La mayoría de las placas en un simulador trabajan con señales limpias: un pin se pone en alto, un LED se enciende. El catálogo de DFRobot es el otro tipo de electrónica. Un latido no es limpio. Tampoco lo es el nivel de CO en un garaje, el pH de un acuario, o la pregunta “¿hay alguien en esta habitación ahora mismo?”. Esos son exactamente los sensores por los que DFRobot es conocida, y son lo que esta colaboración aporta a Velxio: hardware que mide el mundo físico desordenado, con el mundo físico desordenado también simulado, como deslizadores y controles que puedes arrastrar mientras tu código se ejecuta.
Esta es la cuarta entrada de nuestra serie sobre las empresas que apoyan a Velxio, después de Seeed Studio, M5Stack y Pimoroni.
Empecemos con el UNIHIKER
El UNIHIKER M10 es el ordenador de placa única de DFRobot para educación: una pantalla táctil de 2.8 pulgadas al frente, un sistema Linux completo en su interior, Python como primer lenguaje, y conectores de borde a los que una clase puede acoplar cosas sin necesidad de una placa de prototipos. En Velxio arranca como lo que es, una pequeña máquina Linux con pantalla.
Abre velxio.dev/example/unihiker-system-time y pulsa Ejecutar. Este es el ejercicio de “hora del sistema” de DFRobot de su wiki: un script de Python dibuja la fecha y un reloj en la pantalla integrada y lo actualiza una vez por segundo. Nada de esto fue adaptado para el simulador; el punto es que la lección que un profesor ya utiliza funciona tal como se publicó. A partir de ahí, los otros ejemplos del UNIHIKER van a donde va una clase: un semáforo en los pads de borde, un piano digital, un cielo estrellado que puedes tocar, y un hogar inteligente IoT que informa al panel de SIoT, tal como lo enseña la wiki.
Una nota sobre los planes: el UNIHIKER ejecuta un invitado Linux completo, que es más pesado que las placas de navegador, por lo que necesita un plan de pago de Velxio. Todo lo demás en este artículo, los sensores y el HuskyLens en un Arduino Uno o ESP32, se ejecuta en el plan gratuito.
Un latido con el que puedes discutir
El ejemplo de ECG Gravity es el que hay que mostrar primero a alguien. Sin cables, se abre con un front-end de frecuencia cardíaca AD8232 conectado a un Uno, y un LED rojo que parpadea en cada pico R, un pulso que puedes ver en la placa. Luego arrastra el deslizador de BPM de 40 a 180 y observa cómo el LED sigue el ritmo mientras el monitor serie imprime la frecuencia cardíaca calculada.
Ese deslizador es toda la idea de los sensores simulados. En un escritorio, probar tu alarma de taquicardia significa encontrar a una persona cuyo corazón late a 180 pulsaciones por minuto. En Velxio significa arrastrar un control, y el ejemplo de alarma hace exactamente eso: umbrales, histéresis, la lógica que realmente tendrías que acertar antes de que este tipo de circuito sea útil.
La línea Gravity, seis sensores incluidos
Cada uno de estos está en el selector de componentes hoy, cada uno con su propio control físico:
- Sensor de presencia mmWave C4001. Radar, no un PIR: ve presencia, distancia y dirección. Los ejemplos cubren una lectura de presencia, una luz nocturna, zonas de distancia y detección de acercamiento o alejamiento.
- ECG AD8232, como arriba: cuatro ejemplos desde una traza del plotter serie hasta la alarma.
- Monóxido de carbono MQ7. Desde una lectura cruda hasta una lectura calibrada en ppm y un medidor de calidad del aire de tres LED y una alarma de 200 ppm.
- Kit de pH analógico. Una lectura, un guardián de rango para acuarios, una flecha de tendencia y un controlador de dosificación de dos bombas, que es un problema de control genuinamente complicado en veinte líneas.
- Sonda de humedad del suelo. Riego por umbral, un porcentaje calibrado con gráfico de barras, auto-riego con histéresis y una lectura en milivoltios para ESP32.
