hareket algılandığında Arduino, Raspberry Pi’ye bilgi gönderir. Raspberry Pi ise bağlı kamera ile video kaydeder ve aynı anda internet üzerinden size e-posta veya anlık bildirim yollar.

Nasıl Çalışır?

Arduino, düşük güçte çalışan ve sürekli tetikte olan sensörleri izler. Bir hareket algılandığında, sinyal Raspberry Pi’ye iletilir. Raspberry Pi, bu sinyalle kamerayı aktif hale getirir, görüntü kaydını başlatır ve önceden tanımlı e-posta adresine alarm bildirimi gönderir. İsteğe bağlı olarak sistem, bulut depolama veya mobil uygulamalarla da entegre edilebilir.

Sistem Özellikleri:

Hareket ve temas algılama

Raspberry Pi kamera modülü ile kayıt

E-posta veya SMS bildirim sistemi

Geliştirilebilir web arayüzü ile canlı izleme

Sonuç

Bu kombine sistem hem düşük maliyetlidir hem de esnek bir altyapıya sahiptir. Arduino’nun sensör yönetimi ve Raspberry Pi’nin işlem gücü sayesinde evinizin güvenliği size özel bir sistemle sağlanır. Kodlama, sensör kullanımı ve ağ bağlantılarını birleştiren bu proje, hem öğretici hem de pratik bir deneyim sunar.

Güneş Enerjili USB Şarj Cihazı

Doğadan Güç Al: Güneş Enerjili USB Şarj Cihazı Yapımı (TP4056 + 18650 Batarya)

📌 Giriş:

Elektrik olmasa da cihazlarınızı şarj edebilirsiniz! Bu projede güneş paneli, şarj devresi ve 18650 batarya kullanılarak tamamen taşınabilir bir USB şarj cihazı yapıyoruz. Elektrik kesintileri, kamp, doğa gezileri ve afet anları için birebir.

---

🧰 Kullanılan Malzemeler

Güneş Paneli (5V – 1W/2W) – Doğrudan güneşten enerji alır

TP4056 Şarj Devresi – 18650 Li-ion pilin güvenli şarjı için

18650 Batarya – Yüksek kapasiteli, tekrar şarj edilebilir pil

Boost Converter (MT3608) – 3.7V batarya çıkışını 5V USB’ye çevirir

USB çıkış soketi – Telefon veya cihaz bağlantısı için

⚠️ Bu parçalarla oluşturulan sistem düşük maliyetli, doğa dostu ve taşınabilir enerji çözümüdür. Geliştirilerek çoklu çıkışlı powerbank yapılabilir.

---

🔌 Bağlantı Açıklaması:

Güneş Paneli → TP4056 IN+ / IN−

TP4056 OUT+ / OUT− → 18650 bataryaya

Boost Converter IN+ / IN− → batarya çıkışı

Boost Converter OUT+ / OUT− → USB çıkışı

---

🔋 Kullanım Alanları:

Kamp ve doğa gezileri

Elektrik kesintilerinde telefon şarjı

Afet çantası için mobil enerji çözümü

Güneş enerjisi temelli STEM projeleri

Arduino ile Sıcaklık ve Nem Göstergesi Yapımı

Arduino ile Sıcaklık ve Nem Göstergesi Yapımı

Ev ortamınızı veya seranızı kontrol altında tutmak için sıcaklık ve nem ölçümü oldukça önemlidir. Arduino ile DHT11 sensörünü kullanarak basit bir sıcaklık ve nem göstergesi yapabilirsiniz. Bu proje hem elektronik hem de programlama bilgilerinizi geliştirmek için harika bir başlangıçtır.

Gerekli Malzemeler:

Arduino Uno (veya benzeri)

DHT11 sıcaklık ve nem sensörü

16x2 LCD ekran (I2C modüllü tercih edilir)

Jumper kabloları ve breadboard

USB kablosu ve bilgisayar

Projenin Amacı:

DHT11 sensörü ortamın sıcaklık ve nem değerlerini algılar. Arduino bu verileri okuyarak LCD ekranda anlık olarak gösterir. Böylece ortam koşullarını kolayca takip edebilirsiniz.

Nasıl Çalışır?

DHT11 sensörü Arduino’ya dijital pin üzerinden bağlanır. Arduino, sensörden gelen dijital sinyali okur ve sıcaklık ile nem değerlerini hesaplar. Bu değerler LCD ekranda kullanıcı dostu şekilde gösterilir. Proje, sensör okuma, veri işleme ve ekran kontrolü gibi temel kavramları içerir.

Geliştirme Fikirleri:

Değerleri SD karta kaydetme

OLED ekran kullanarak daha şık arayüz

WiFi modülü ile verileri buluta gönderme

Alarm sistemi ile belirli sıcaklık veya nem seviyelerinde uyarı

Sonuç:

Arduino ile sıcaklık ve nem göstergesi yapmak, günlük hayatınızda kullanabileceğiniz pratik bir projedir. Elektronik ve kodlama yeteneklerinizi geliştirirken aynı zamanda çevrenizi daha iyi anlamanızı sağlar.

