Кошачьи ушки (echoears) ии ассистент
EchoEar: когда кошачьи ушки встречают искусственный интеллект.
От умной лампочки к собеседнику:
Представьте себе мир, где техника понимает вас с полуслова. Где не нужно тыкать в экран, набирать текст или искать пульт — достаточно просто сказать, и устройство ответит. Это уже не фантастика, а реальность, которая стремительно входит в наши дома.
Но за каждым таким "волшебным" устройством стоит сложная инженерная работа. Если вы когда-нибудь задумывались, как сделать свой собственный голосовой ассистент — не "Алису" или "Сири", а именно свой, уникальный, с собственным характером и возможностями, — то платформа EchoEar станет для вас идеальным стартом.
Что такое EchoEar? Это небольшое устройство в форме забавной кошачьей головы с динамиком, экраном-глазами и чувствительными "ушами" (на самом деле — микрофонами). Но внешность обманчива: внутри скрывается мощный микрокомпьютер, способный общаться с вами на естественном языке, распознавать жесты, реагировать на прикосновения и даже подключаться к интернету, чтобы использовать продвинутый искусственный интеллект.
Кому это нужно? Разработчикам, которые хотят создать прототип новой умной колонки. Студентам, изучающим электронику и программирование. Энтузиастам умного дома, мечтающим о собственном голосовом управлении. Да и просто любознательным людям, которым интересно заглянуть "под капот" современных гаджетов.
EchoEar — это одновременно и готовая игрушка, и мощный конструктор. Она создана компанией Espressif — той самой, которая придумала популярные модули ESP32, лежащие в основе миллионов интернет-вещей по всему миру. И сегодня мы детально разберем, из чего она состоит, как работает и что с ней можно сделать.
Для начинающих: Если вы пока не знаете, что такое микроконтроллер или PSRAM, не пугайтесь — мы будем давать простые пояснения прямо по ходу текста. Технические детали пригодятся, когда вы решите погрузиться в тему глубже.
Генезис и инженерная мотивация: как рождаются такие устройства
Платформа EchoEar разработана не на пустом месте. Инженеры компании Espressif поставили перед собой задачу: показать, на что способен их новый флагманский чип ESP32-S3 в области искусственного интеллекта. Для этого было решено создать не абстрактную плату с выводами, а законченное, почти товарное устройство, которое сразу демонстрирует свои возможности.
Партнером выступила платформа Volcano Engine, предоставляющая облачные AI-сервисы — речь идет о распознавании голоса, генерации ответов и синтезе речи. То есть EchoEar задумывался как гибрид: часть задач решается прямо на месте (например, распознавание команды "включись"), а сложные вопросы уходят в облако, где мощные нейросети формулируют развернутый ответ.
Прототип получил название «喵伴» (что переводится как "кошачий компаньон") — намек на внешний вид и интерактивность. Целью было создание устройства, которое взаимодействует с человеком максимально естественно: через голос, движение и касание.
Для начинающих: Представьте, что вы купили конструктор, который уже собран в красивом корпусе. Но при этом вы можете менять его поведение, перепрограммировать и даже подключать к нему свои датчики. Это не просто гаджет — это платформа для ваших идей.
Техническая эволюция ревизий.
Как и любой инженерный продукт, EchoEar прошел несколько этапов доработок. Сообщество разработчиков активно обсуждало недостатки первых версий, и компания прислушивалась.
Версия Что изменилось Почему это важно
v1.0 Первая версия с базовым набором: 16 МБ Flash (постоянная память) и 16 МБ PSRAM (оперативная память для вычислений). Позволяла запускать простые голосовые модели.
v1.2 Добавлены две сенсорные полоски для управления жестом скольжения (как сенсорная громкость на наушниках). Появилась возможность листать меню или регулировать звук без касания экрана.
v1.3+ Увеличен объем оперативной памяти до 16 МБ (а в некоторых версиях — до 32 МБ Flash). Улучшена разводка платы для снижения шумов в аудиотракте. Звук стал чище, а устройство — быстрее при работе со сложными алгоритмами.
