機体を確認してランタイムを選ぶ
このキットは、Luwu Dynamics が Pollen Robotics の Microduck をもとに開発した Arduino UNO Q 版です。ハードウェア構成や学習済みの制御ポリシーが異なるため、基板のリビジョン、サーボの型番、使用するランタイムの版を控えてから作業を始めます。
ブラウザーでの操作、サーボ設定、キャリブレーションが目的なら基本ランタイムの master ブランチを使います。USB カメラ、音声入出力、オプションの ToF 測距を使う場合は AI ブランチを選び、拡張基板の版に対応したモジュールを確認します。
UNO Q とブラウザーを接続する
データ通信対応の USB-C ケーブルで UNO Q をパソコンにつなぎ、Arduino App Lab で初期設定を行います。基板を Wi-Fi につなぎ、パソコンまたはスマートフォンも同じローカルネットワークに接続します。
使用するブランチの README に従って Bridge を準備し、App Lab で Run を押します。表示されたウェブ画面を開くか、基板の IP アドレスにポート 9527 を付けて動作制御画面を開きます。
サーボの ID を設定して組み立てる
電源を切ってから配線します。ID を割り当てる際はサーボを一つだけ接続し、設定後に再スキャンして新しい ID を確認し、本体にラベルを付けます。左脚は 10–14、右脚は 20–24、首と頭部は 30–33、くちばしは 34 です。
組み立て PDF の写真で部品の向きと配線経路を照合します。左右で取り付け方向が異なる箇所を確認し、外装を閉じる前にコネクターの差し込み、関節周りの配線の余裕、ケーブルの挟み込みを点検します。
関節を調整して最初の一歩を試す
機体を支え、可動部の周囲を空けます。現行の基本ランタイムは Inference only で起動し、サーボのトルクは解除されています。Calibration で関節を一つずつ機械的な中央位置に合わせ、その関節の Set center & hold を実行します。実行時に関節が動く場合があるため、手を可動範囲から離してから操作します。
サーボが 15/15 で IMU が online と表示されることを確認し、自機の data/zero_pos.json を手元にバックアップします。機体を支えたまま Default pose を試し、姿勢と動きが安定してから、広く平らな場所で小さな指令から歩行を始めます。Torque off を実行すると機体が崩れることがあるので、支えを用意します。
症状から問題を切り分ける
制御画面が開かない場合は、App Lab でアプリが実行中か、基板の現在の IP アドレスとポートが正しいか、操作端末が同じネットワークにいるかを確認します。サーボが検出されない場合は、動作を停止してから電源、コネクター、配線、ID の重複を一つずつ確認します。
IMU がオフラインになったりフィードバックが更新されなくなったりした場合は、機体を支えて動作を止め、使用中のブランチの診断手順を参照します。歩行が一方に偏る場合は、左右の組み立て、配線の引っ掛かり、機械的なゼロ位置を確認します。
AI ブランチの音声・映像・測距機能を設定する
AI ブランチの専用 ZIP とチェックサムを取得し、照合してから App Lab に取り込みます。更新時は既存アプリを停止し、アプリと data ディレクトリを手元に保存します。USB Host と Bridge の設定は AI ブランチの手順に従います。
AI コックピットは基板の IP アドレスのルート、動作制御は同じ IP のポート 9527 で開きます。音声対話は対応するアカウントの連携が必要です。カメラ、マイク、スピーカー、対応する ToF モジュールを個別にテストしてから組み合わせます。
シミュレーションでポリシーを検証する
学習やシミュレーションには、機体に対応する UNO Q 版の学習プロジェクト と、CUDA が使える別のパソコンを用意します。実機で試す前に、ONNX の関節の並びと入力の正規化がランタイムと一致するかをシミュレーションで確認します。
シミュレーションで確認できたポリシーも、実機では機体を支えた状態から段階的に試します。別系統の Microduck 向けポリシーをこのキットにそのまま読み込まず、機体とランタイムの組み合わせを確認します。