Raspberry Pi ile QR Kod Okuyucu Sistem Kurulumu

Raspberry Pi ile QR Kod Okuyucu Sistem Kurulumu

QR kodlar günümüzde hızlı bilgi erişimi, ürün takibi ve giriş sistemlerinde sıkça kullanılmaktadır. Raspberry Pi kullanarak kendi QR kod okuyucunuzu oluşturabilir, bu verileri anında ekranda görüntüleyebilir veya bir işlem başlatabilirsiniz. Bu proje, görüntü işleme ve Python programlama konularında kendini geliştirmek isteyenler için harika bir fırsat sunar.

Gerekli Malzemeler:

Raspberry Pi (3 veya 4 Model)

Raspberry Pi Kamera Modülü veya USB webcam

Raspbian yüklü microSD kart

Python 3 ve OpenCV kütüphanesi

İnternet bağlantısı (paket kurulumu için)

Projenin Amacı:

Kameradan gelen görüntüyü analiz ederek QR kodu tespit etmek ve içerisindeki bilgiyi okumaktır. Bu bilgi daha sonra ekranda görüntülenebilir, veri tabanına kaydedilebilir veya bir başka işlem başlatılabilir.

Nasıl Çalışır?

Kamera sürekli olarak görüntü alır ve OpenCV kütüphanesiyle bu görüntü içerisindeki QR kodları tarar. QR kod algılandığında pyzbar gibi Python kütüphaneleriyle içerik çözülür. Bu içerik komut olarak kullanılabilir ya da sadece bilgi ekranında gösterilebilir.

Geliştirme Önerileri:

QR kodla kapı kilidi açma

Kütüphane kitap takip sistemi

Öğrenci/çalışan yoklama sistemi

Veri tabanı ile eş zamanlı kayıt

Sonuç:

Raspberry Pi ile QR kod okuyucu sistemi kurmak, dijital kimlik doğrulama ve hızlı veri erişimi gibi birçok alanda kullanılabilir. Proje, hem yazılım hem donanım açısından kapsamlı bir öğrenme sağlar ve günlük hayata uygulanabilir bir çözüm sunar.

Toprak Nem Sensörü ile Otomatik Sulama Sistemi

Arduino ile Otomatik Bitki Sulama: Toprak Nem Sensörü Kullanarak Akıllı Bahçe Yapımı

📌 Giriş:

Bitkilerinizin ne zaman suya ihtiyaç duyduğunu siz değil, sensörler bilsin! Bu projede toprak nem sensörü, Arduino ve su pompası kullanılarak tamamen otomatik bir sulama sistemi kuruluyor. Özellikle unutkan veya sık seyahat edenler için ideal.

---

🧰 Kullanılan Malzemeler

Arduino UNO veya Nano – Bitki yönetimi ve sensör okuma için güçlü altyapı

Toprak Nem Sensörü – Topraktaki nemi ölçer, sulama ihtiyacını algılar

5V Röle Modülü – Su pompasını açıp kapatmak için kullanılır

Mini Su Pompası (DC) – Düşük voltajla çalışan kompakt sulama pompası

Breadboard, jumper kablo – Modülleri bağlamak için gerekli

⚠️ Bu proje ile kendi kendine sulanan bir saksı veya bahçe sistemi yapabilirsiniz. Enerji tasarrufu ve bitki sağlığı için harika bir çözümdür.

---

🔌 Bağlantı Açıklaması:

Nem Sensörü: A0 → Arduino A0, VCC → 5V, GND → GND

Röle: IN → D7, VCC → 5V, GND → GND

Pompa: Röle üzerinden +5V ile çalıştırılır

---

🧠 Arduino Kodu (Basit):

int sensorPin = A0;

int rolePin = 7;

void setup() {

  pinMode(rolePin, OUTPUT);

  Serial.begin(9600);

}

void loop() {

  int deger = analogRead(sensorPin);

  if(deger < 500){

    digitalWrite(rolePin, HIGH); // Sulama başlar

  } else {

    digitalWrite(rolePin, LOW);  // Sulama durur

  }

  delay(1000);

}

---

🌱 Proje Nerede Kullanılır?

Balkon saksılarında

İç mekân bahçelerinde

Akıllı tarım sistemlerinde

Ofis bitkilerinde bakım kolaylığı sağlar

ESP32 ile Kablosuz LED Kontrolü (WiFi Üzerinden)

ESP32 ile Kablosuz LED Kontrolü (WiFi Üzerinden)

Akıllı cihazlar çağında LED yakmak için kabloya ihtiyaç yok! ESP32 sayesinde bir LED’i sadece telefonunuzdaki bir butona tıklayarak açıp kapatabilirsiniz. Bu proje, WiFi bağlantısı ile uzaktan kontrolün temellerini öğrenmek için harika bir örnektir. Aynı zamanda gerçek IoT projelerine giriş için mükemmel bir adımdır.