Также разработчики из сообщества начали создавать нестандартные аксессуары: например, поворотную подставку на магнитах, которая позволяет наклонять и вращать "голову" EchoEar для лучшего улавливания звука.
Архитектура и спецификация компонентов: что скрыто внутри
Теперь заглянем внутрь устройства. EchoEar собран по принципу модульности — каждый блок отвечает за свою задачу.
Вычислительное ядро и память:
Сердце устройства — процессор ESP32-S3. Это не просто "микросхема", а целый компьютер на одном кристалле (SoC). Он работает на частоте до 240 МГц и имеет два ядра, что позволяет одновременно слушать микрофон и обрабатывать команды.
Для хранения данных используются модули семейства ESP32-S3-WROOM. Они выпускаются в нескольких вариантах:
· WROOM-1 — самый распространенный. Использует шину Quad SPI (4 линии данных). В версии N8R8 имеет 8 МБ постоянной и 8 МБ оперативной памяти.
· WROOM-2 — более продвинутый. Использует шину Octal SPI (8 линий данных), что удваивает скорость обмена. В версии N32R16V имеет 32 МБ постоянной и 16 МБ оперативной памяти.
Зачем столько памяти? В оперативной памяти (PSRAM) размещаются нейросетевые модели для распознавания голоса. Чем больше модель, тем точнее она понимает речь, особенно в шумной обстановке. Постоянная память (Flash) хранит прошивку и пользовательские настройки.
Для начинающих: Представьте, что Flash — это твердотельный накопитель (как жесткий диск в компьютере), а PSRAM — это оперативная память (ОЗУ). Чем больше ОЗУ, тем более сложные программы можно запускать.
Периферия ввода/вывода
· Микрофоны: Два цифровых MEMS-микрофона LMA3729T381. Они расположены под углом друг к другу, что позволяет определять, откуда исходит звук. Это называется beamforming — формирование луча. Устройство "слышит" вас даже на фоне телевизора.
· Динамик: Усилитель класса D с КПД более 85% и мощностью 3 Вт. Он экономично расходует заряд батареи и выдает достаточно громкий звук для озвучивания ответов.
· Экран: Круглый 1.85-дюймовый дисплей с разрешением 360×360 пикселей. Сенсорный, поддерживает касания и свайпы. На нем можно отображать эмоции (например, анимированные глаза) или текстовые подсказки.
· Датчик движения: Акселерометр и гироскоп BMI270. Он определяет, как вы наклонили устройство. Это позволяет управлять функциями простым поворотом "головы".
· Питание: Поддерживает работу от аккумулятора 18650 (такие же стоят в мощных фонариках) и зарядку через USB-C. Специальный чип BQ27220 следит за уровнем заряда, чтобы вы знали, когда пора подключить кабель.
Связь
EchoEar умеет подключаться к Wi-Fi (стандарт 802.11 b/g/n, только 2.4 ГГц) и Bluetooth 5.0. Это позволяет ему "общаться" с облачными сервисами, а также управлять другими умными устройствами в доме через Bluetooth.
Сравнительный анализ версий ESP32-S3-WROOM
Чтобы выбрать правильный модуль для своего проекта, важно понимать различия. Вот они в таблице:
Параметр WROOM-1 (N8R8) WROOM-2 (N32R16V)
Шина памяти 4 линии (медленнее) 8 линий (быстрее)
Пропускная способность ~320 Мбит/с ~960 Мбит/с
Максимальный объем PSRAM 16 МБ (при 3.3 В) 16 МБ (при 1.8 В)
Антенна Встроенная или внешняя (версия U) Только встроенная
Напряжение на спецвыводах 3.3 В 1.8 В
Когда что выбрать? Если вы делаете простого голосового ассистента — хватит WROOM-1. Если ваш проект требует обработки стереозвука высокого разрешения или сложной нейросети — лучше взять WROOM-2 из-за его скоростной шины.
