Qualcomm Arduino UNO Q开发板入门（一）

[Darth Nihilus]

（一）Qualcomm Arduino UNO Q开发板开箱及内容物

开箱

本次测评的Qualcomm Arduino UNO Q开发板为2GB RAM + 16GB EMMC版本。DigiKey得捷官网售价487.91元。
Qualcomm Arduino UNO Q开发板产品外包装为印刷纸盒。盒内分为一袋，袋内为Qualcomm Arduino UNO Q开发板本体，除本体外盒内另附纸制品若干。
关于该开发板的相关技术资料可通过访问Qualcomm Arduino官网（https://www.qualcomm.com/developer/hardware/arduino-uno-q%EF%BC%89%E8%8E%B7%E5%8F%96%E3%80%82

内容物

Qualcomm Arduino UNO Q开发板所有内容物包含：

• 开发板主体 *1
• 纸制品 若干

  Qualcomm Arduino UNO Q开发板官方介绍

  简介

  Arduino® UNO Q 由 Arduino 设计，旨在让所有技能水平的开发者都能更轻松地进行嵌入式系统开发，并支持广泛的企业级和非企业级应用场景。
  

  

  
  UNO Q 搭载高通® Dragonwing™ QRB2210 片上系统（SoC）/微处理器（MPU），并配备专用的 STM32U585 微控制器（MCU）。MPU 负责处理高级计算任务，如 AI 推理、媒体控制和连接功能；而 MCU 则确保对电机、传感器以及低延迟信号处理的实时控制。
  

  

  
  UNO Q 是一款高性价比、可扩展的开发套件，专为加速创新而设计。它与 Arduino 生态系统完全兼容，支持轻松的硬件扩展。预装了 Linux Debian 和 Arduino App Lab，开发者可以即时访问示例应用和 AI 模型。UNO Q 为物联网和边缘 AI 原型开发提供了坚实的基础和灵活的扩展空间。
  

  

  Arduino App Lab

  

  
  Arduino App Lab 是专为 UNO Q 打造的一体化开发环境，旨在改变开发者、教育工作者和创新者为嵌入式系统、Linux 和边缘 AI 创建应用的方式。无论您是在构建 AI 驱动的机器人、智能传感器仪表板，还是实时语音助手，App Lab 都能简化您的工作流程。
  作为 UNO Q 的预装软件，Arduino App Lab 将 Sketches、Python 脚本和 AI 模型整合为统一的应用程序——所有操作均可通过单一界面进行管理。您可以直接在开发板上运行，也可以通过 PC 远程访问，实现灵活的开发模式。借助预构建的示例和名为 Bricks 的直观构建模块，App Lab 让原型设计和规模扩展变得快速而简单。

  硬件概览

  

  
  

  

  优势

  双脑架构，具备 AI 能力

  QRB2210 MPU 负责处理计算和 AI 任务，如计算机视觉和自动化；而专用的 STM32U585 MCU 并行工作，为低处理量功能提供可靠、实时的控制。

  灵活且熟悉的端到端开发

  直接在开发板上或通过 PC 进行开发。使用 Arduino App Lab 拖拽 Arduino Bricks，它将 Arduino Sketches 与 Python 脚本、容器和 AI 模型结合在一起。

  软件支持

  在 Arduino IDE 中构建经典的 Arduino Sketches。充分利用预装的开源 Debian 操作系统工具的丰富且成熟的功能，并有即开即用的示例应用作为支撑。

  免焊且可扩展

  通过 Qwiic® 连接器或高速 GPIO 即插即用 Modulino® 节点、传感器和执行器。接入 Arduino Shield 生态系统，或使用高速 Arduino 载板扩展高级外设。内置 Wi-Fi® 和 Bluetooth®，随时保持连接。

