- Nowy
1 137,40 zł Netto
Komputer brzegowy do zaawansowanych projektów sztucznej inteligencji, robotyki, automatyki i systemów wizyjnych, wykorzystujący architekturę Dual-Brain z procesorem Qualcomm Dragonwing IQ8 oraz mikrokontrolerem czasu rzeczywistego STM32H5F5. Oferuje akcelerator AI Hexagon o wydajności do 40 dense TOPS, 16 GB pamięci LPDDR5 oraz 64 GB eMMC, a także WiFi 6, Bluetooth 5.3 i Ethernet 2,5 Gb/s. Trzy złącza MIPI CSI umożliwiają podłączanie kamer, a interfejsy HDMI, USB 3.0, CAN-FD, Qwiic, M.2 NVMe, złącza Arduino UNO Shield i 40-pinowe Raspberry Pi HAT ułatwiają budowę rozbudowanych systemów Edge AI. Arduino ABX00181 VENTUNO Q
Komputer Edge AI (Arduino ABX00181 VENTUNO Q) łączy procesor aplikacyjny Qualcomm Dragonwing IQ8 QCS8275 z mikrokontrolerem czasu rzeczywistego STM32H5F5, dzięki czemu zadania wymagające dużej mocy obliczeniowej mogą działać równolegle z precyzyjnym sterowaniem wejściami, silnikami i urządzeniami wykonawczymi. Ośmiordzeniowy procesor Qualcomm Kryo pracuje z częstotliwością do 2,36 GHz, a układy Hexagon Tensor AI Processor, Adreno 623 GPU oraz Adreno VPU 623 zapewniają sprzętową akcelerację AI, grafiki i przetwarzania wideo. Mikrokontroler STM32H5F5 wykorzystuje rdzeń Arm Cortex-M33 do 250 MHz, 4 MB pamięci Flash i 1,5 MB RAM oraz pracuje z Arduino Core na systemie Zephyr. Oba układy komunikują się poprzez Arduino Bridge wykorzystujący mechanizm RPC.
Konfiguracja ABX00181 obejmuje 16 GB pamięci LPDDR5 oraz 64 GB wbudowanej pamięci eMMC przeznaczonej na system operacyjny i dane. Procesor aplikacyjny pracuje pod kontrolą Ubuntu Linux, przewiduje również obsługę Debiana. Złącze M.2 Key M 2230 umożliwia rozszerzenie przestrzeni dyskowej o nośnik NVMe Gen 4 połączony z procesorem przez cztery linie PCIe Gen 4. VENTUNO Q może pełnić funkcję platformy dla lokalnych modeli LLM i VLM, systemów wizyjnych, autonomicznych robotów, sterowania ruchem, monitoringu przemysłowego, automatycznej inspekcji oraz projektów badawczych i edukacyjnych.

Architektura Dual-Brain - AI i sterowanie czasu rzeczywistego - Qualcomm Dragonwing IQ8 QCS8275 odpowiada za system Linux, przetwarzanie AI, multimedia i szybkie interfejsy, podczas gdy STM32H5F5 przejmuje zadania wymagające przewidywalnych czasów reakcji. Układ MCU obsługuje między innymi ADC, PWM, timery, matrycę LED, diody RGB oraz interfejsy CAN-FD. Rozdzielenie obliczeń wysokiego poziomu od sterowania czasu rzeczywistego pozwala wykonywać lokalną analizę obrazu lub modele językowe bez rezygnacji z szybkiej obsługi napędów, czujników i urządzeń przemysłowych.
Komunikację pomiędzy procesorami realizuje Arduino Bridge z warstwą RPC, umożliwiający wywoływanie usług pomiędzy środowiskiem Linux i programem działającym na mikrokontrolerze. Program uruchomiony po stronie STM32 może korzystać z usług Linux, a aplikacja działająca na procesorze Qualcomm może wymieniać dane z układem odpowiedzialnym za wejścia i wyjścia.
Akceleracja AI do 40 dense TOPS - Hexagon Tensor AI Processor zapewnia wydajność do 40 dense TOPS, przeznaczoną do lokalnego wykonywania sieci neuronowych, modeli LLM, VLM oraz złożonych algorytmów computer vision. Akcelerator współpracuje z Qualcomm AI Stack, a z dokumentacji wynika, że obsługuje modele przygotowane z wykorzystaniem TensorFlow Lite, ONNX Runtime i PyTorch. Integracja z Edge Impulse Studio umożliwia wdrażanie własnych modeli Edge AI.