Для начинающих: В большинстве случаев вам подойдет WROOM-1 — его проще найти, и он стоит дешевле. WROOM-2 пригодится продвинутым разработчикам, которые выжимают из устройства максимум производительности.
Экосистема и альтернативные реализации (Xiaozhi.Me & DIY)
EchoEar — не единственный представитель своего класса. Сообщество разработчиков активно создает аналоги и улучшает существующие решения.
Xiaozhi AI (esp_xiaozhi) — это программная платформа с открытым кодом. Она позволяет превратить любой ESP32-девайс в голосовой ассистент. Главная фишка — опциональность: вы можете выбрать, работать с облачным сервером xiaozhi.me или поднять свой собственный локальный сервер (например, с моделью Ollama).
Многие энтузиасты создают собственные DIY-поделки на основе ESP32-S3-WROOM-1U (версия с внешней антенной). Они добавляют более качественные аудиокодеки (например, ES8311), улучшенные микрофонные предусилители или встраивают устройство в старые радиоприемники.
Для начинающих: Если вы не хотите покупать готовый EchoEar, можете взять любую плату с ESP32-S3, микрофоном и динамиком и установить на нее прошивку от Xiaozhi AI. Получится почти то же самое, но дешевле и с возможностью экспериментов.
Функциональные возможности и режимы работы:
Чем же можно заняться с EchoEar?
1. Голосовое общение в реальном времени. Устройство слушает вас, отправляет аудио в облачный AI, получает ответ и озвучивает его. Задержка составляет 1-2 секунды — почти как в живом разговоре.
2. Локальное распознавание команд. Даже без интернета EchoEar слышит ключевое слово (например, "Привет, компьютер") и активируется. Это экономит трафик и ускоряет реакцию.
3. Управление жестами и касаниями. Можно крутить экран, проводить пальцем по сенсорным полоскам или наклонять устройство — все это меняет режимы работы.
4. Интеграция с умным домом. Через протокол MCP (Model Context Protocol) EchoEar может управлять реле, лампочками, моторами и другими устройствами. Например, сказать "Включи свет в гостиной" — и он передаст команду через Wi-Fi на вашу систему умного дома.
5. Программирование под себя. Вы можете написать свою прошивку на языке C++ (среда ESP-IDF) или использовать Arduino-совместимые библиотеки. Это открывает безграничные возможности: от будильника до метеостанции с голосовым интерфейсом.
Бенчмарки и ограничения: что нужно знать.
Как и у любого устройства, у EchoEar есть свои технические нюансы:
· Нагрев: При активной работе через Wi-Fi процессор греется до 65–70°C. Это нормально для таких чипов, но стоит обеспечить вентиляцию.
· Латентность (задержка): Полный цикл "вопрос-ответ" занимает 1.2–2.5 секунды в зависимости от скорости интернета и загруженности облачного сервера. Местное распознавание ключевого слова происходит за 50 миллисекунд.
· Совместимость: Для разработки нужна среда ESP-IDF версии 5.0 и выше. Все драйверы для периферии (экран, микрофоны, датчики) уже предоставлены в виде готовых библиотек.
· Стоимость: Заводской EchoEar стоит около 3 т.р. DIY-вариант на базе отдельной платы ESP32-S3 и дешевых микрофонов может обойтись в 800-1500 р.
Для начинающих: Если вас пугает нагрев — знайте, что это норма для производительных микроконтроллеров. Просто не закрывайте устройство плотной тканью и дайте ему "дышать".
Подведем черту всему сказанному:
EchoEar — это не игрушка, а полноценный инструмент для внедрения голосового искусственного интеллекта в ваши проекты. Он объединяет в себе высокопроизводительный процессор ESP32-S3, продуманную акустическую схему с шумоподавлением, удобный сенсорный интерфейс и гибкую программную экосистему.