Gerekli Malzemeler:

ESP32 geliştirme kartı

LED

220 ohm direnç

Breadboard ve jumper kabloları

Arduino IDE yüklü bilgisayar

Projenin Amacı:

WiFi bağlantısı üzerinden çalışan basit bir web arayüzü ile ESP32’ye bağlı bir LED’in uzaktan kontrolünü sağlamaktır. Telefonunuzdan veya bilgisayarınızdan web tarayıcısı açarak LED’i yakıp söndürebilirsiniz.

Nasıl Çalışır?

ESP32, WiFi ağına bağlanarak bir web sunucusu görevi görür. Sunucuya erişildiğinde, kullanıcıya bir HTML sayfası sunulur. Bu sayfa üzerindeki butonlara tıklandığında ESP32, ilgili GPIO pinini HIGH veya LOW konumuna getirir. Böylece LED açılır ya da kapanır.

Geliştirme Fikirleri:

Birden fazla LED kontrolü

Röle modülü ile cihaz aç/kapa

Parola korumalı giriş sistemi

Mobil uygulama ile bağlantı kurma

Sonuç:

ESP32 ile kablosuz LED kontrolü yapmak hem eğlenceli hem de öğreticidir. WiFi destekli bu sistem, akıllı ev otomasyon projeleri ve uzaktan cihaz yönetimi gibi alanlara atılmadan önce öğrenilmesi gereken önemli bir adımdır.

Arduino ile LED Yak-Söndür Projesi (Başlangıç Seviyesi)

Arduino ile LED Yak-Söndür Projesi (Başlangıç Seviyesi)

Arduino dünyasına adım atmak isteyen herkesin ilk projesi genellikle LED yakma ve söndürme uygulaması olur. Bu proje hem temel devre kurma hem de dijital giriş-çıkış işlemlerini anlamak için mükemmel bir başlangıçtır. Basit görünmesine rağmen, Arduino’nun çalışma mantığını öğrenmek için çok değerlidir.

Gerekli Malzemeler:

Arduino Uno (veya benzeri)

LED (5mm)

220 ohm direnç

Breadboard

Jumper kabloları

USB kablosu ve bilgisayar

Projenin Amacı:

Bir butona basıldığında LED’in yanmasını, tekrar basıldığında sönmesini sağlamak. Böylece Arduino’nun giriş (buton) ve çıkış (LED) pinleriyle nasıl iletişim kurduğunu öğreneceksiniz.

Nasıl Çalışır?

LED, dijital çıkış pinine bağlanır. Buton ise dijital girişe. Arduino, sürekli olarak buton durumunu kontrol eder. Eğer butona basılırsa, kodda tanımlanan işlemi gerçekleştirir ve LED’i yakar ya da söndürür. Gecikme komutları ile efektler de eklenebilir.

Geliştirme Önerileri:

Blink efekti ile LED’in yanıp sönmesini sağlama

Birden fazla LED kontrolü

RGB LED kullanarak renkli ışıklar oluşturma

Buzzer ekleyerek sesli geri bildirim verme

Sonuç:

Arduino ile LED yak-söndür projesi, elektronikle yeni tanışan herkesin ilk öğrenmesi gereken uygulamadır. Basit olmasına rağmen, mikrodenetleyicilerin temel mantığını kavramanızı sağlar ve sonraki daha karmaşık projelere geçiş için sağlam bir temel oluşturur.

Title: Developing a Fault-Tolerant HW4 Alternative: Electric Vehicle Control Hardware from Inonu University

1. Introduction: The Race Toward Resilient Automotive Hardware

As electric vehicles (EVs) grow increasingly complex, the central control systems responsible for managing propulsion, safety, autonomy, and communication demand higher reliability and adaptability. Tesla’s HW4 hardware marks a leap forward in this evolution—offering advanced compute and interface control—but it is also a closed and proprietary system. In response, engineers at Inonu University have designed a resilient alternative embedded system that targets similar capabilities while focusing on openness, adaptability, and fault tolerance.

This article explores the architecture, protection strategies, and MCU firmware adaptability of this HW4 alternative system—tailored for intelligent electric vehicles.

2. Engineering Vision from Inonu University

Located in eastern Türkiye, Inonu University’s Department of Electrical and Electronics Engineering has become a quiet force in embedded system innovation. The team’s goal was not to clone Tesla’s HW4, but to design a modular, cost-effective, and industrial-grade EV controller that prioritizes safety and developer flexibility.

The project began by addressing critical concerns seen in commercial hardware:

• Unpredictable behavior during short-circuits
• Slow recovery from transient faults
• Difficulty adapting firmware to new MCUs during semiconductor shortages

3. Hardware Stack and System Architecture

The alternative hardware system features:

• A dual-core automotive-grade microcontroller (e.g., STM32H7 or NXP S32K series)
• High-speed CAN-FD, UART, LIN, and SPI interfaces
• Real-time clock and memory fault detection
• 12V DC input protected by active MOSFET switching
• Embedded RTOS kernel (FreeRTOS or Zephyr RTOS)
• Layered PCB with thermal zones for high-current circuits

One key design choice was separating the power regulation and logic control domains to avoid cascading failures during overloads. The PCB supports external TVS diodes at all IO ports and dual-path ground planes.

