Preços do Raspberry Pi vão às alturas por causa da crise de RAM

https://fed.brid.gy/r/https://tecnoblog.net/noticias/precos-do-raspberry-pi-vao-as-alturas-por-causa-da-crise-de-ram/

# TB5-WaLI Home Tour Success (x3)

==== 3/31/26 wali_tours test ====
Successfully performed three 10-stop wali_tours of about 7 minutes each (including successful recoveries)

Dock, Set_Pose_Docked, Undock,
Drive/Turn to "Ready Position"

Nav to front_door, couch_view, laundry, table, dining, kitchen, patio_view, office, hall_view, ready

Dock

#ROS2Nav2 #TurtleBot4 #RaspberryPi5

Navigation, Localization, TurtleBot4, wali, and wali_tour nodes consume 35% not navigating, 75% cpu navigating

Ugh - ROS 2 Nav2 Testing (with default planners and critics - just parameter tweaks)

Managing to nav successfully along open paths, but choke points fail then succeed the second ask.

Ah, but the laundry room - robot sometimes needs human assistance. Perhaps "intentional failures to prevent being assigned laundry duty".

#Ros2Nav2 #TurtleBot4 #RaspberryPi5 #AutonomousRobots

Extensive ALT text on photo

Licht im leeren Nebel – Donau2Space Experiment

Passau, 22:13 Uhr. Die ZF-Werksmauer glänzt noch feucht vom Tag, graublau im LED-Schimmer. Der Fluss trägt leise Strömung, kein Nebel, kein Mensch – nur ich, drei Lichtstrahler und ein Rauschen aus dem offenen Laptoplüfter. Kaltluft zieht entlang der Kaimauer, riecht metallisch, wie wenn Technik atmet.

Startrampe

• Konzept & Motivation
• Aufbau & Technik
  • Mini-Story 1: Stecker-Fail im Dunkeln
• Durchführung in der Nacht
  • Mini-Story 2: Begegnung am Ufer
  • Vergleichsmessung: Luft vs. Fläche
• Messung & Wahrnehmung
• Auswertung & Reflexion
• Fazit
  • Mitmachen & Nachbauen
  • Was ich nächstes Mal anders mache
  • Mini-Datenreport

Konzept & Motivation

Licht ohne Gegenspieler – das war die Frage, die mich hierher gebracht hat. Kann etwas sichtbar werden, wenn nichts da ist, das es streut? Physik sagt nein. Die Nacht sagt vielleicht. Ich wollte den Punkt suchen, an dem Sehen in Glauben kippt. Der Ort: Industriezone am Fluss, klare Sicht, null Nebel laut Sensor. Theorie vs. Wahrnehmung – wer gewinnt?

Aufbau & Technik

Gegen 18 Uhr begann ich mit dem Aufbau. Die Stative standen schmal wie Dreibeine eines Forschungsteams vom anderen Stern. Jeder LED-Strahler (~10 000 lm, 6500 K) bekam eigene Zuleitung zu einem zentralen Verteiler, der an einem Raspberry Pi 5 hing. Am Pi steckte der Lichtspektrum-Analysator und das GPS-Modul; alles lief per SSH vom Laptop aus. Der Logger schrieb alle fünf Sekunden eine Zeile:

Die Kamera im Nachtmodus war auf 1/8 s Belichtung eingestellt – genug, um Bewegungen weich zu zeichnen, ohne das Licht ganz auszubrennen.

Equipment (für die Statistik):

• 3× LED-Strahler 6500 K
• 1× Raspberry Pi 5
• 1× Spektrumanalysator
• 1× GPS-Modul
• 1× Kamera im Nachtmodus
• 12 V-Akkupacks ×4

Mini-Story 1: Stecker-Fail im Dunkeln

19:20 Uhr. Kurz bevor die Testreihe losgehen sollte, fiel LED B aus. Kein Licht, kein Signal im Log. Ich tastete die Kabel – eiskalt. Die Buchse locker, vermutlich Kontaktkorrosion. Feuchtigkeit? Ein kurzer Kurzschlussknack im Verstärkerboard. Also: Handschuhe aus, Stecker reinigen, mit Tape fixieren. Zwei Minuten später glühte der Strahler wieder. Ich notierte im Log: Fix no. 1 / lesson: Kontakte checken auch bei 5 °C.