Для разработчиков и инженеров это готовый стенд для тестирования AI-алгоритмов, не требующий пайки или проектирования печатной платы. Вы можете сразу перейти к написанию логики, а не тратить месяцы на аппаратную часть.
Для студентов и любителей это окно в мир современной электроники. Вы не просто читаете про нейросети, а видите их работу вживую, слышите результат и можете изменять его поведение.
Для энтузиастов умного дома это связующее звено между голосовыми командами и физическими устройствами — реле, датчиками, освещением. Один компактный девайс заменяет несколько разных пультов и приложений.
Если же вы просто любопытный человек, EchoEar подарит вам опыт общения с "живым" ИИ, который не стоит на месте, а развивается вместе с сообществом. Вы сможете увидеть, как технологии будущего постепенно становятся частью настоящего.
И последнее: не бойтесь сложностей. Сообщество вокруг ESP32 одно из самых активных в мире. Есть тысячи готовых примеров кода, переводов документации и ответов на любые вопросы. Начать работать с EchoEar так же просто, как подключить его к компьютеру через USB-кабель и загрузить первую прошивку.
Главное — сделать первый шаг. Остальное придет с опытом. А EchoEar станет вашим надежным проводником в мир умных голосовых устройств.
А интересно ли кому-нибудь, как разрабатывается игровой движок для ESP32?
Думаю, кто-то из читателей знает, что я делаю мини игровую консоль. А для неё нужен игровой движок. В интернете я не нашел готовых удобных решений под мою задумку, да и копаться в чужом коде занятие не из самых приятных. Поэтому я решил сделать свою разработку.
Никогда ранее не разрабатывал движки, и хочу пойти по пути не изобретения велосипеда из своих "гениальных" идей, а взять лучшее из существующих решений и что САМОЕ ГЛАВНОЕ, разобраться, зачем и почему сделали именно так. Ну и плюс адаптировать под слабое железо.
Единственное, у меня есть своя основная концепция, которой я хочу придерживаться - хочется сделать так, чтобы не надо было в каждой новой игре плодить C++ классы для новых видов воинов, их особенных параметров и т.д.
Получается я хочу систему, которая имеет набор свойств и операций, из которых уже собираются разные игры.
Как сильно упрощенный пример - движок знает, что существуют координаты объекта и его размеры + есть С++ реализация операции столкновения. А уже конкретная игра решает, что делать при событии столкновения.
И да, можно было бы попросить нейросети написать за меня движок. И у меня уже есть 20 страничная концепция движка от ChatGPT на основе моей идеи. И даже некоторый рабочий код, который двигает воинов на экране по этой концепции.
Но бездумно использовать код от ИИ, особенно в таком проекте, по моему это плохая идея. Плюс ИИ как автонабор текста улетает вперед и уже есть 1000 строк кода, который я ваще не понимаю. А я вот только переварил что такое Entity ID и таблицы свойств.
Поэтому я пошагово разбираю каждый кирпичик движка и составляю сначала архитектурный конспект, потом уже перехожу к коду и классам.
И у меня вопрос - кому нибудь было бы интересно читать итеративный процесс разработки моего движка со всеми пояснениями?
Wi-Fi научился видеть людей сквозь стены. Я полез в код, и там нашёлся подвох
История звучит как фантастика из ближайшего будущего. Берём обычный Wi-Fi, подключаем дешёвую плату ESP32 и получаем на экране человека, который находится за стеной. Без камеры, датчиков и браслетов.
Мне попался проект RuView: https://github.com/ruvnet/RuView, раньше он назывался WiFi-DensePose. На GitHub у него уже около 90 тысяч звёзд, а интернет забит роликами с аккуратными светящимися скелетами.
Я открыл репозиторий, документацию, модели и баг-репорты. Спойлер: это не пустышка. Но домашний рентген за девять долларов пока тоже не завезли.
