La carte Arduino Nano 33 BLE est batie autour d'une MCU Nordic nRF52840 (64 MHz, 1MB FlashRAM, 256KB SRAM) avec un module Bluetooth® NINA-B306 et une centrale inertiele IMU LSM9DS1.
La carte Arduino Nano 33 BLE peut être achetée individuelement ou bien dans ce kit dédié à Tiny Machine Learning. Ce dernier kit comporte une platine pour brancher facilement une camera OV7675 et des 6 platines Grove (3x I2C, 1 x Analogique A6 et A7, et 2x Numérique pour D11 et D12) ainsi qu'un bouton raccordé à D13.
Il faut installer préalablement la carte dans l'IDE Arduino 1.8 via le grestionnaire de cartes en recherchant les cartes Arduino Mbed OS Nano Boards.
Ouvrez le croquis d'exemple Blink.
Sélectionnez le type de carte Arduino Nano 33 BLE.
Compilez et chargez le croquis : la Led orange à coté du connecteur micro-USB doit clignoter à une fréquence de 1 Hz.
https://github.com/arduino-libraries/Arduino_LSM9DS1
Installez les bibliothèques Arduino_OV767X et Harvard_TinyMLx
Ouvrez le croquis person_detection depuis les exemples Fichier > Exemples > Harvard_TinyMLx.
Compilez le croquis et chargez sur la carte.
https://docs.edgeimpulse.com/docs/tutorials/audio-classification
https://www.arduino.cc/reference/en/libraries/arduinoble/
https://github.com/tinyMLx/arduino-library/tree/main/examples
La carte est supportée par RIOT OS
Le programme suivant fait clignoter les 5 Led de la carte.
cd ~/github/RIOT-OS/RIOT
make BOARD=arduino-nano-33-ble -C tests/leds flash