Thiết lập Arduino UNO Q và kiểm tra kết nối
Kết nối Arduino UNO Q bằng cáp USB-C có truyền dữ liệu và chọn đúng bo mạch trong Arduino App Lab. Sau khi hoàn tất thiết lập ban đầu, có thể chạy ứng dụng LED mẫu để kiểm tra phản hồi của bo mạch rồi dừng ứng dụng mẫu.
Kết nối bo mạch và máy tính vào cùng mạng nội bộ. Ghi lại địa chỉ IP thực tế hiển thị trong Network Info. Chuẩn bị Bridge theo phiên bản phần mềm điều khiển đã chọn, chạy ứng dụng rồi mở trang điều khiển động cơ qua cổng 9527 của bo mạch. Kiểm tra riêng hai việc: trình duyệt mở được trang và Bridge đọc được trạng thái động cơ.
Gán ID servo theo vị trí lắp thực tế
Tắt nguồn trước khi thay đổi dây kết nối. Khi gán ID, chỉ kết nối từng servo một. Quét để tìm ID hiện tại, gán ID mới rồi quét lại để xác nhận.
Sơ đồ ID tham chiếu là chân trái 10–14, chân phải 20–24, đầu và cổ 30–33, miệng 34. Dán nhãn ID lên từng servo và ghi lại vị trí lắp. ID trùng trên cùng bus hoặc nhầm vị trí trái phải có thể làm khớp phản ứng sai.
Kiểm tra chiều lắp, vị trí bắt vít và độ chùng của dây
Đối chiếu phiên bản bộ kit với danh mục vật tư. Lắp thử ổ bi và servo vào các chi tiết in 3D để kiểm tra độ vừa trước khi cố định. Phân biệt thanh liên kết trái phải, tay servo và vị trí bắt vít. Để riêng các chi tiết dễ nhầm theo vị trí lắp.
Trước khi đóng vỏ, kiểm tra các bộ phận chuyển động không cọ vướng, dây có đủ độ chùng và không bị kẹp, nhãn servo khớp với vị trí đã ghi. Nếu dùng bo mạch phiên bản khác, kiểm tra thông số dành cho phiên bản đó trước khi kết nối.
Thử chuyển động lần đầu và khoanh vùng sự cố
Đỡ robot để chân không chạm sàn và kiểm tra khớp được chọn có phản ứng đúng hay không. Sau khi xác nhận tư thế mặc định, thử lệnh di chuyển nhỏ trên nền phẳng và thoáng. Dừng thử nếu khớp bị vướng, chuyển động ngoài dự kiến hoặc phản hồi không còn cập nhật.
Nếu không mở được trang điều khiển, kiểm tra IP, cổng, mạng và trạng thái ứng dụng. Nếu trang mở nhưng thiếu servo, kiểm tra Bridge và thông tin chẩn đoán, sau đó tắt nguồn trước khi kiểm tra nguồn, đầu nối và ID. Khi cần hỗ trợ, ghi lại phiên bản bộ kit, phiên bản ứng dụng, ID khớp, các bước tái hiện và thông báo lỗi.
Chẩn đoán và hiệu chuẩn khớp trên phần mềm cơ bản
Chờ App Lab tải xong thư viện cho bo mạch rồi dừng ứng dụng. Trong thư mục cài đặt thực tế của ứng dụng trên UNO Q, chạy python3 tools/prepare-bridge.py rồi chạy sudo bash tools/router-2m.sh. Sau đó chọn Run trong App Lab.
Nhánh master hiện tại của phần mềm cơ bản khởi động ở chế độ Inference only, với mô-men giữ của động cơ được nhả. Trước khi ra lệnh di chuyển, kiểm tra trang chẩn đoán hiển thị đủ 15/15 servo, IMU trực tuyến và phản hồi được cập nhật.
Đỡ robot, đưa từng khớp đến vị trí cơ khí số không rồi chọn Set center & hold cho đúng khớp. Servo có thể di chuyển khi bắt đầu giữ vị trí. Sau khi hiệu chuẩn, sao lưu tệp data/zero_pos.json của chính robot đó. Tư thế số không và Default pose có mục đích khác nhau. Tiếp tục đỡ robot khi tắt mô-men vì thân robot có thể đổ.
Kiểm tra riêng camera, âm thanh và ToF trên bản AI
Dùng gói ZIP App Lab dành cho nhánh AI và đối chiếu mã SHA-256 đã công bố. Sao lưu ứng dụng và dữ liệu trước khi cập nhật. Thiết lập Bridge và USB Host theo đúng phiên bản. Chuyển sang USB Host có thể làm mất kết nối USB hoặc ADB, vì vậy hãy kiểm tra truy cập qua mạng trước.
Dùng Import App trong App Lab để nhập tệp ZIP đã xác minh. Dừng tất cả ứng dụng và xác nhận kết nối SSH qua Wi-Fi. Trong thư mục cài đặt của ứng dụng AI trên UNO Q, chạy bash tools/install-ai-support.sh rồi chạy sudo bash tools/router-2m.sh. Sau đó chạy ứng dụng qua mạng từ App Lab.
Mở giao diện AI tại địa chỉ IP gốc của bo mạch và trang điều khiển động cơ tại cổng 9527. Kiểm tra riêng micrô, loa và camera. Với điều khiển giọng nói, xác nhận liên kết tài khoản và chọn tác nhân theo hướng dẫn của phiên bản. ToF là tùy chọn. Phân biệt VL53L5CX được chỉ định trong nhánh tương ứng với VL53L8CX. Đối chiếu mã mô-đun, bo mạch, đầu nối và trình điều khiển rồi kiểm tra số đo khoảng cách.
Kiểm tra /api/tof/status trước khi thử tránh vật cản. Cảm biến cần ở trạng thái đo khoảng cách, fresh=true, seq tiếp tục tăng và valid_zones lớn hơn 0.
Huấn luyện trên máy riêng và xác minh mô hình ONNX
Chạy môi trường huấn luyện dành cho cấu hình Arduino UNO Q trên máy tính riêng có hỗ trợ CUDA. Thử tác vụ trong mô phỏng rồi xuất mô hình ONNX. Trước khi nạp mô hình, so sánh thứ tự khớp, các biến quan sát, thứ tự đầu vào và cách chuẩn hóa với những gì phần mềm điều khiển yêu cầu.
Lưu cùng mô hình phiên bản phần cứng, phiên bản mã huấn luyện và phần mềm điều khiển, ngày hiệu chuẩn và mã kiểm tra toàn vẹn. Trong lần kiểm tra đầu tiên trên phần cứng, đỡ robot và dừng lại nếu khớp hoặc cảm biến phản hồi khác dự kiến.
Phân biệt thiết kế Microduck gốc và bản Arduino UNO Q
Microduck gốc là dự án của Pollen Robotics. Tài liệu này mô tả bản Arduino UNO Q dựa trên tài liệu phần cứng và phần mềm điều khiển của Luwu Dynamics.
Khi chọn linh kiện, phần mềm hoặc mô hình đã huấn luyện, hãy đối chiếu phiên bản bộ điều khiển và bo mạch, vị trí servo, thứ tự khớp và dữ liệu hiệu chuẩn. Kiểm tra thông số tương ứng trước khi dùng cấu hình hoặc mô hình từ một robot có hình dáng tương tự.