Durchführung in der Nacht

Um 20 Uhr startete die Hauptaufnahme. Der Himmel klar wie ein schwarzes Display. Die Strahler zogen drei pralle Kegel in die Dunkelheit, die Donau spiegelte bits von Licht zurück. Die Luft: leer, trocken. Die Kegel blieben unsichtbar – nur der Ursprung leuchtete.

Ich ging entlang der Sensorlinie, jede 3 m ein GPS-Ping. Dabei nahm ich kurze Video-Segmente auf. Irgendwann hörte ich hinter mir Schritte –

Mini-Story 2: Begegnung am Ufer

Ein Wachmann, vielleicht Mitte 50, blieb stehen, sah auf meine LED-Festung. „Nebelwarnung?“ fragte er. Ich lachte: „Nein, Experiment zur Unsichtbarkeit.“ Er runzelte die Stirn und ging weiter. Aber der Satz blieb hängen: Warnung ohne Nebel – vielleicht trifft das meine ganze Idee besser als jede Messkurve.

Vergleichsmessung: Luft vs. Fläche

21 Uhr. Spontane Zusatzreihe: eine alte weiße Plane als Reflektor 10 m vor LED C gespannt. Neue Log-Datei gestartet. Sofort sprang die Intensität um +12 %, Spektrum leicht nach rechts verschoben (Peak ~470 nm). Auf Fotos zeigte sich: Erst durch Streuung auf der Plane wird der Kegel sichtbar, fast greifbar. Luft allein reicht nicht, aber das Auge erfindet manchmal trotzdem Fläche.

Messung & Wahrnehmung

Ich legte alle Logs übereinander. Zwischen 20:00 und 22:00 bewegten sich die Intensitäten stabil bei ±0,5 %. Interessant: In Phasen, in denen ich subjektiv „mehr Tiefenleuchten“ spürte, hatte der Sensor keine Abweichung registriert. Wahrnehmung also als Eigenrauschen. Ich markierte Einträge im Notizfeld:

20:47 Uhr – Licht wirkt dichter.
21:28 Uhr – nach Plane-Test: visuelle Ruhe, Auge entlastet.

Eine kleine Tabelle in meinem Notebook fasst es so:

| Zeitpunkt | Medium | Peak [ nm ] | ΔIntensität | Eindruck |
|————|———-|————–|—————|
| 20:15 | Luft | 465 | – | flirrend |
| 21:10 | Plane | 470 | +12 % | fester, ruhiger |
| 21:45 | Wasserreflex | 466 | ±0 % | vibrierend |

Die Kälte machte sich inzwischen in den Händen breit. Beim Spektrum-Scan roch es leicht ozonisch – LEDs unter Last. Gegen 22:30 brach ich ab.

Auswertung & Reflexion

Im Auto, Scheiben beschlagen, Laptop summt. Die GPS-Korrelation zeigt keine echten Intensitätssprünge, nur minimale Schwankungen beim Übergang von Beton zu Wasser. Aber meine Wahrnehmungskurve, die ich handschriftlich skizzierte, steigt genau da. Offenbar wohnt der Illusion der Bewegung im Licht eine eigene Logik inne. Technik misst konstant – das Auge ergänzt.

Ich realisiere: Vielleicht ist das Experiment weniger physikalisch als existenziell. Licht ohne Medium wird zum Spiegel für Aufmerksamkeit. Und fei, in dieser Nacht hat die Donau mir gezeigt, dass selbst reine Daten einen Herzschlag simulieren können.

Fazit

Sichtbarkeit hängt nicht nur vom Stoff ab, den sie trifft, sondern vom Blick, der sie erwartet. Zwischen LED-Puls und Flusstiefe tastet sich das Denken an das Unsichtbare. Die Nacht war leer – und gerade deshalb voll Erkenntnis.

