Placa UNO Q - 2GB RAM

Arduino UNO Q placa hibrida con Microprocesador Linux y Microcontrolador

Placa de desarrollo de nueva generación que integra un SoC Qualcomm Dragonwing QRB2210 con Debian Linux y un microcontrolador STM32U585.

​Formato y pines compatibles con Arduino UNO, añadiendo conectividad Wi‑Fi 5, Bluetooth 5.1, almacenamiento eMMC y conectores de alta velocidad para cámaras y pantallas.

Pensada como “todo en uno”: puede ser a la vez microordenador Linux, controlador de tiempo real y cerebro central de proyectos avanzados con IA ligera.

Características técnicas

Microprocesador (MPU): Qualcomm Dragonwing QRB2210, CPU quad‑core Arm Cortex‑A53 a 2,0 GHz con GPU Adreno y doble ISP para cámaras hasta 2×13 MP o 25 MP.

​Microcontrolador (MCU): STM32U585 (Arm Cortex‑M33 hasta 160 MHz, 2 MB Flash, 786 KB SRAM) dedicado a tareas de tiempo real y E/S.

Memoria y almacenamiento: 2 GB LPDDR4 y 16 GB eMMC integrados.

​Conectividad inalámbrica: Wi‑Fi 5 de doble banda (2,4/5 GHz) y Bluetooth 5.1 con antena integrada.

​Puertos y alimentación:

1× USB‑C (alimentación, datos, host/device y salida de vídeo DisplayPort Alt‑Mode).

Alimentación por USB‑C (5 V hasta 3 A) o VIN 7–24 V.

Interfaces: I2C/I3C, SPI, UART, CAN, PWM, ADC, GPIO, JTAG, conectores de alta velocidad inferiores para MIPI‑CSI (cámaras), MIPI‑DSI (pantallas) y audio analógico.

Factor de forma: compatibilidad con headers clásicos de Arduino UNO para shields existentes y conector Qwiic/Qwiic‑Modulino para módulos I2C enchufables.

Sistema operativo: Debian Linux en el MPU, con soporte para Python, servicios de red, contenedores ligeros, etc., mientras el MCU ejecuta sketches Arduino sobre Zephyr.

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Usos recomendados

Micro‑PC embebido para IoT avanzado: servidor web local, pasarela MQTT, dashboards, registro de datos y control de actuadores desde el mismo tablero.

Robótica y mecatrónica: el MPU ejecuta lógica de alto nivel, planificación o visión, mientras el MCU controla motores, sensores y lazo cerrado sin latencias de sistema operativo.

Visión artificial y Edge AI: uso de la CPU/GPU e ISP para procesado de cámara (detección de objetos, seguimiento, reconocimiento básico) directamente en la placa, sin depender de la nube.

Proyectos educativos avanzados: enseñar Linux embebido, tiempo real y comunicación MPU–MCU manteniendo la familiaridad del ecosistema UNO y el IDE de Arduino.

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