Układ Adreno 623 GPU realizuje sprzętową akcelerację grafiki 3D i obliczeń GPGPU, natomiast Adreno VPU 623 wspiera sprzętowe przetwarzanie materiału wideo. Qualcomm Spectra 692 ISP obsługuje potok obrazu wykorzystywany w aplikacjach wizyjnych. Zestaw układów obliczeniowych pozwala budować systemy detekcji i klasyfikacji obiektów, Visual SLAM, lokalnych asystentów AI, kontroli jakości oraz autonomicznych platform mobilnych.
Trzy złącza MIPI CSI umożliwiają jednoczesne podłączenie trzech kamer w standardowej konfiguracji płytki. Każde złącze wykorzystuje 22-pinowe FPC i obsługuje kamery MIPI CSI-2 z maksymalnie czterema liniami danych. Dostępne pozostaje również podłączanie kamer USB przez porty USB typu A lub USB typu C.
Wyjście obrazu zapewnia HDMI oraz DisplayPort Alt Mode przez USB typu C. Linie MIPI DSI są dodatkowo dostępne na złączu JMEDIA, przy czym korzystanie z HDMI i MIPI DSI podlega współdzieleniu odpowiednich linii. Taka konfiguracja umożliwia budowę samodzielnych systemów wizyjnych z lokalnym monitorem, aplikacji bezobsługowych pracujących przez sieć oraz urządzeń wykorzystujących kilka kamer do obserwacji otoczenia.


WiFi 6, Bluetooth 5.3 i Ethernet 2,5 Gb/s - Łączność bezprzewodowa obejmuje trójzakresowe WiFi 6 w pasmach 2,4 GHz, 5 GHz i 6 GHz oraz Bluetooth 5.3. Moduł WiFi korzysta z dwóch wbudowanych anten, natomiast Bluetooth posiada własną antenę na płytce. Do komunikacji przewodowej dostępny jest port RJ45 Ethernet o przepustowości 2,5 Gb/s.
Szybkie połączenia sieciowe pozwalają przesyłać dane z kamer, komunikować się z usługami działającymi w sieci lokalnej, obsługiwać urządzenie bez monitora oraz integrować VENTUNO Q z infrastrukturą robotyczną i przemysłową. Platforma może pracować lokalnie bez dostępu do chmury, co ma znaczenie w aplikacjach wymagających małych opóźnień lub przetwarzania danych bezpośrednio przy źródle.
USB 3.0, HDMI, M.2 NVMe i interfejsy audio - Port USB typu C obsługuje role host/device, USB Power Delivery oraz wyjście DisplayPort Alt Mode. Na płytce znajdują się również dwa porty USB 3.0 typu A, a kolejne dwa interfejsy USB 3.0 wyprowadzono na złącze JOMEGA. Przy aktywnym DisplayPort Alt Mode szybkie linie USB-C są przełączane na wyjście obrazu, a transmisja danych USB przez port USB-C odbywa się wtedy z szybkością USB 2.0.
Wbudowany kodek audio MAX98091 - Udostępnia poprzez złącza rozszerzeń wejście mikrofonowe oraz wyjścia liniowe, słuchawkowe i głośnikowe. VENTUNO Q może dzięki temu obsługiwać lokalne aplikacje rozpoznawania mowy, syntezy dźwięku, asystentów głosowych i interfejsów audio bez konieczności stosowania osobnego komputera.
Arduino UNO Shield, Raspberry Pi HAT i Qwiic - Złącza zachowują mechaniczny układ Arduino UNO Shield, dzięki czemu można korzystać z wielu rozszerzeń przygotowanych dla formatu UNO. Logika standardowych złączy MCU pracuje z napięciem 3,3 V, a większość cyfrowych wejść toleruje 5 V. Wejścia analogowe A0 i A1 nie tolerują napięcia 5 V i wymagają sygnału zgodnego z zakresem wejściowym 3,3 V.


Dodatkowe 40-pinowe złącze JHAT zachowuje zgodność z mechaniką i poziomami logicznymi Raspberry Pi HAT, a translatory napięć dopasowują sygnały procesora Qualcomm z domeny 1,8 V do 3,3 V. Złącze Qwiic udostępnia magistralę I2C 3,3 V do podłączania modułów Arduino Modulino i zgodnych czujników. Konstrukcja obejmuje również rozbudowane złącza JOMEGA, JMEDIA, JMISC oraz JCTL przeznaczone do dodatkowych interfejsów, multimediów i debugowania.
CAN-FD do robotyki i automatyki - Na płytce znajduje się jeden interfejs CAN-FD z fizycznym transceiverem wyprowadzony na złączu śrubowym. Linie CAN-H i CAN-L posiadają zabezpieczenie TVS, a magistrala wykorzystuje wbudowaną terminację dzieloną. Trzy kolejne interfejsy CAN-FD bez warstwy fizycznej dostępne są na JOMEGA, a następny interfejs bez transceivera wyprowadzono na złącza UNO Shield.
