ARDUINO Modelo: UNO Q La Arduino UNO Q es una placa de desarrollo de computadora de placa única que combina el procesador Qualcomm Dragonwing QRB2210 (MPU) de cuatro núcleos ARM Cortex-A53 a 2.0 GHz ejecutando Debian Linux, con el microcontrolador STM32U585 (MCU) ARM Cortex-M33 a 160 MHz ejecutando Arduino Core sobre Zephyr OS. Esta arquitectura dual permite aplicaciones de alto nivel con capacidades de IA y procesamiento en tiempo real mediante la librería Bridge para comunicación RPC entre procesadores. Incluye almacenamiento eMMC de 16GB, memoria RAM LPDDR4X de 2GB, conectividad Wi-Fi 5 dual-band y Bluetooth 5.1, puerto USB-C con capacidad de role switching y salida de video DisplayPort Alt-Mode, y headers compatibles con shields Arduino para expansión. Integra aceleración hardware GPU Adreno 702 para gráficos 3D, video encoding/decoding y computación OpenCL, siendo ideal para prototipado, edge AI, visión artificial, robótica, automatización y dispositivos inteligentes. Características Generales Arquitectura: Dual MPU+MCU con comunicación Bridge RPC MPU: Qualcomm Dragonwing QRB2210 (4× Cortex-A53 @ 2.0 GHz) MCU: STM32U585 (Cortex-M33 @ 160 MHz) Sistemas Operativos: Debian Linux (MPU) + Arduino Core on Zephyr (MCU) Memoria RAM: 2GB LPDDR4X Almacenamiento: 16GB eMMC Conectividad Inalámbrica: Wi-Fi 5 802.11a/b/g/n/ac dual-band + Bluetooth 5.1 Interfaces: USB 3.1 con Role-Switching, MIPI-CSI-2, MIPI-DSI, DisplayPort Compatibilidad: Headers compatibles con shields Arduino UNO Aceleración Hardware: GPU Adreno 702 @ 845 MHz con OpenGL, Vulkan, OpenCL Desarrollo: Integración con Arduino App Lab para proyectos combinados Procesamiento y Memoria MPU Principal: Qualcomm Dragonwing QRB2210 SoC - 4× Arm Cortex-A53 @ 2.0 GHz, 64-bit GPU: Adreno 702 @ 845 MHz (gráficos 3D) ISPs: Dual - 13 MP + 13 MP o 25 MP @ 30 fps MCU: ST STM32U585, Arm Cortex-M33 hasta 160 MHz Flash MCU: 2 MB SRAM MCU: 786 kB RAM Sistema: LPDDR4X 2GB (single-rank, 32-bit) Almacenamiento: eMMC 16GB para OS/datos *Notas: I/O del QRB2210 opera a 1.8V Conectividad y Medios Módulo Wireless: WCBN3536A (Qualcomm WCN3980) - Wi-Fi 5 802.11a/b/g/n/ac + Bluetooth 5.1 Puerto USB-C: USB 3.1 con Role-Switching Capabilities Video: DisplayPort Alt-Mode via ANX7625 DSI-to-DP bridge Power Delivery: Negocia solo 5V/3A (sin perfiles de alto voltaje) Interfaces: SDIO 3.0, 4-lane MIPI-CSI-2, 4-lane MIPI-DSI Antena: PCB antenna compartida para Wi-Fi/Bluetooth Headers y Expansión JMEDIA (60-pin): MIPI DSI/CSI, 1.8V signals, power rails JMISC (60-pin): Mixed 1.8V/3.3V, GPIO, SDIO, audio endpoints JCTL (10-pin): 1.8V, UART console, boot mode, reset JDIGITAL (18-pin): 3.3V, SPI, I²C, UART, PWM, CAN JANALOG (14-pin): 3.3V, ADC channels, references JSPI (6-pin): 3.3V SPI dedicado, 5V VBUS Qwiic (4-pin): I²C 3.3V (ecosistema Qwiic) Alimentación y Eléctricas Entradas de Potencia: USB-C VBUS (5V hasta 3A) + VIN DC (7-24V) USB-C: 4.5V - 5.5V (rango operativo) DC Input: 7.0V - 24.0V Rail 3.3V: 3.1V - 3.5V (PWR_3P3V) Temp. Operación: -10°C a 60°C Prot. Polaridad Inversa: Verificada con -24V aplicado Rail 5.0V: 5V_SYS (OR diodo de USB-C y buck 7-24V) Rail 3.8V: PWR_3P8V (buck desde 5V_SYS) Rail 1.8V: VREG_L15A_1P8V (LDO PM4125 desde 5V_SYS) Aceleración Hardware GPU: Adreno 702 @ 845 MHz APIs Gráficas: OpenGL 3.1, OpenGL ES 3.1, Vulkan 1.0.318 OpenCL: 2.0 (computación GPGPU) Video Encoding: H.264, H.265 (hasta 1080p) Video Decoding: H.264, H.265, VP9 Memoria Video: 1740 MB (compartida) Integración: V4L2 API, GStreamer pipelines Texturas: 2D hasta 16384×16384 px Dimensiones y Mecánicas Dimensiones: 68.58 mm × 53.34 mm Formato: Compatible con factor UNO Altura Componentes Inferiores: Altura Máxima Superiores: 8.5 mm Orificios Montaje: 4× Ø3.88 mm Espaciado Pines: 2.54 mm estándar Peso: No especificado Indicadores y LEDs RGB LEDs (Linux): 2× controlados por MPU (GPIO_41/42/60, GPIO_39/40/47) RGB LEDs (MCU): 2× controlados por STM32U585 (PH10-15) LED Matrix: 8×13 monochrome blue (104 pixels) Power LED: Verde (indicador 3.3V rail) Frecuencia PWM: ~2 kHz para transiciones suaves Aplicaciones Prototipado rápido Edge AI & Machine Learning Visión artificial Educación Dispositivos inteligentes Robótica Automatización del hogar Gaming

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