4. Short-Circuit Immunity and Power Integrity

Transient electrical faults can cripple EV systems. The Inonu system integrates:

• TVS diodes rated for <5ns clamping response
• N-channel MOSFETs with sub-microsecond turn-off time (tr ≈ (Qg × Rg) / Vgs)
• Overcurrent detection via current-sense amplifier
• Fast recovery fuse modules (polymer-based)

During bench testing, a 10A/2µs simulated short was mitigated within 0.8µs. This is well below the threshold where critical MCU functions would lock or brown out.

5. MCU Firmware Portability and Migration Design

Unlike rigid systems, the Inonu EV controller supports MCU migration through a modular HAL (hardware abstraction layer). During chip shortages, engineers can:

• Switch from STM32 to NXP MCUs
• Re-map GPIO and interrupts
• Adjust CAN/SPI/ADC configurations
• Rebuild with RTOS modules in less than 1 week

Firmware compatibility was demonstrated with real-world code ported between STM32H750 and S32K344 platforms.

6. Real-Time OS Integration

The firmware stack runs on FreeRTOS (optional Zephyr). Services include:

• Task prioritization for motor control, diagnostics, and communication
• Watchdog timers with hardware reset fallback
• OTA (Over-the-Air) bootloader for updates

The real-time behavior was verified using logic analyzers and cycle-count tracing. ISR response times averaged below 50 µs, even under full system load.

7. Testing and Environmental Qualification

The system was subjected to:

• Short-circuit surge testing (10A peak)
• Voltage droop (down to 6V)
• Temperature extremes (-40°C to +85°C)
• Vibration and thermal cycling (automotive AEC-Q100 spec)

All tests were passed within industry-accepted margins, indicating robustness for Tier-2 EV use.

8. Benchmark vs. HW4 and Commercial Platforms

Feature	Inonu Alt. System	Tesla HW4	STM32 EV Kits
Open Firmware	✅	❌	✅
Short-Circuit Immunity	✅ (<1µs)	✅ (<1µs)	❌ (>5µs)
Modular MCU Porting	✅	❌	❌
RTOS Support	✅ (FreeRTOS)	Partial	✅
OTA Updates	✅	✅	❌

9. Potential Applications and Future Development

Beyond EVs, this fault-tolerant embedded controller is applicable in:

• Aerospace subsystems (drone and cube satellite control)
• Autonomous ground vehicles
• Industrial robotic arms
• Smart agricultural machinery

The next phase of development includes:

• ISO 26262 functional safety certification
• CANOpen and Ethernet integration
• Custom silicon co-design (ASIC/FPGA hybrid)

10. Conclusion: Local Innovation with Global Reach

Inonu University’s HW4-inspired system isn’t just a regional academic project—it’s a viable path forward for developers seeking high-reliability embedded control with open access and modularity. It reflects a broader shift in embedded systems: from closed and rigid to flexible, resilient, and globally scalable.

As Tesla and others push the boundaries of automotive autonomy, alternatives like this one—born from the labs of Malatya—will play an important role in keeping innovation accessible.

---

LED Matris ile Kayan Yazı (MAX7219 Projesi)

Arduino ile LED Matris Üzerinde Kayan Yazı Efekti – MAX7219 Projesi

---

📌 Giriş:

Kendi dijital tabelanızı yapmaya ne dersiniz? Arduino ve MAX7219 modülü ile oluşturulmuş LED matris ekran sayesinde kayan yazılar oluşturabilir, duyurular, saat, sıcaklık gibi bilgiler gösterebilirsiniz. Hem estetik hem öğretici bir projedir!

---

🧰 Kullanılan Malzemeler :

Arduino UNO veya Nano – Her türlü LED kontrolü için ideal

MAX7219 LED Matris Modülü – 8x8 LED dizisi ile kayan yazı ve efektler

Jumper kablolar – Temiz bağlantılar için

Breadboard (isteğe bağlı) – Geçici prototipleme kolaylığı

⚠️ Bu proje, reklam panosu, saat ekranı ya da eğitim amaçlı efekt uygulamaları için birebirdir. Projeyi büyüterek 4'lü veya 8'li LED matris serisi kullanılabilir.

---

🔌 Bağlantı Açıklaması:

MAX7219’in bağlantısı SPI üzerinden olur:

DIN → Arduino D11 (MOSI)

CS → D10

CLK → D13 (SCK)

VCC → 5V, GND → GND

---

💡 Kayan Yazı Arduino Kodu (Örnek):

#include <LedControl.h>

LedControl lc=LedControl(11,13,10,1); // DIN, CLK, CS, display sayısı

void setup() {

  lc.shutdown(0,false);

  lc.setIntensity(0,8);

  lc.clearDisplay(0);

}

void loop() {

  // Buraya kayan yazı fonksiyonu eklenir (library özel)

}

Kütüphane: LedControl.h veya Parola.h gibi kayan yazıya özel hazır kütüphaneler kullanılır.

---

🛠️ Proje Nerede Kullanılır?