Mitmachen & Nachbauen

• Sichere Variante: nutze LED-Taschenlampen (<1000 lm) auf leerem Parkplatz oder Balkonwand, nicht am Ufer.
• Lesbare Sensorlogs lassen sich auch mit Fotometer-App und Stativ erzeugen.
• Reflexionsvergleich: weißes Blatt Papier vs. freier Raum. Unterschiede fotografieren, Helligkeitswerte vergleichen.

Was ich nächstes Mal anders mache

• Vorab Steckkontakte isolieren (Silikonringe).
• Kamera mit manuellem Fokus, um Flirr-Fehler zu reduzieren.
• GPS-Logging engmaschiger (alle 2 m).
• Plane-Test systematisch mit Abstandsstufen (5–15 m).

Mini-Datenreport

• Kaltluft 5,6 °C / Wind 7,2 km h – keine Nebelbildung.
• LED B-Kontaktfehler → Fix bei 19:20 Uhr.
• Peak-Verschiebung Luft→Plane: +5 nm (465→470).
• Subjektive Tiefenwirkung ohne messbare Intensitätsänderung (<0,5 %).
• GPS-Strecke: ca. 60 m Sensorlinie entlang Kaimauer.
• Beobachtung: Wahrnehmungskurve korreliert nicht mit Messkurve.

Die Donau schwieg weiter. Und das Licht, das nichts traf, schrieb trotzdem Daten in die Nacht.

Stille über Passau – Donau2Space Experiment

Stille über Passau – Nachtlog eines Experiments

Die Donau liegt schwarz und unbewegt, ein Streifen aus kaltem Metall unter der Veste. Nur die Straßenlaternen unten glühen gelb, als wollten sie die Dunkelheit mit Milch verrühren. Ich, Mika, 18 und halb Nerd, halb Nachtmensch, stehe auf dem Plateau und blinzle gegen den Wind. Mein Atem zieht Schlieren, 5,9 °C laut Sensor, Windgeschwindigkeit 9,3 km/h. Die Stadt klingt weit weg – so, als hätte sie den Lautstärkeregler gefunden und leiser gedreht.

Startrampe

• Stille über Passau – Nachtlog eines Experiments
• Standort und Vorbereitung
• Erster Zyklus & Kalibrierung
• Vergleichsmessung – Normal vs. Echtzeit‑Stacking
• Versuchsphase 2 – Der Algorithmus tanzt
• Nachtphase – Müdigkeit und Klarheit
• Das Bild formt sich
• Abschluss und Reflexion
  • Mitmachen & Nachbauen
  • Was ich nächstes Mal anders mache
  • Mini‑Datenreport

Irgendwo in mir läuft ein anderer Regler hoch: Spannung. Denn heute Nacht will ich wissen, ob Dunkelheit selbst Daten ausspuckt, wenn man nur lange genug hinhört.

Standort und Vorbereitung

20:05 Uhr. Das Stativ quietscht leicht, als ich es gegen die Mauer drücke. Ich richte die Linse gen Südosten, dorthin, wo die Donau sich spiegelt wie ein gesplittertes Display. Die Hardware liegt bereit:

• Spiegellose Kamera – Sony A7C
• Raspberry Pi 5 (Onboard‑Rechner mit Python‑Stacking‑Script)
• Weitwinkel 24 mm f/1.4
• WLAN‑Dongle, SSH‑Verbindung ins Handy-Hotspot‑Netz
• 20 Ah Akku und Ersatz-Powerbank
• Wetter‑Sensor‑Kit (Temp + Wind)

Die Verkabelung glüht im Dunkeln wie eine winzige Startbahn aus LED‑Punkten.

Mini‑Story 1 — Fail & Fix:
Noch bevor der erste Zyklus startet, flackert der Bildschirm kurz, dann Dunkel. Fehlermeldung: voltage drop detected. Ich fluche leise und taste das Kabel entlang – Steckkontakt locker. Ein Stück Tape später hält’s. Lesson: Auch 9 Euro‑Kabel verdienen Respekt.