Obsługa CAN-FD przez STM32H5F5 pozwala integrować płytkę z napędami, kontrolerami, urządzeniami przemysłowymi i systemami robotycznymi wymagającymi deterministycznej wymiany danych. Zintegrowany transceiver przy głównym porcie CAN ogranicza liczbę elementów wymaganych podczas budowy prototypu.
Arduino App Lab i środowisko Linux - Arduino App Lab łączy programowanie Arduino, Python, Linux i Edge AI w jednym środowisku. Projekt może zawierać skrypt Python uruchamiany przez procesor Qualcomm, klasyczny Arduino Sketch wykonywany przez STM32H5F5 oraz dodatkowe Bricks działające po stronie Linux. Bricks obejmują przygotowane usługi, modele AI, interfejsy użytkownika, bazy danych i integracje sieciowe.
VENTUNO Q może pracować w kilku konfiguracjach - Arduino App Lab można uruchomić bezpośrednio na płytce po podłączeniu monitora, klawiatury i myszy, korzystać z niego na komputerze po połączeniu USB lub sieciowym albo obsługiwać urządzenie bez monitora poprzez WiFi lub Ethernet. Dostępny pozostaje również standardowy zestaw narzędzi Linux, w tym VS Code, własne IDE, Docker i menedżer pakietów apt.
Matryca LED i elementy interfejsu użytkownika - Wbudowana niebieska matryca LED 8 x 13 składa się ze 104 punktów i jest sterowana bezpośrednio przez STM32H5F5. Podczas uruchamiania systemu Linux może prezentować animację startową, a po uruchomieniu programu pozostaje dostępna jako programowalny element interfejsu. Cztery niezależne diody RGB mogą sygnalizować stan aplikacji, komunikacji lub zdarzenia.


Elastyczne zasilanie USB-C PD i 7-24 V DC - Zasilanie może być dostarczane przez USB typu C z Power Delivery w zakresie 9-20 V, złącze DC 5,5 x 2,1 mm w zakresie 7-24 V lub złącze śrubowe 7-24 V. USB-C obsługuje prąd do 3 A, złącze DC do 5 A, natomiast wejście śrubowe do 10 A. Układ zasilania wykorzystuje zabezpieczenia TVS oraz ochronę przed odwrotną polaryzacją i przepływem prądu w niepożądanym kierunku.
Przy zastosowaniach obejmujących intensywne obliczenia AI, urządzenia USB oraz rozszerzenia Arduino lub Raspberry Pi producent zaleca zapewnienie odpowiedniego zapasu mocy. Producent podaje, że zasilacz musi mieć moc co najmniej 60 W przy wymagających konfiguracjach, a przy zasilaniu przez złącze DC podaje jako przykłady 12 V / 5 A lub 24 V / 3 A.
Płytka ma wymiary 160 x 100 x 25,8 mm bez uwzględnienia radiatora i wentylatora SoM. Otwory montażowe umożliwiają instalację na dystansach oraz integrację z obudowami i konstrukcjami mechanicznymi. Format złączy UNO oraz 40-pinowego JHAT ułatwia stosowanie gotowych rozszerzeń.
VENTUNO Q może pracować w temperaturze od -10°C do 60°C. Platforma została przygotowana do lokalnych systemów AI, robotów autonomicznych i mobilnych, ramion manipulacyjnych, systemów Visual SLAM, predykcyjnego utrzymania ruchu, monitoringu infrastruktury, kontroli jakości, inteligentnych budynków, aplikacji smart city oraz stanowisk badawczo-edukacyjnych.