Dijital duyuru panoları

Tabelalar, saat gösterimleri

Dekoratif elektronik projeler

Okullar ve kurslar için eğitim amaçlı uygulama

Raspberry Pi ile Basit Web Sunucusu Kurmak

Raspberry Pi ile Basit Web Sunucusu Kurmak

Raspberry Pi, sadece fiziksel projeler için değil, yazılım tabanlı web uygulamaları için de mükemmel bir platformdur. Bu yazıda, Raspberry Pi’yi kullanarak basit bir web sunucusunun nasıl kurulacağını adım adım öğreneceksiniz. Bu sistem ile web üzerinden LED yakma gibi uygulamaları kolayca gerçekleştirebilirsiniz.

Gerekli Malzemeler:

Raspberry Pi (3 veya 4 Model)

microSD kart (Raspberry Pi OS kurulu)

İnternet bağlantısı (WiFi veya Ethernet)

USB güç adaptörü

LED ve direnç (opsiyonel GPIO kontrol için)

Projenin Amacı:

Raspberry Pi üzerinde çalışan hafif bir web sunucusu kurarak, web tarayıcısı üzerinden GPIO pinlerini kontrol etmeyi amaçlıyoruz. Örneğin bir butona tıklayarak LED’i yakıp söndürebileceksiniz.

Nasıl Çalışır?

Python’un Flask kütüphanesiyle basit bir web arayüzü oluşturulur. Bu arayüz, kullanıcıdan gelen tıklamaları okuyarak GPIO pinlerine sinyal gönderir. LED gibi bir cihaz bu pinlere bağlıysa doğrudan açma-kapama işlemi yapılabilir. Web arayüzü mobil cihazlardan da erişilebilir şekilde tasarlanabilir.

Geliştirme Önerileri:

Mobil uyumlu kontrol paneli

WiFi şifreli erişim

Sensör verilerini web sayfasında gösterme

Kamera entegrasyonu

Sonuç:

Raspberry Pi ile web sunucusu kurmak hem yazılım hem donanım yönünden size büyük katkı sağlar. Bu basit ama etkili sistem, ev otomasyonu, IoT projeleri ve uzaktan kontrol sistemleri için güçlü bir temel sunar

Jetson Nano: The Compact Powerhouse of Edge AI and Embedded InnovationA 2000-Word Deep Dive into NVIDIA’s Game-Changing Developer Board

🧠 Jetson Nano: The Compact Powerhouse of Edge AI and Embedded Innovation

A 2000-Word Deep Dive into NVIDIA’s Game-Changing Developer Board

In the rapidly evolving world of edge computing, where AI meets robotics, and where compactness competes with capability, the NVIDIA Jetson Nano stands as a monumental milestone. It’s not just a single-board computer (SBC) — it’s a GPU-powered platform designed to democratize AI at the edge. Since its release, Jetson Nano has become a favorite among developers, educators, startups, and even industrial users seeking to harness the power of machine learning in a low-cost, energy-efficient form.

This in-depth article will explore the Jetson Nano from every angle: its hardware specifications, performance in real-world AI tasks, developer ecosystem, educational impact, and how it triumphed as the champion of the Mini Computer World Cup.

---

⚙️ Hardware Specifications

At the heart of Jetson Nano is a unique combination of CPU, GPU, and I/O interfaces designed for AI development and real-time processing. Let’s break down the specs:

CPU: Quad-core ARM Cortex-A57 @ 1.43 GHz

GPU: 128-core Maxwell GPU

RAM: 4GB LPDDR4 (25.6 GB/s)

Storage: microSD slot (UHS-I)

Connectivity: Gigabit Ethernet, 4x USB 3.0, HDMI 2.0, DisplayPort 1.2

Expansion: GPIO, I2C, SPI, UART, I2S, CSI camera connector, 40-pin header

Power Consumption: 5W (default) or 10W (performance mode)

What makes the Jetson Nano special is the inclusion of the Maxwell GPU — a critical component for running AI workloads such as object detection, image classification, and semantic segmentation. This GPU provides unparalleled processing power for an SBC at this price point.

---

🧪 Performance Benchmarks

Jetson Nano’s performance truly shines in AI applications. While it may not match desktop GPUs like RTX cards in raw power, it offers enough capability for real-time inference, even on complex models like MobileNet, YOLO, and ResNet.

AI Task Performance (FPS)

MobileNet (Classification) ~20–25 FPS

Tiny YOLO (Object Detection) ~8–12 FPS

Face Recognition (OpenCV + DNN) ~10 FPS

Pose Estimation (OpenPose Lite) ~5 FPS

These numbers, achieved with optimized TensorRT models, are impressive for a 5–10W device. The ability to run these tasks locally, without cloud dependency, is key for security, latency, and cost-sensitive applications.

---

🤖 Real-World Applications

Jetson Nano is not a toy — it’s being deployed in serious projects worldwide. Here are some notable use cases:

1. Smart Surveillance Systems

Jetson Nano is ideal for building intelligent security cameras capable of detecting motion, faces, or intrusions in real-time.