应用场景

AI 与视觉

分析图像或视频，执行目标检测或图像分类，用于安防监控或产品质量控制；或构建能够读取条形码和二维码的扫描器。

智能感知

构建物联网解决方案，监测并记录空气质量、运动状态和天气预报等传感器数据；或在检测到环境阈值（如土壤湿度过低）时控制执行器。

实时控制系统

将基于 MCU 的快速 AI 感知与驱动，和 MPU 驱动的实时调参与可视化仪表板相结合。适用于控制理论、自动化和电机驱动系统。

AI 机器人

实现实时交互系统，结合视觉模型、仪表板以及舵机或 LED 等执行器，用于智能助手、交互式信息亭和人感知的物联网设备。

规格参数

参数	规格
处理器	QRB2210
微控制器	STM32U585
MPU 操作系统	带上游支持的 Linux Debian OS
内存	2GB 或 4GB LPDDR4
存储	16GB 或 32GB eMMC
无线连接	带板载天线的 Wi-Fi® 5 2.4/5GHz；带板载天线的 Bluetooth® 5.1
电源	通过 USB-C 接口：5 VDC，最大 3 A；输入电压（VIN）：7–24 VDC

（以上内容取自Qualcomm Arduino官方网站，地址：https://www.qualcomm.com/developer/hardware/arduino-uno-q）

（二）Arduino App Lab

探索用于为新一代双核 Arduino 开发板创建 Arduino 应用程序的统一开发环境。专注于应用逻辑，通过堆叠即插即用的 Arduino Bricks来构建项目。

Arduino App Lab 下载

浏览器中输入“https://www.arduino.cc/en/software/#app-lab-section%E2%80%9D%EF%BC%9B

在“Arduino App Lab”下选择对应操作系统版本，点击“Download”完成下载。

Arduino App Lab 安装

双击“ArduinoAppLab_installer.exe”即可完成自动安装。

Arduino App Lab 配置

双击“Arduino App Lab”，打开Arduino App Lab；

将 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 使用 USB Type-C 接入，并等待 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 启动完成，输入 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 名称，点击“Next”；

将 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 连入无线网络，点击“Next”；

输入 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 密码，点击“Confirm”；

等待 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 配置完成，显示如下图所示，即为配置完成。

（三）使用 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 运行第一个DEMO

选择“Example”；

选择“Weather Forecast on LED matrix”；

点击“Copy and edit app”，点击“Create new”；

选择“sketch.ino”，修改“String city = "Turin"”为所在城市；

点击“Run”，等待 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 加载完成；

Qualcomm Arduino UNO Q开发板 显示天气即为成功；

点击“Stop”，停止运行。

Demo代码

main.py

# SPDX-FileCopyrightText: Copyright (C) Arduino s.r.l. and/or its affiliated companies
#
# SPDX-License-Identifier: MPL-2.0

from arduino.app_bricks.weather_forecast import WeatherForecast
from arduino.app_utils import *

forecaster = WeatherForecast()


def get_weather_forecast(city: str) -> str:
    forecast = forecaster.get_forecast_by_city(city)
    print(f"Weather forecast for {city}: {forecast.description}")
    return forecast.category


Bridge.provide("get_weather_forecast", get_weather_forecast)

App.run()

sketch.ino

// SPDX-FileCopyrightText: Copyright (C) Arduino s.r.l. and/or its affiliated companies
//
// SPDX-License-Identifier: MPL-2.0

#include <Arduino_LED_Matrix.h>
#include <Arduino_RouterBridge.h>

#include "weather_frames.h"

String city = "Beijing";

Arduino_LED_Matrix matrix;

void setup() {
  matrix.begin();
  matrix.clear();

  Bridge.begin();
}

void loop() {
  String weather_forecast;
  bool ok = Bridge.call("get_weather_forecast", city).result(weather_forecast);
  if (ok) {
    if (weather_forecast == "sunny") {
      matrix.loadSequence(sunny);
      playRepeat(10);
    } else if (weather_forecast == "cloudy") {
      matrix.loadSequence(cloudy);
      playRepeat(10);
    } else if (weather_forecast == "rainy") {
      matrix.loadSequence(rainy);
      playRepeat(20);
    } else if (weather_forecast == "snowy") {
      matrix.loadSequence(snowy);
      playRepeat(10);
    } else if (weather_forecast == "foggy") {
      matrix.loadSequence(foggy);
      playRepeat(5);
    }
  }
}

void playRepeat(int repeat_count) {
  for (int i = 0; i < repeat_count; i++) {
    matrix.playSequence();
  }
}