- Reconocimiento de voz sin conexión DF2301Q. El módulo que escucha “hola robot” sin una nube detrás. En la luz controlada por voz escribes o eliges la frase y el módulo reacciona como lo haría el real al escucharla.
HuskyLens, una cámara de IA que aprende
El HuskyLens es la cámara de DFRobot con la red neuronal integrada: reconoce caras, objetos, colores y líneas, y lo enseñas pulsando su botón de aprendizaje. En Velxio conserva esa personalidad. Le alimentas escenas, informa de lo que ve a través de I2C o UART, y la propia biblioteca de Arduino de DFRobot habla con él sin modificaciones; ambos ejemplos oficiales de DFRobot se ejecutan tal como se publicaron. La galería se basa en eso con un recibidor de puerta con reconocimiento facial, un servo panorámico que sigue al objeto y una señal de dirección para seguir líneas, que es la mayor parte de un robot antes de tener un robot.
Trabajando con DFRobot
DFRobot apoyó este trabajo y proporcionó el hardware, y su cultura de documentación hizo gran parte del resto: cada módulo Gravity tiene una página wiki pública con el protocolo detallado, y las lecciones del UNIHIKER están escritas paso a paso. Cuando una empresa documenta el hardware de forma tan exhaustiva, “hacer que la simulación coincida con la documentación” se convierte en una afirmación comprobable, y sus bibliotecas ejecutándose sin modificaciones es la prueba.
Queremos agradecer al equipo de DFRobot por tratar un simulador de navegador como un lugar real para que su hardware viva. Para un tema como los sensores, esto importa más de lo habitual: una clase puede calibrar un controlador de pH sin líquidos sobre la mesa, y alguien que decida si un C4001 encaja en su proyecto puede averiguarlo a coste cero.
El hardware físico está en dfrobot.com, y la wiki que siguen estos ejemplos está en wiki.dfrobot.com.
Todos los ejemplos de DFRobot en la galería
Cada enlace abre el proyecto listo para ejecutarse.
UNIHIKER M10 (plan de pago)
- Reloj del sistema en la pantalla
- Hola en la pantalla integrada
- Parpadeo de un LED en el pin de borde 2
- Semáforo en los pads de borde 0/1/2
- Botones A/B + zumbador
- Piano digital
- Maestro de emoticonos
- Cielo estrellado (toca la pantalla)
- Luz controlada por voz con IA
- Telémetro ultrasónico
- Control de motor servo
- Monitor de temperatura y humedad
- Hogar inteligente IoT (SIoT)
HuskyLens
- Ejemplo oficial I2C de DFRobot
- Ejemplo oficial UTILITIES de DFRobot
- Leer el objeto detectado (I2C)
- Recibidor de puerta con reconocimiento facial
- Servo panorámico que sigue al objeto
- Señal de dirección para seguir líneas
- Controlar la pantalla: algoritmos, aprendizaje, texto personalizado
- Fotos y capturas de pantalla en la tarjeta TF
- Modo UART (TX0/RX0)
Sensores Gravity
- ECG: traza en el plotter serie
- ECG: medir la frecuencia cardíaca
- ECG: un LED que late con el corazón
- ECG: alarma de taquicardia / bradicardia
- C4001: presencia mmWave (I2C)
- C4001: luz nocturna de presencia
- C4001: zonas de distancia
- C4001: acercamiento o alejamiento
- MQ7: leer nivel de CO
- MQ7: lectura calibrada en ppm
- MQ7: medidor de calidad del aire de tres LED
- MQ7: alarma de CO a 200 ppm
- pH: leer valor de pH
- pH: guardián de rango para acuarios
- pH: lectura suavizada con flecha de tendencia
- pH: controlador de dosificación de dos bombas
- Humedad del suelo: umbral de riego
- Humedad del suelo: porcentaje calibrado + gráfico de barras
- Humedad del suelo: auto-riego con histéresis
- Humedad del suelo: lectura en milivoltios para ESP32
El pinout y las capacidades del UNIHIKER están en la referencia de la placa: UNIHIKER M10.