2. Autonomous Robots

Many robotics projects — from line-following cars to humanoid robots — use Jetson Nano for sensor fusion, motor control, and object detection simultaneously.

3. Edge AI Gateways

For industrial IoT systems, Jetson Nano can serve as a gateway that preprocesses camera feeds, runs AI models, and sends only filtered data to the cloud.

4. AI Education Labs

Universities and bootcamps adopt Jetson Nano as an affordable AI development kit that students can program using PyTorch, TensorFlow, and OpenCV.

---

📦 JetPack SDK and Software Stack

NVIDIA's JetPack SDK transforms the Jetson Nano into a full-fledged AI development machine. It includes:

Ubuntu-based Linux OS (L4T)

CUDA Toolkit for GPU computing

cuDNN and TensorRT for AI model optimization

OpenCV, ROS, and deep learning frameworks like TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime

JetPack simplifies installation and ensures compatibility with most modern AI tools. Combined with NVIDIA's DLI (Deep Learning Institute) courses, it offers a full-stack development experience.

---

🌍 Developer Ecosystem and Community

Jetson Nano’s success is also fueled by its vibrant, global community. On GitHub, forums, Reddit, and YouTube, developers share:

Pre-trained models and inference scripts

DIY robotics projects

Tutorials on TensorRT optimization

Troubleshooting guides and performance tuning

Platforms like JetsonHacks, Seeed Studio, and NVIDIA’s own forums are filled with content for all skill levels.

---

🧠 AI at the Edge: Why Jetson Nano Matters

Why is Jetson Nano so important in today’s tech landscape?

✅ Privacy: Data stays local — no need to upload sensitive video/audio to the cloud

✅ Low Latency: Immediate response in robotics or safety systems

✅ Cost Efficiency: No expensive GPU servers or cloud compute

✅ Scalability: Perfect for POCs, then scalable to Jetson Xavier or Orin

Jetson Nano makes AI accessible, not just to researchers, but to hobbyists, students, and product designers building the next big innovation.

---

🥇 Mini Computer World Cup Champion

Jetson Nano competed against 15 of the most popular mini computers, including:

Raspberry Pi 4

BeagleBone Black

Orange Pi 5

Intel NUC 11

While others outperformed it in raw CPU power (Intel NUC) or GPIO richness (BeagleBone), Jetson Nano excelled in balanced design — delivering edge AI performance, developer support, and low power consumption.

🔥 Final Score vs Intel NUC 11: 4 – 3

The community, benchmarks, and use case diversity all pointed toward Jetson Nano as the ideal modern embedded AI platform.

---

💡 Limitations to Consider

Despite its strengths, Jetson Nano isn’t perfect.

Limited RAM (4GB): Can’t run large models or multitask heavily

No built-in Wi-Fi: Requires USB dongle or adapter

Lack of official display support for some touchscreens

Older CPU architecture (Cortex-A57) compared to newer boards

Yet, its low price and performance-to-cost ratio still make it incredibly valuable.

---

📈 Jetson Nano vs Competitors – Quick Comparison

Feature Jetson Nano Raspberry Pi 4 Orange Pi 5 Intel NUC 11

AI Performance ✅ High ❌ Low ✅ Medium ✅ High

GPU Acceleration ✅ Maxwell ❌ ✅ Mali G610 ✅ Iris Xe

GPIO Support ✅ Yes ✅ Yes ✅ Yes ❌ Minimal

Power Efficiency ✅ 5–10W ✅ 5–7W ✅ 5–10W ❌ 15–30W

Cost ✅ $99 ✅ $55 ✅ $90 ❌ $400+

Wi-Fi Built-in ❌ No ✅ Yes ✅ Yes ✅ Yes

Edge AI SDK ✅ JetPack ❌ ❌ ✅ OpenVINO

---

🛠️ Popular Accessories

Waveshare CSI Camera (for real-time image processing)

Heatsinks & fans (for performance mode)

USB Wi-Fi adapters

M.2/USB SSDs (for faster OS and model loading)

GPIO breakout kits (for robotics)

---

🔮 Future Outlook

Jetson Nano has paved the way for NVIDIA’s edge AI vision. While the Jetson Xavier NX, Orin Nano, and AGX Orin now offer more power, Jetson Nano remains the most affordable way to enter that ecosystem.

For schools, early-stage startups, and makers — it still holds strategic value as the first step in the AI journey.

---

🏁 Final Thoughts

Jetson Nano is not just another SBC. It’s a complete AI platform for those who dream of building smart devices, autonomous systems, or intelligent applications at the edge.

Its balance of GPU acceleration, developer tools, community, and efficiency makes it a champion — both in the Mini Computer World Cup and in the real world of embedded innovation.

:

Arduino ile Park Sensörü Sistemi Kurulumu

Arduino ile Park Sensörü Sistemi Kurulumu

Günlük hayatta araç park ederken mesafe tahmini yapmak zor olabilir. İşte bu noktada Arduino ile yapılan park sensörü sistemi devreye giriyor. Bu proje, özellikle yeni başlayanlar için harika bir elektronik ve sensör uygulamasıdır. Park sırasında aracın engellere ne kadar yaklaştığını ölçer ve kullanıcıya sesli uyarı verir.

