Configurar el Arduino UNO Q
Conecta la placa con un cable USB-C de datos y comprueba que Arduino App Lab reconoce el dispositivo correcto. Termina la configuración inicial, conecta la placa y el ordenador a la misma red local y consulta la dirección asignada en Network Info.
Si tienes dudas sobre la conexión, ejecuta un ejemplo LED de App Lab, verifica la respuesta y detenlo. Prepara Bridge para la versión del entorno de ejecución que vayas a usar. Inicia la aplicación y abre la dirección IP de la placa con el puerto :9527.
Para la versión base, descarga primero las bibliotecas de la placa en App Lab y detén la aplicación. En el UNO Q, abre el directorio real de la aplicación y ejecuta python3 tools/prepare-bridge.py seguido de sudo bash tools/router-2m.sh. Vuelve a iniciar la aplicación desde App Lab.
Asignar los ID de los servos
Corta la alimentación antes de cambiar el cableado. Conecta un solo servo para configurarlo, abre «Servo setup» y busca su ID con «Scan all IDs». Introduce el nuevo en «Change ID to», pulsa «Change ID» y vuelve a escanear para confirmarlo. Etiqueta el servo con el ID y su posición física.
El montaje documentado usa 10–14 para la pata izquierda, 20–24 para la derecha, 30–33 para cabeza y cuello, y 34 para el pico. Contrasta el mapa con la revisión de tu equipo antes de instalar los servos.
Revisar el montaje antes de cerrar las piezas
Prueba el encaje de los rodamientos y soportes de servos antes del montaje definitivo. Contrasta la orientación de las piezas y la posición de las fijaciones con los planos de tu revisión. Revisa por separado el lado izquierdo y el derecho.
Con la alimentación desconectada, revisa el recorrido de los cables y deja holgura para las articulaciones. Antes de encender, resuelve cualquier discrepancia entre placas, conectores y documentación.
Localizar el primer punto de fallo
Si no se abre la página de control, verifica que la aplicación esté en ejecución, que la IP sea correcta y que ambos dispositivos compartan la red local. Si la página carga pero faltan lecturas, comprueba Bridge. Si falta un servo, detén el movimiento, corta la alimentación antes de tocar el cableado y revisa el conector y el ID.
Si el robot se inclina después de calibrar, anota qué articulación y qué comando reproducen el fallo. Comprueba la orientación de montaje, el cero mecánico y que los datos de servos e IMU estén actualizados.
Calibrar y probar el movimiento básico
Sujeta el robot con los pies en el aire. En la versión base descrita, la aplicación arranca en «Inference only» con los servos sin par. Antes de activar el movimiento, verifica que «Servos online» indique 15/15 y que «IMU» indique «online».
Coloca una articulación en el cero mecánico y selecciona «Set center & hold» para ese servo. El servo puede moverse al entrar en modo de sujeción. Repite la operación y guarda una copia de tu archivo data/zero_pos.json. Prueba «Default pose» con el robot sujeto antes de ensayar un movimiento pequeño en una superficie plana y despejada.
Probar por separado audio, vídeo y ToF en la versión de IA
Usa el ZIP de App Lab correspondiente a la versión de IA y coteja su SHA-256 con la suma publicada. Guarda una copia de la aplicación y los datos. Confirma el acceso por red antes de activar USB Host, ya que puede interrumpir la conexión por USB o ADB.
Importa el ZIP verificado con «Import App» y «Import from computer». Detén todas las aplicaciones y comprueba el acceso por SSH a través de Wi-Fi. Localiza el directorio de la aplicación con arduino-app-cli app list. Ejecuta allí bash tools/install-ai-support.sh y luego sudo bash tools/router-2m.sh. Conéctate con «Network» en App Lab y selecciona «Run».
El panel de IA está en la dirección base de la placa y el control de movimiento en :9527. Prueba el micrófono, el altavoz y la cámara de uno en uno. La variante descrita documenta el ToF VL53L5CX. Verifica la compatibilidad de VL53L8CX y de su placa adaptadora con tu versión antes de conectarlos.
Para probar el ToF, consulta /api/tof/status varias veces en el puerto 9527. Comprueba state=ranging y fresh=true. El valor seq debe avanzar y valid_zones debe ser mayor que cero.
Simular, entrenar y exportar
El robot ejecuta una política ya entrenada. Para entrenar una propia, usa otro ordenador con una GPU compatible con CUDA y comprueba la tarea prevista en simulación antes de exportar el modelo a ONNX.
Antes de cargarlo, compara el orden de las articulaciones, las entradas de observación y la normalización con los de tu entorno de ejecución. Anota la revisión del hardware, las versiones de entrenamiento y ejecución y la suma del modelo. Sujeta el robot en la primera prueba.
El Microduck original de Pollen Robotics
Pollen Robotics publicó el Microduck original. La adaptación a UNO Q de Luwu Dynamics tiene su propia configuración de hardware y software. Comprueba la compatibilidad con tu montaje antes de trasladar modelos, mapas de articulaciones o valores de calibración.
