Yaygın Kullanılan ARM Tabanlı Tek Kart Bilgisayar Sistemleri ve Kullanım Alanları

Abstract

Son yıllarda gömülü sistemler üzerine yapılan uygulamalarda ciddi artışlar gözlenmektedir. Özellikle, kullanım kolaylığı, maliyet düşüklüğü ve boyutlarının küçülmesi sebebiyle tek kart bilgisayar sistemleri, gömülü sistem uygulamalarında yaygın olarak tercih edilmeye başlanmıştır. Üzerinde bulunan çeşitli iletişim ara birimleri sayesinde farklı cihaz veya algılayıcılarla rahatlıkla iletişim kurulabilmektedir. Bu sayede, robotik, nesnelerin interneti, sağlık, bilgisayarlı görme ve akıllı ev uygulamalarında kullanılmaktadır. Ayrıca, endüstriyel alanda ürün geliştirme ve akademik alanda yapılan prototip çalışmalarında tercih edilmektedir. Bu makalede, yaygın olarak kullanılan tek kart bilgisayar sistemleri üzerine bir araştırma sunulmaktadır.

Keywords

• Tek kart bilgisayar sistemleri,BeagleBoard,PandaBoard,Raspberry Pi,BeagleBone

References

1. Solak S., “Gezgin Robotların Konum Belirleme ve Engel Sakınım Probleminin Tek Kartlı Bilgisayar Sistemi Kullanılarak Çözümü”, (doktora), Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri enstitüsü, (2016).
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Single-board_computer, (Ziyaret Tarihi:30 Mayıs 2016)
3. Alee N., Rahman M., Ahmad R.B., “Performance Comparison of Single Board Computer: A Case Study of Kernel on ARM Architecture”, IEEE The 6th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE 2011), SuperStar Virgo, Singapore, 3–5 Ağustos, 521-524, 2011.
4. Solak S., Bolat E.D., “A Real Time Industrial Application of Single Board Computer Based Color Detection System”, IEEE 8th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO’13), Bursa, Turkiye, 28–30 Kasım, 353-357, 2013.
5. Gomez, A., Cuinas D., Catala P., Xin L., Li W., Conway S., Lack D., “Use of Single Board Computers as Smart Sensors in the Manufacturing Industry”, Procedia Engineering, 2015, 132, 153 – 159.
6. Yakut O., Solak S., Bolat E.D., “Implementation of a Web-Based Wireless ECG Measuring and Recording System”, ICMPMS 2015 : 17th International Conference on Medical Physics and Medical Sciences, İstanbul, Türkiye, 26–27 Ekim, 9(10), 815-818, 2015.
7. Kasundra C.T., Shirsat A.S., “Raspberry-Pi Based Health Monitoring System”, International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, 2015, 4(8), 7147 – 7154.
8. Yakut O., Solak S., Bolat E.D., “Measuring ECG Signal Using e-Health Sensor Platform”, International Conference on Chemistry, Biomedical and Environment Engineering (ICCBEE'14), Antalya, Türkiye, 7-8 Ekim, 65 – 69, 2014.

9. Gupta M.S.D., Patchava V., Menezes V., “Healthcare based on IoT using Raspberry Pi”, IEEE, 2015 International Conference on Green Computing and Internet of Things (ICGCIoT), Noida, India, 8–10 Ekim, 796-799, 2015.
10. Toshniwal K., Conrad J.M., “A Web-based Sensor Monitoring System on a Linux-based Single Board Computer Platform”, IEEE Proceedings of the Southeast Con 2010 (SoutheastCon), Concord, NC, USA, 18 – 21 Mart, 371-374, 2010.
11. More V., Kumar H., Kaingade S., Gaidhani P., Gupta N., “Visual Odometry using Optic Flow for Unmanned Aerial Vehicles”, IEEE 2015 International Conference on Cognitive Computing and Information Processing (CCIP), Noida, India, 3–5 Mart, 1-6, 2015.
12. Damodaran S., Stanley P.K., “Herbal leaves feature extraction using BeagleBoard”, IEEE 2014 International Conference on Electronics and Communication Systems (ICECS), Coimbatore, India, 13–14 Şubat, 1–8, 2014.
13. Nayyar A., Puri V., “A Review of Beaglebone Smart Board’s- A Linux/Android Powered Low Cost Development Platform based on ARM Technology”, IEEE 2015 9th International Conference on Future Generation Communication and Networking, Jeju Island, South Korea, 25–28 Kasım, 55 -63, 2015.
14. https://en.wikipedia.org/wiki/BeagleBoard, (Ziyaret Tarihi:31 Mayıs 2016)
15. Beagleboard.org, BeagleBoard-xM Rev C System Reference Manuel, 2010, http://www.beagleboard.org, (Ziyaret Tarihi:31.05.2016), Amerika Birleşik Devletleri
16. Beagleboard.org, BeagleBoard System Reference Manuel Rev C4, 2009, http://www.beagleboard.org, (Ziyaret Tarihi:31.05.2016), Amerika Birleşik Devletleri
17. http://elinux.org/Beagleboard:BeagleBoard-X15, (Ziyaret Tarihi:31 Mayıs 2016)
18. Beagleboard.org, BeagleBone System Reference Manuel Rev A6, 2012, http://www.beagleboard.org, (Ziyaret Tarihi:07.06.2016), Amerika Birleşik Devletleri
19. Beagleboard.org, BeagleBone Black System Reference Manuel, 2013, http://www.beagleboard.org, (Ziyaret Tarihi:07.06.2016), Amerika Birleşik Devletleri
20. BeagleBone Black System Reference Manuel, 2015, http://www.seeedstudio.com, (Ziyaret Tarihi:07.06.2016)
21. Pandaboard.org, OMAPTM4 PandaBoard System Reference Manual, 2010, http://www.pandaboard.org, (Ziyaret Tarihi:08.06.2016)
22. Pandaboard.org, OMAP4460 PandaBoard ES System Reference Manual, 2011, http://www.pandaboard.org, (Ziyaret Tarihi:08.06.2016)
23. https://en.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi, (Ziyaret Tarihi:09.06.2016)
24. Vujovic V., Maksimovic M., “Raspberry Pi as a Sensor Web node for home automation”, Computers and Electrical Engineering, 2015, 44, 153-171.
25. https://tr.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi, (Ziyaret Tarihi:10.06.2016)
26. Solak, S., Doğru Bolat, E., Tuncer, A., & Yıldırım, M. (2016). A Low Cost Single Board Computer Based Mobile Robot Motion Planning System for Indoor Environments. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 4(4), 95-102. doi:http://dx.doi.org/10.18201/ijisae.23301.
27. Solak S., Bolat E.D., “Distance Estimation using Stereo Vision for Mobile Robot Applications”, IEEE 9th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO’15), Bursa, Turkiye, 26–28 Kasım, 685-688, 2015.