Gerekli Malzemeler:

Arduino Uno (veya benzeri)

HC-SR04 ultrasonik mesafe sensörü

Buzzer (sesli uyarı için)

Breadboard ve jumper kabloları

USB kablosu ve bilgisayar

Projenin Amacı:

Bu projede amacımız, araçlara entegre edilebilecek bir geri park sensörü simülasyonu yapmaktır. Ultrasonik sensör yardımıyla önündeki nesneye olan uzaklığı ölçen sistem, belirli bir mesafenin altına inildiğinde buzzer ile sesli ikaz verir.

Nasıl Çalışır?

HC-SR04 sensörü, gönderdiği ultrasonik dalgaların geri dönüş süresine göre mesafeyi hesaplar. Arduino bu verileri alır ve eğer mesafe örneğin 30 cm'den azsa buzzeri çalıştırır. Daha da geliştirerek mesafeye göre farklı ses tonları veya LED uyarıları eklenebilir.

Geliştirme Fikirleri:

LCD ekran ile mesafe bilgisi gösterme

RGB LED ile görsel uyarı

Bluetooth üzerinden telefon uygulaması ile bildirim

Sonuç:

Arduino ile park sensörü yapmak hem eğlenceli hem de öğreticidir. Bu proje, sensör kullanımı ve koşullu kontrol yapıları konusunda temel bilgileri öğretir. Aynı zamanda gerçek hayatta uygulanabilir basit bir otomotiv teknolojisi örneğidir.

ESP8266 ile Kablosuz Nem ve Sıcaklık Takibi (IoT Projesi)

Havanın nem oranını ve sıcaklığını uzaktan izlemek ister misiniz? Bu projede, ESP8266 WiFi modülü ile DHT11 sensörünü kullanarak ortam verilerini gerçek zamanlı olarak bir web arayüzüne aktaracağız. Akıllı tarım, ev otomasyonu ve çevresel izleme gibi birçok alanda kullanılabilir.

Kullanılan Malzemeler

ESP8266 NodeMCU – Hem WiFi hem mikrodenetleyici, IoT’nin kalbi

DHT11 Nem ve Sıcaklık Sensörü – Hava koşullarını ölçmek için ekonomik ve güvenilir

Jumper kablolar – Hızlı ve güvenli bağlantı

Mini breadboard – Projeyi lehimsiz test edebilme imkânı

⚠️ Bu bileşenler sayesinde basit ama güçlü bir uzaktan izleme sistemi kurabilirsiniz. İnternete bağlanan sensör projeleri için temel altyapıdır.

---

🔌 Bağlantı Açıklaması:

DHT11:

 • VCC → 3.3V

 • DATA → D4 (GPIO2)

 • GND → GND

ESP8266: USB kablo ile bilgisayara bağlanır

---

🌐 ESP8266 Web Arayüz Kodları (Basitleştirilmiş):

#include <ESP8266WiFi.h>

#include <DHT.h>

const char* ssid = "WiFi_ADI";

const char* password = "WiFi_ŞİFRE";

DHT dht(D4, DHT11);

void setup() {

  Serial.begin(115200);

  WiFi.begin(ssid, password);

  dht.begin();

}

void loop() {

  float temp = dht.readTemperature();

  float hum = dht.readHumidity();

  Serial.println("Sıcaklık: " + String(temp));

  Serial.println("Nem: " + String(hum));

  delay(2000);

}

---

🛠️ Proje Nerede Kullanılır?

Sera sıcaklık takibi

Ortam izleme istasyonları

IoT eğitimi

Akıllı ev projelerinde sensör verisi izleme

Raspberry Pi ile Güvenlik Kamerası Yapımı

Raspberry Pi ile Güvenlik Kamerası Yapımı

Ev veya ofis güvenliğinizi artırmak istiyorsanız, Raspberry Pi ile kendi güvenlik kameranızı yapmak hem ekonomik hem de eğitici bir yöntemdir. Bu proje sayesinde hareket algılandığında kayıt yapan ve hatta size e-posta gönderen bir güvenlik sistemi kurabilirsiniz.

Gerekli Malzemeler:

Raspberry Pi (3 veya 4 Model)

Raspberry Pi Kamera Modülü (veya USB webcam)

microSD kart (Raspbian yüklü)

İnternet bağlantısı (WiFi veya Ethernet)

Python kurulu işletim sistemi

Projenin Amacı:

Bu projede Raspberry Pi ile gerçek zamanlı görüntü kaydeden ve hareket algıladığında otomatik olarak video kaydı başlatan bir sistem oluşturacağız. İsteğe bağlı olarak kaydı bulut sistemine veya e-posta ile aktarabilirsiniz.

Nasıl Çalışır?

Raspberry Pi’ye bağlı kamera, sürekli olarak görüntüyü izler. Python ile yazılmış bir betik, görüntüde hareket tespit ettiğinde kayda başlar. Bu veriler SD karta kaydedilebilir veya ağ üzerinden aktarılabilir. Hareket algılama için OpenCV kütüphanesi kullanılabilir. Ayrıca, kuracağınız web sunucusu ile farklı cihazlardan canlı izleme yapılabilir.