Как Wi-Fi вообще может кого-то заметить
Роутер постоянно заполняет помещение радиоволнами. Они отражаются от стен, мебели и людей. Когда человек двигается или просто дышит, рисунок отражений немного меняется.
Совместимое железо может отдавать CSI, то есть подробные данные о состоянии радиоканала. Программа получает не фотографию, а огромный набор колебаний амплитуды и фазы.
Если совсем по-человечески, Wi-Fi не видит человека. Он слышит, как тело портит радиоэхо в комнате.
Из этого эха сравнительно легко понять, что кто-то вошёл, вышел или начал двигаться. Дыхание тоже создаёт периодические изменения. А вот восстановить положение рук, ног и головы намного сложнее. Для этого модель приходится обучать на синхронной записи Wi-Fi и камеры, причём конкретная комната сильно влияет на результат.
Что придётся купить
Обычный ноутбук или домашний роутер чаще всего показывает только RSSI, грубую силу сигнала. Этого достаточно для примитивного обнаружения движения, но не для человеческого скелета.
Для нормального CSI проект предлагает ESP32-S3 или ESP32-C6. Одна плата стоит примерно 6-10 долларов, однако в документации советуют использовать несколько узлов. Комплект из трёх-шести ESP32-S3 оценивается примерно в 54 доллара.
Тут есть важный момент. Быстрый запуск через Docker использует симулированные данные. Красивый интерфейс откроется даже без единой платы, но это демонстрация программы, а не доказательство того, что ваш роутер уже увидел соседа.
Официальная demo-визуализация из репозитория RuView.
А где подвох
Разработчики сейчас довольно честно расписали состояние разных частей проекта.
Захват CSI, обработка сигнала, присутствие и движение существуют в коде. Есть прошивка для ESP32, инструкции, модели и открытая лицензия MIT.
А вот самый эффектный режим с 17 точками тела пока сырой. Встроенная модель показывает около 3% PCK@20. Проще говоря, до надёжного восстановления позы ей очень далеко. Более того, текущий путь выполнения этой модели всё ещё возвращает центрированный скелет-заглушку с confidence=0.
В README также есть красивая цифра 82,69% PCK@20, но она относится к отдельному тесту на подготовленном датасете MM-Fi. Это не результат живой работы одного ESP32 в случайной квартире.
Часть демонстраций использует симуляцию. В другом режиме эталонную позу даёт веб-камера, а Wi-Fi добавляется как второй источник данных. В коротком вирусном ролике эта разница обычно теряется.
Не всё гладко и у тех, кто пытался повторить сборку. Один пользователь не смог получить нормальную позу с четырьмя ESP32-S3: https://github.com/ruvnet/RuView/issues/509. Другой подключил шесть узлов, видел входящие пакеты, но скелет не двигался: https://github.com/ruvnet/RuView/issues/386.
Так это фейк или нет
Ни то ни другое.
Физика настоящая. Исследователи уже восстанавливали позу по Wi-Fi в контролируемых условиях. Например, это показано в работе DensePose From WiFi: https://arxiv.org/abs/2301.00250.
RuView тоже не состоит из одного README. Внутри есть прошивка, обработка CSI, модели и активная разработка. Система обнаружения присутствия сама по себе уже интересна для умного дома, охраны, автоматического света и экспериментов без камеры.
Но между «радиоволны чувствуют человека» и «плата за девять долларов рисует точный скелет через стену» пока лежит огромная инженерная пропасть.
Если бы я собирал такой стенд дома, то начал бы с двух-трёх ESP32-S3 и простой цели: заметить человека в соседней комнате. Потом добавил бы калибровку, запись сырых CSI и проверку дыхательного ритма. Позу оставил бы на потом, когда появится воспроизводимая модель, а не только эффектная визуализация.
И всё равно проект крутой. Не потому, что он уже превратил Wi-Fi в камеру, а потому, что показывает, насколько много информации прячется в обычном радиосигнале вокруг нас.