Cechy
Producent
Płytka z mikrokontrolerem SAMD21 z rdzeniem CortexM0+ (48 MHz, 256 kB Flash, 32 kB RAM). Wyposażona w moduł WiFi i BT (oparte o ESP32) oraz jednostkę IMU LSM6DS3. Idealny do zastosowań w obszarze IoT. Moduł ze złączami. Arduino ABX00032
Brak towaru
Płytka z mikrokontrolerem SAMD21 z rdzeniem CortexM0+ (48 MHz, 256 kB Flash, 32 kB RAM). Wyposażona w moduł WiFi i BT (oparte o ESP32) oraz jednostkę IMU LSM6DS3. Idealny do zastosowań w obszarze IoT. Arduino ABX00027
Moduł z dwurdzeniowym mikrokontrolerem STM32H747XI CortexM7+M4 z 2 MB pamięci flash, 1 kB RAM i taktowaniem do 480 MHz. Płytka posiada moduł WiFi i Bluetooth 5.1 (Murata 1DX). Arduino ABX00042
Płytka rozwojowa z rodziny Arduino z mikrokontrolerem RP2040. Wyposażona w moduł WiFi i Bluetooth, 6-osiowy układ IMU z akcelerometrem i żyroskopem, mikrofon MEMS, diodę LED RGB oraz układ kryptograficzny. Arduino ABX00052
Płytka rozwojowa z rodziny Arduino z mikrokontrolerem RP2040. Wyposażona w moduł WiFi i Bluetooth, 6-osiowy układ IMU z akcelerometrem i żyroskopem, mikrofon MEMS, diodę LED RGB oraz układ kryptograficzny. Arduino ABX00053
Płytka z procesorem NXP® i.MX 8M Mini (system Linux) i mikrokontrolerem STM32H747XI CortexM7+M4. Wyposażona w WiFi i Bluetooth 5.1. Arduino ABX00049
Brak towaru
Moduł z kamerą 2MP i mikrokontrolerem STM32H747AI Dual ARM® Cortex® M7/M4. Dedykowany do aplikacji IoT z wykorzystaniem Arduino IoT Cloud. Arduino ABX00051
Moduł z czujnikami ruchu, magnetometrem, czujnikiem ciśnienia oraz gazów. Wyposażony w mikrokontroler nRF52832 z komunikacją Bluetooth, idealny do AI, IoT i urządzeń Edge. Arduino ABX00050
Brak towaru
Moduł z dwurdzeniowym mikrokontrolerem STM32H747XI CortexM7+M4 z taktowaniem do 480 MHz. Wyposażony w komunikację Ethernet, WiFi i Bluetooth 5.1. Arduino ABX00046
Brak towaru
Moduł z dwurdzeniowym mikrokontrolerem STM32H747XI CortexM7+M4 z taktowaniem do 480 MHz. Wyposażony w komunikację Ethernet. Arduino ABX00045
Płytka rozwojowa z 32-bitowym mikrokontrolerem ATSAMD21G18 z rdzeniem ARM Cortex-M0+. Wyposażona w liczne układy peryferyjne, w tym komunikację UART, SPI, TWI (I2C), wejścia i wyjścia analogowe oraz wyjścia PWM. Arduino ABX00003
Płytka z modułem BLE NINA B306 opartym na mikrokontrolerze nRF52840 z rdzeniem CortexM4F (64 MHz, 1 MB Flash, 256 kB RAM). Wyposażona w czujniki - 9-osiowy moduł IMU, temperatury, ciśnienia, wilgotności, światła, koloru, gestów i mikrofon. Arduino ABX00070
Brak towaru
Płytka z modułem BLE NINA B306 opartym na mikrokontrolerze nRF52840 z rdzeniem CortexM4F (64 MHz, 1 MB Flash, 256 kB RAM). Wyposażona w czujniki - 9-osiowy moduł IMU, temperatury, ciśnienia, wilgotności, światła, koloru, gestów i mikrofon. Arduino ABX00069
Kompaktowy moduł, który pozwala na łatwą implementację rozpoznawania mowy. Integruje procesor Syntiant NDP120 dedykowany do uruchamiania algorytmów sztucznej inteligencji. Arduino ABX00061
Płytka deweloperska Arduino zaprojektowana dla wymagających użytkowników. Wykorzystuje dwurdzeniowy mikrokontroler STM32H747XI, moduł Wi-Fi i Bluetooth Murata 1DX oraz układ ATECC608A zapewniający kryptografię. Wyglądem przypomina Arduino Mega i Arduino Due, ale oferuje znacznie więcej zasobów i interfejsów. Arduino ABX00063
Arduino DUE to płytka z mikrokontrolerem Atmel SAM3X8E (ARM, rdzeń Cortex-M3) taktowanym zegarem 84 MHz. Użytkownik ma do dyspozycji 54 linie I/O (w tym 12 kanałów PWM), 12 wejść analogowych, 2 przetworniki cyfrowo-analogowe. Wersja bez przylutowanych złączy. Arduino A000056
Komputer brzegowy do zaawansowanych projektów sztucznej inteligencji, robotyki, automatyki i systemów wizyjnych, wykorzystujący architekturę Dual-Brain z procesorem Qualcomm Dragonwing IQ8 oraz mikrokontrolerem czasu rzeczywistego STM32H5F5. Oferuje akcelerator AI Hexagon o wydajności do 40 dense TOPS, 16 GB pamięci LPDDR5 oraz 64 GB eMMC, a także WiFi 6, Bluetooth 5.3 i Ethernet 2,5 Gb/s. Trzy złącza MIPI CSI umożliwiają podłączanie kamer, a interfejsy HDMI, USB 3.0, CAN-FD, Qwiic, M.2 NVMe, złącza Arduino UNO Shield i 40-pinowe Raspberry Pi HAT ułatwiają budowę rozbudowanych systemów Edge AI. Arduino ABX00181 VENTUNO Q