Geliştirme Fikirleri:

Gece görüşlü kamera entegrasyonu

Yüz tanıma sistemi eklemek

E-posta ile uyarı gönderimi

Google Drive’a otomatik yükleme

Sonuç:

Raspberry Pi ile yapılan güvenlik kamerası projesi, özellikle düşük bütçeyle yüksek fayda sağlamak isteyenler için idealdir. Bu proje sadece ev güvenliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda Python ve görüntü işleme konularında tecrübe kazanmanıza da katkı sağlar.

🏆 Mini Computer World Cup – Full Match Plan⚽

🏆 Mini Computer World Cup – Full Match Plan

⚽ Grup A:

1. Raspberry Pi 4

2. Arduino Mega 2560

3. NVIDIA Jetson Nano

4. BeagleBone Black

5. Orange Pi Zero 2

⚽ Grup B:

6. ASUS Tinker Board

7. Intel NUC 11

8. LattePanda Alpha

9. Banana Pi M5

10. Odroid XU4

---

📅 Maç Planı

🟩 Grup A Maçları

1. Raspberry Pi 4 vs Arduino Mega 2560 ✅ (Yazıldı)

2. Jetson Nano vs BeagleBone Black

3. Raspberry Pi 4 vs Orange Pi Zero 2

4. Arduino Mega vs Jetson Nano

5. BeagleBone vs Orange Pi

6. Raspberry Pi 4 vs Jetson Nano

7. Arduino vs BeagleBone

8. Jetson Nano vs Orange Pi

9. Raspberry Pi vs BeagleBone

10. Arduino vs Orange Pi

🟦 Grup B Maçları

11. Tinker Board vs Intel NUC

12. LattePanda vs Banana Pi

13. Odroid XU4 vs Tinker Board

14. Intel NUC vs Banana Pi

15. LattePanda vs Odroid XU4

16. Tinker Board vs Banana Pi

17. Intel NUC vs LattePanda

18. Banana Pi vs Odroid XU4

19. Tinker Board vs LattePanda

20. Intel NUC vs Odroid XU4

🟨 Grup A ve B’de ilk 2 çıkanlar → Çeyrek Final

---

🔶 Çeyrek Finaller (4 Maç)

21. 1A vs 2B

22. 2A vs 1B

23. 3A vs 3B (Klasman)

24. 4A vs 4B (Klasman)

---

🔷 Yarı Finaller

25. ÇF1 galibi vs ÇF2 galibi

26. ÇF3 galibi vs ÇF4 galibi (Klasman Finali)

---

🏆 Final Maçı

27. YF1 galibi vs YF2 galibi

ESP32 ile Kablosuz Hava Durumu İstasyonu Yapımı

ESP32 ile Kablosuz Hava Durumu İstasyonu Yapımı

Günlük hava durumunu anlık olarak görüntülemek ister misiniz? ESP32 ile kendi kablosuz hava durumu istasyonunuzu kurmak oldukça kolay! Bu proje sayesinde bulunduğunuz bölgenin sıcaklık, nem ve hatta basınç gibi verilerini hem sensörle ölçebilir hem de internetten alınan bilgilerle OLED ekranda gösterebilirsiniz.

Gerekli Malzemeler:

ESP32 WiFi destekli geliştirme kartı

DHT11 veya DHT22 sıcaklık ve nem sensörü

OLED ekran (I2C uyumlu)

Jumper kabloları ve breadboard

Micro USB kablosu ve Arduino IDE

Projenin Amacı:

ESP32 kullanarak bir hava durumu ekranı oluşturacağız. Bu ekran hem bulunduğunuz ortamın sıcaklık ve nemini ölçecek, hem de istenirse internetten OpenWeatherMap API gibi servislerle genel hava durumunu gösterecek.

Nasıl Çalışır?

ESP32, DHT11 sensöründen ortam sıcaklığı ve nem verisini alır. Bu veriler OLED ekrana yazdırılır. Eğer istenirse WiFi bağlantısı üzerinden internetten veri çekilerek “hava durumu”, “rüzgar hızı”, “hava kalitesi” gibi ek bilgiler de sunulabilir. Proje hem yerel hem uzaktan veri alımı örneklerini içerdiği için IoT (Nesnelerin İnterneti) kavramını öğrenmek için harika bir yoldur.

Geliştirme Önerileri:

Web sunucusu kurarak telefon üzerinden izleme

Verileri SD karta ya da Google Sheets'e kaydetme

Güneş paneliyle çalıştırma

Sonuç:

ESP32 ile hava durumu istasyonu yapmak, hem çevreniz hakkında daha fazla bilgi edinmenizi sağlar hem de IoT teknolojilerine sağlam bir giriş yapmanızı kolaylaştırır. Bu proje özellikle çevreye duyarlı bireyler ve mühendislik meraklıları için harika bir başlangıçtır.