Erster Zyklus & Kalibrierung

20:30 Uhr. Testaufnahme mit ISO 800, 120 s Belichtung, Blende 1.4. Auf dem Display ein graublaues Rauschen, kaum Strukturen. Das Stacking‑Script läuft, jede Aufnahme bekommt Zeitkoordinaten. Mein Terminal zeigt:

Fühlt sich absurd an, Wind in Zahlen zu tippen, während er in Echt durchs Haar pfeift. Ich überprüfe das erste Heat‑Map‑Overlay: leichte Erwärmung an der Pi‑Platine (36 °C). Nichts Kritisches, aber ich notiere’s.

21:05 Uhr. Zweiter Zyklus mit +60 s Belichtungszeit. Fokus minimal nachjustiert. Das Histogramm verrät: die Lichter „ziehen“. Ursache wohl Streulicht aus der Stadt, reflektiert von der feuchten Luft.

Mini‑Story 2 – Begegnung:
Ein Sicherheitsmann stapft vorbei, Taschenlampe kurz im Gesicht. „Alles gut hier oben?“ – „Nur Daten sammeln, servus!“ Er nickt, schaut aufs Display, murmelt: „Schaut fei a bissl aus wie Kunst.“ Und verschwindet wieder in der Nacht.

Vergleichsmessung – Normal vs. Echtzeit‑Stacking

22:10 Uhr. Ich starte eine kontrollierte Gegenreihe: dieselbe Szene, diesmal ohne Algorithmus. 3 × 200 s Einzelbelichtungen.

| Parameter | Normalaufnahme | Echtzeit‑Stacking |
|————|—————-|——————-|
| ISO | 1600 | 1600 |
| Blende | f/1.4 | f/1.4 |
| Gesamtbel. | 600 s | 600 s |
| Mean Noise | 0.017 | 0.009 |

Das Stacking halbiert das Rauschen und hebt Sterne hervor, die vorher untergingen. Aber die Schatten bekommen einen unnatürlich cyanfarbenen Stich. Blendschleier? Software? Ich markiere die Frames fürs Debugging.

23:00 Uhr. Temperatur droppt auf ~5.4 °C. Der Wind zieht an, beständiger Strom von 9–10 km/h. Ich merke, wie die Kälte ins Metall kriecht, in die kleinen Leiterbahnen. Vielleicht hören sie’s auch?

Versuchsphase 2 – Der Algorithmus tanzt

23:45 Uhr. Ich lasse den Pi in den „Analyse‑Modus“ schalten – Filter sucht Punktquellen, ordnet Intensitätscluster nach Wahrscheinlichkeit. Auf dem Display grüne Pixel. Die Software kommentiert kühl:

Realität oder Algorithmus‑Phantom? Wenn man lang genug in Daten starrt, antwortet die Fantasie.

Zwischen 0:00 und 1:00 Uhr schwankt der Rotkanal. Später sehe ich den Grund: günstiger China‑Adapter am Netzteil, minimale Spannungsschwankungen – Rot wird stärker korreliert. Physik trifft Bastlerpech.

Noch ein Fail & Fix: Ich löte den Kontakt notdürftig mit einem Feuerzeug erwärmt, plus Stanniol‑Hülle. Impro‑Style, aber funktioniert.

Nachtphase – Müdigkeit und Klarheit

1:30 Uhr. Ich knie mich neben den Pi, lausche. Das Rattern der Lüfter wird zum rhythmischen Puls. Die Donau unten spiegelt ein paar Ampeln, verzogen wie Morsezeichen. Ich reibe mir die Augen: Jedes Frame ist ein Blick ins gleiche Nichts, nur minimal versetzt.

2:10 Uhr. Ein Testlauf mit ISO 2000, 150 s zeigt erstes Stern‑Glühen. Vielleicht Signal, vielleicht nur Sensorhitze. Ich notiere: Noise = Sprache der Nacht. Dabei frieren mir fast die Finger ab.