Я собираю подобные проекты и проверяю, что в них реально работает, в Telegram-канале «НЕЙРОЦЕХ»: https://t.me/neurotsekh_ai. Если вам тоже интереснее заглянуть в код и баг-репорты, чем пересказывать вирусный заголовок, заходите.
Наверно я уже схожу с ума (2)
Новая серия мучений и непонятных дебрей.
В прошлый раз я остановился на том что подключил через блютуз и усилок и она звучала как в ведре.
В комментариях много говорили, да и я сам понимал что надо убавить резонанс и обклеить всё изоляцией от чего веса прибавилось почти на кг.
Потом решил экран приделать.
Для начала просто проверить на банальном скетче чуть ли не первое что предложила нейронка.
Начал думать как прямоугольник сунуть в арку потому что Нейронкам верить и доверять это то еще удовольствие.
Решил попробовать дать ей чёткие координаты.
Дано: разрешение экрана 128х64 что равно 128 точек по оси X и 64 по оси Y что думаю очевидно.
Это всё подстраивается под размер окошка и выставлял монтажные точки. которые будут границей.
Показалось это единственным возможным и правильным решением...
Далее лицевую панель тоже обложил изоляцией.
Ну и на лазере вырезал из вспененного коврика кольца что бы звук бился сразу в выход
После тестовый Скетч посмотреть как оно работает что бы окончательно вмонтировать лицевую панель и уже не прикасаться к ней.
Пока как то так.
Думал меньше времени потрачу на это, но тут даже конь не валялся по проделанной работе..
Подключение VR контроллера к ESP32
Чтобы управлять сервами на нашем самолете нужно передать с VR контроллера на ESP32 аналоговые значения c двух осей джойстика.
Так как контроллер у меня с Bluetooth, буду использовать библиотеку Bluepad32 для Arduino. Устанавливается она через менеджер плат, для этого нужно добавить в настройках ссылку на json.
После установки нужно выбирать плату уже из нового набора и прошивать со стиранием, это влияет на потребление во время работы.


Настройки платы
Скетч собрал в DeepSeek и выложил на Github. Можно просто скопировать и залить на плату.
После прошивки порядок действий такой:
Ресет ESP32 с кнопки
Включить VR контроллер
Нажать одновременно @+A
Подождать несколько секунд, плата ищет беспроводной gamepad, когда найдет включается LED (pin22)
Нажать одновременно @+B
После этого в терминал Arduino будут сыпаться значения с осей и кнопок VR контроллера, а на пины 12 и 14 начнет подаваться сигнал управления сервами.
Припаял землю и сигнал сервы к контактам G и 12, а питание к ноге разъема аккумулятора.
Закрываю и проверяю.
Сборка планера
Во время проверки выяснилось что одна из вертолетных серв сдохла – все время грелась, жужжала и дергалась. Из-за удара об землю или может стёрся проводящий слой на резисторе. Решено было ограничиться управлением одним рулём высоты, провести тесты, а креном заняться потом.
Сначала канцелярским ножом отрезал кусок потолочной плитки, зашкурил рисунок и вклеил 1мм карбоновый пруток. Затем обтянул цветным скотчем. Всё это должно усилить руль.



Потолочка с карбоновым прутком (карусель)
Весь пенопласт и самолетную пену режу 9мм канцелярским ножом со свежим лезвием.
Из пачки соуса швейным ножом вырезал петли.
На thingiverse не нашел качалок от своей сервы, начал переделывать то что есть, в итоге нарисовал собственный комплект под свои сервы. Модели положил на Github проекта.
Сделал прорези посередине торцов руля и вклеил туда ухупором петли.
Вырезал лезвием позади крыла сквозной отсек под серву и после установки забил оставшуюся полость.


Серва установлена на свое место
Из 1мм карбонового прутка и канцелярской скрепки изготовил тягу.