sketch.yaml

profiles:
  default:
    platforms:
      - platform: arduino:zephyr
default_profile: default

weather_frames.h

/*
 * SPDX-FileCopyrightText: Copyright (C) Arduino s.r.l. and/or its affiliated companies
 *
 * SPDX-License-Identifier: MPL-2.0
 */

const uint32_t sunny[][5] = {
    {0x04812805, 0x80138390, 0x03402902, 0x40000000, 500},
    {0x12005201, 0xa072009c, 0x0b009400, 0x90000000, 500},
    {0x04812805, 0x80138390, 0x03402902, 0x40000000, 500},
};

const uint32_t cloudy[][5] = {
    {0x0000380e, 0x20888404, 0x2020fe00, 0x00000000, 500},
    {0x00001c07, 0x10444202, 0x10107f00, 0x00000000, 500},
    {0x00000e03, 0x88222101, 0x08083f80, 0x00000000, 500},
    {0x00001c07, 0x10444202, 0x10107f00, 0x00000000, 500},
};

const uint32_t rainy[][5] = {
    {0x0780c208, 0x084041fc, 0x08a05100, 0xa0000000, 200},
    {0x0780c208, 0x084041fc, 0x02804502, 0x88000000, 200},
    {0x0780c208, 0x084041fc, 0x0a201402, 0x28000000, 200},
};

const uint32_t snowy[][5] = {
    {0x0780c208, 0x084041fc, 0x02004400, 0x88000000, 650},
    {0x0780c208, 0x084041fc, 0x00201002, 0x20000000, 650},
    {0x0780c208, 0x084041fc, 0x08800100, 0x80000000, 650},
};

const uint32_t foggy[][5] = {
    {0x0001fb00, 0x006fc000, 0x1f700000, 0x00000000, 660},
    {0x0001ef00, 0x0077c000, 0x1fb00000, 0x00000000, 660},
    {0x0001fb00, 0x006fc000, 0x1f700000, 0x00000000, 660},
};

（四）使用 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 运行LLM

选择“Example”；

选择“Edge AI Assistant”；

点击“Copy and edit app”，点击“Create new”；

点击“Run”，等待 Qualcomm Arduino UNO Q开发板 加载完成；

点击“Stop”，停止运行。

Demo代码

main.py

# SPDX-FileCopyrightText: Copyright (C) Arduino s.r.l. and/or its affiliated companies
#
# SPDX-License-Identifier: MPL-2.0

from arduino.app_bricks.llm import LargeLanguageModel
from arduino.app_bricks.web_ui import WebUI
from arduino.app_utils import App
from prompts import load_system_prompt


def generate_prompt(_, data):
    try:
        prompt = data.get("prompt", "")
        # Use the plain text prompt for the LLM and stream the response
        for resp in llm.chat_stream(prompt):
            ui.send_message("response", resp)

        # Signal the end of the stream
        ui.send_message("stream_end", {})
    except Exception as e:
        ui.send_message("llm_error", {"error": str(e)})


def commands_handler(_, data):
    command = data.get("command", "")
    try:
        if command == "clear_chat":
            llm.stop_stream()
            llm.clear_memory()
            ui.send_message("command_ok", {"command": command})
        elif command == "stop_stream":
            llm.stop_stream()
            ui.send_message("command_ok", {"command": command})
        else:
            ui.send_message(
                "command_error", {"command": command, "error": "Unknown command"}
            )
    except Exception as e:
        ui.send_message("command_error", {"command": command, "error": str(e)})


llm = LargeLanguageModel(system_prompt=load_system_prompt())

llm.with_memory(10)

ui = WebUI()

ui.on_message("prompt", generate_prompt)
ui.on_message("commands", commands_handler)

App.run()

prompts.py

# SPDX-FileCopyrightText: Copyright (C) Arduino s.r.l. and/or its affiliated companies
#
# SPDX-License-Identifier: MPL-2.0

import os


def load_system_prompt():
    try:
        with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "system_prompt.txt"), "r") as f:
            system_prompt = f.read()
            f.close()
    except Exception:
            system_prompt = "You are a generic AI Chatbot Assistant."
    return system_prompt