【欧时RS x Arduino】01开发环境
# 前言非常感谢EEFOCUS和欧时选我入围此次测评活动，在Arduino Uno Q上部署AI，开发应用，这还是我第一次尝试。
# 开箱、上电
拿到开发板，迫不及待开箱、上电。
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上电后 led matrix 显示开机动画，Arduino 图标动画，然后是一个心形闪烁。
# 板卡简介
此次活动收到的 Arduino Uno Q 2GB 版本，它采用经典 UNO 外形尺寸（约 68\.85 mm × 53\.34 mm），将高性能 Linux 计算能力与实时微控制器控制结合在同一块板上。
## **核心架构**
- **主处理器（MPU）**：Qualcomm Dragonwing QRB2210，四核 64 位 Arm Cortex\-A53，最高 2\.0 GHz，配备 Adreno 702 GPU 及双 ISP（支持相机相关应用）。
- **微控制器（MCU）**：STM32U585（Arm Cortex\-M33，最高 160 MHz），配备 2 MB Flash 与 786 KB SRAM，运行 Arduino Core on Zephyr OS，负责实时 I/O 与低延迟控制。
- **操作系统**：MPU 侧运行 Debian Linux；MCU 侧运行 Arduino 核心。两者可通过 Bridge/RPC 机制通信。
## **2GB 版本关键规格**
- **内存**：2 GB LPDDR4/LPDDR4X
- **存储**：16 GB 板载 eMMC（无需 SD 卡）
- **无线连接**：双频 Wi\-Fi 5（2\.4/5 GHz）\+ 蓝牙 5\.1（板载天线）
- **接口**：USB\-C（支持供电、主机/设备角色切换及视频输出）、标准 Arduino 排针、Qwiic 连接器、额外高速接口（支持相机、显示、音频等）
- **供电**：USB\-C（最高 5 V / 3 A）；VIN 支持 7–24 V
## **定位与适用场景**
该版本定位为成本更优、资源适中的入门与轻量级方案，适合无功能或资源需求不高的 Linux 侧任务，例如：
- 无头网关、后台服务、数据记录
- 轻量 AI/机器学习推理（如简单目标识别、关键词检测）
- 传感器采集与实时控制结合的物联网、机器人原型
- 与 PC 连接开发，或运行基础 Python 服务与网络功能
## **正面侧管脚**
基本上管脚都是MCU侧的，除了
- RGB LED1/LED2，
- JCTL 上的 UART 调试管脚，还有 GPIO\_96, GPIO\_36
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## Led Matrix
8x13 矩阵蓝色LED Matrix，由 STM32U585驱动。在 Linux 系统启动过程中它会显示启动logo，持续20\~30秒钟左右。
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## 背部的 JMEDIA \& JMISC1
其中 JMEDIA 是1\.8V管脚，60个PIN都是MPU侧的管脚；
其中JMISC是混合 MCU\&MPU 管脚，注意各自的用途。
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# 开发环境介绍
虽然 Arduino Uno Q 支持 Arduino IDE 编程，但是那样只支持访问 MCU 资源，以传统的 Arudino 框架进行开发。要想访问 Linux 资源，部署AI，必须使用 Arduino App Lab。
Arduino App Lab 是一个统一的编辑器，可在开发板的两个处理器上构建并运行项目。项目称为 App，可包含：
- 在 Linux 系统上运行的 Python 程序
- 在 微控制器（MCU， STM32U585\) 上运行的 Arduino 程序
- 可选的 Bricks（预打包服务，如 AI 模型、Web服务器或AP客户端）与应用程序并行部署
App 通过 Bridge 在 Linux 侧与微控制器之间交换数据。
首次给开发板上电，App Lab 打开，会弹出如下界面，选择对应的开发板，并设置密码和WiFi连接信息。
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设置界面这里就不一一截图展示了。重点是登陆成功后，App Lab 界面如下
- Apps 是用户项目库，可以查看、编辑、管理自己创建、复制、导入或者按照安装的应用；一个 App 的核心是运行在 Linux 侧的 Python 逻辑，可以搭配可选的 Arduino Sketch 与 Bricks。
- Inspirations 提供丰富的、多组件展示型完整项目，可以直接运行并体验完整功能。通常组合多个 Bricks，展示实际应用场景，例如 LED 矩阵绘制、空气质量检测等；
- Examples 是基础示例，提供单一功能的入门模版，以帮助理解核心概念与API用法。
- Resources 提供离线文档与教程，包含 App Lab 使用指南、设置说明、Bridge API 参考、CLION命令等内容；
- Bricks 是 App Lab 的核心模块化构建块，将复杂功能（如机器学习模型、Web 界面、数据库集成、相机处理、云连接等）封装为可复用组件。
- Settings 包括 App Lab 软件版本升级、设备信息、系统信息、操作系统等升级管理；
- board shell 通过 SSH 连接到开发板，命令行操作
- 网络管理
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# 示例工程 Color your LEDS
打开这个工程，界面如下
- Bricks 包含了 WebUI 组件
- 源代码中包含 python/, sketch/ 目录，说明同时包含 MPU, MCU 侧代码
- 最后点击右上角 Run 开始编译、下载、运行程序
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在弹出的网页中，分别设置 LED1\~LED4 颜色如下，开发板上的4个LED分别显示对应的颜色
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# 为 App 添加 Brick和选择AI模型
我的项目需要本地 手势识别，需要选择AI模型。
注意：必须在 App Lab 界面中添加 Brick ，而不能手动编辑 app\.yaml 文件。
如图所示，打开项目，单击左上角，弹出 Add App Brick 界面，这里有很多 brick 类型可选。
这里选择 Video Object Detection，再找到 AI models。
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再 AI models 中，列出了以下三个模型：Lightweight\-Face\-Detection, General purpose object detection \- YoloX nano 以及 Hand gestures。
最后一项是在 Edge Impulse 网站训练自己的模型。
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