Сборка тяги (карусель)
Примотал к прутку куски скрепки с помощью нитки и смочил ее клеем. Циакринового не нашлось, весь высох, зато нашелся китайский двухкомпонентный, тоже просроченный, но удерживать нитку на месте способен.
Длина тяги вышла 22см, что немало, но так как усилие у нас идёт под прямым углом да и не такое оно большое получается, решил обойтись без боуденов и направляющих.
Канцелярским ножом вырезал отсек под плату ESP32 с аккумулятором.
Так же прорезал спереди углубления для грузов, с помощью которых можно будет плавно управлять центром тяжести.
Подбирал разные грузы для смещения ЦТ ближе к носу, попробовал припой, стальные шарики, болты и гайки M6, свинцовые пломбы, в итоге остановился на 10р монетах.


Приемник и аккумулятор на своих местах
Фиксирую кабину куском велосипедной камеры.
Самолет стал весить 70г, немного увеличилась площадь крыльев. Покидал тушку с выключенной электроникой для проверки летных качеств и такое ощущение что немного отклонив сервой хвост вверх он начинает парить лучше чем до переделки.
В следующей части расскажу про прошивку ESP32 и подключение VR контроллера.
VR, AI, провода и пена
Возникла идея скрестить пульт от VR шлема и детский метательный планер.
Чтобы не вышло слишком длинно сделаю несколько отдельных статей для каждого этапа эксперимента.
Концепция и выбор запчастей
Всё должно быть легально, легко переноситься и управляться одной рукой.
Буду использовать то что есть в наличии дома либо максимально доступные и дешёвые комплектующие с Авито и Алика.
Тушка
Выбрал обычный планер из EPP, это доступно и конструкция легко воспроизводима.
Немаловажно ещё то, что прохожим внешний вид самолёта знаком по витринам Союзпечати и вопросов у них не должно возникать. Остановился на размахе крыльев 48см. Есть еще 36см и 85см. Маленький будет хуже летать, а большой с обвесом уже не влезет в 150г.
Электроника
С давних пор валяется кучка запчастей от вертолётика Pilotage Стрекоза Мини.
Аппаратура была переделана под использование с симулятором FPV Freerider, а вот две сервы ждали своего часа.
Сервы с маркировкой PL0609-02D, 4 грамовые, на 20 зубьев, разъем JST 1.25мм, питаются напрямую от 1S аккума.
Аккумулятор буду использовать 6 грамовый от Mobula6 на 250mAh.
Приемник
Приемником будет выступать плата с ESP32. Если пульт будет с BLE, то подойдёт любая плата: ESP32S, ESP32H, ESP32C и обычная. Если пульт с Bluetooth, то заработает только обычная ESP32.
Одна из самых легких плат на ESP32 - Lolin32 lite. На ней есть запаяный разъем под аккумулятор, но если решите подключать батарейку от тинивупа с таким же разъемом проверяйте полярность.
Пульт
У меня нашелся самый простой восьмикнопочный с аналоговым джойстиком, именно этот с Bluetooth, но вроде как бывают в таком же корпусе с BLE.
Полноценный AETR из него не достанешь, но для начала пойдет. Можно например джойстиком влево-вправо отклонять элероны, вверх-вниз - руль высоты, а двумя передними кнопками прощелкивать заданные значения газа.
Прошивка
Проект (пока) несложный, поэтому код буду писать для Arduino в какой-нибудь простой бесплатной иишке, например DeepSeek. Рабочий вариант получается быстро и с первого раза. Код буду выкладывать на Github, там же лежат файлы stl от качалок и кабанчиков.
На этом первая часть закончена. Выбор основных компонентов закрыт, осталось собрать это в кучу и заставить работать. Следующая часть будет про подключение VR контроллера к ESP32. Если появятся вопросы по текущему этапу — напишу дополнение к этой части.






