In den Logs steht:

Statistisch banal, visuell poetisch – als würde der Himmel kurz atmen.

Das Bild formt sich

3:10 Uhr. Ich klicke auf „preview merge“. Langsam taucht etwas auf: der urbane Glanz unten, darüber ein dunstiger Schleier aus Lichtkörnern. Kein echtes Abbild der Milchstraße, mehr ein digitales Phantom – aber schön. Ich stoppe. Sichere alles auf SSD. In meinem Logbuch steht:

Realität, Signal, Störung – sie klingen ähnlich, wenn man sie durch Code hört.

Abschluss und Reflexion

4:15 Uhr. Der Wind pfeift, ein V auf meinem Stativ klappert. Unten rollt ein Laster über die Brücke, nur ein einzelner, er klingt wie das Ende der Nacht. Ich ziehe Kabel, kleiner letzter Blick auf das Display – letzter Frame gespeichert.

Zwischen Codezeilen und Dunkelheit hat sich eine seltsame Ruhe breitgemacht. Ich glaube, Dunkelheit ist kein Mangel an Daten, sondern eine andere Art Information: sehr langsam, sehr leise.

Servus Passau – Daten gesichert, Geist wach.

Mitmachen & Nachbauen

• Sicherer Testort, keine exponierten Höhen – stabile Plattform gegen Wind.
• Kamera + Einplatinen‑Rechner reichen. Langzeitbelichtungen ab 60 s sinnvoll.
• Nur CE‑geprüfte Akkus verwenden, Kabelzug entlasten.
• Eigenes Log-Script schreiben: Datum + Messdaten + Kommentarzeile pro Zyklus.

Was ich nächstes Mal anders mache

• Stromversorgung doppelt sichern, keine Billig‑Adapter.
• Algorithmus modularer aufbauen – Fehlerlogs separat speichern.
• Vergleiche mit IR‑Filter und kürzeren Belichtungen.
• Sensor‑Wärmeverlauf aktiver überwachen.

Mini‑Datenreport

• Temperaturverlauf: 5.9 → 5.4 °C über 6 h, linear ~0.08 °C/h Verlust.
• Wind: konstant ~9 km/h, keine Böenspitzen.
• Mean Noise Ratio: Stack 0.009 vs. Normal 0.017 (= −47 %).
• Rotkanal‑Drift: +3 % ab 0 Uhr → Spannungseffekt bestätigt.
• Gesamtframes: 84, davon 5 verworfen (Bewegungsfehler).
• Subjektiver Befund: Dunkelheit als Datenträger spürbar – visuelle Ruhe trotz technischen Lärms.

Am Ende bleibt ein leises Knistern im Denken: Daten sind nur eine andere Form von Staunen.

# Week Later Google Gemini Has Fried My Brain

Never ask an AI for help - they will help you to go crazy.

The story of asking Gemini to help optimize ROS 2 Jazzy Nav2 for my TurtleBot4 / Raspberry Pi 5 robot TB5-WaLI

https://forum.dexterindustries.com/t/years-asking-humans-and-google-finally-google-gemini-answered/10759/2?u=cyclicalobsessive

#GoogleGemini #ROS2Nav2 #TurtleBot4 #RaspberryPi5

ICE-Tower Cooler für den #raspberrypi5

https://raspithek.de/hardware/cooler/ice-tower-cooler-5-fuer-den-raspberry-pi-5/

Raspberry Pi снова подняла цены из-за продолжающегося дефицита памяти

Некоторые продукты Raspberry Pi с объемом памяти 2 ГБ и более скоро подорожают с 💰 $10 до 💰 $60.

Компания Raspberry Pi, следуя изначальному повышению цен о котором было объявлено два месяца назад, снова повышает стоимость на некоторые свои модели одноплатных компьютеров.

🔗 https://tefida.com/raspberry-pi-is-raising-prices-again-as-memory-shortages-continue/

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