# The Statesmen: un coche robot con LEGO y piezas propias The Statesmen documenta su coche educativo de 2025 con dirección propia y adaptadores impresos. Raspberry Pi 5 y ESP32 reparten percepción y control del movimiento. - URL canónica: https://robotica.es/ia/the-statesmen-2025-robot-lego-adaptadores-vision/ - Versión Markdown: https://robotica.es/ia/the-statesmen-2025-robot-lego-adaptadores-vision.md - Publicado: 2026-10-08 - Última actualización editorial: 2026-10-08 - Autoría: Redacción Robotica.es - Categoría: IA en robótica - Etiquetas: Team The Statesmen, The Statesmen 2025, educación, programación, robótica educativa - Idioma: es-ES **The Statesmen 2025** es un coche robot educativo que combina un chasis construido con elementos LEGO y electrónica ajena al hub habitual. Utiliza Raspberry Pi 5, ESP32 y adaptadores impresos para unir actuadores con su mecánica. El equipo publica fotografías del vehículo y explicaciones de los cambios realizados durante la construcción. [Memoria del proyecto](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/README.md). ## Una dirección de coche con componentes adaptados La tracción trasera utiliza un motor DC y un diferencial mecánico. Para conectar su salida con un eje compatible LEGO, el equipo diseñó un adaptador impreso. Otro adaptador une el servo MG90 con el mecanismo de dirección delantero. Son uniones pequeñas que determinan cómo llega el movimiento a las ruedas. La memoria describe dirección Ackermann, con ángulos diferentes para las ruedas interiores y exteriores durante una curva. También explica problemas iniciales de deslizamiento y el cambio hacia un diferencial trasero. Las fotografías ayudan a relacionar esa explicación con el coche real. [Desarrollo mecánico](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/README.md). El interés educativo está en comprobar la cadena completa de movimiento. Un adaptador mal alineado puede introducir fricción o juego antes de que el programa aplique una corrección. Conviene observar las ruedas con el coche elevado y repetir órdenes pequeñas hacia ambos lados antes de evaluar una vuelta completa. ## Sensores y actuadores quedan en el ESP32 El firmware de obstáculos utiliza un BNO055 para orientación y dos sensores TF-Luna conectados por serie. El ESP32 recibe sus medidas y transmite datos al ordenador de percepción. También genera la señal para el servo y controla la velocidad y sentido del motor. [Firmware ESP32](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/src/final-code/obstacle-challenge-final-code/obstacle-challenge-final-code.ino). El programa contiene una espera de comunicación antes de comenzar. Si falta la respuesta esperada, el montaje puede permanecer detenido aunque los sensores y actuadores estén conectados. Esta condición forma parte del funcionamiento del archivo, y debe revisarse al comprobar una reproducción. Los límites y el centro de dirección están expresados como valores del vehículo ensayado. No son una medida universal del ángulo de las ruedas. Cambiar el adaptador o el punto de enlace exige volver a relacionar la orden del servo con el giro físico. ## Raspberry Pi interpreta la imagen y organiza las maniobras El programa Python captura imágenes, procesa regiones y combina decisiones visuales con la información enviada por el microcontrolador. Incluye funciones para normalizar orientación, recibir medidas recientes y transmitir órdenes de velocidad y dirección. [Programa de percepción y navegación](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/src/final-code/obstacle-challenge-final-code/main.py). La lectura de cámara se ejecuta en un hilo separado. Esa distribución permite que el resto del programa consulte imágenes mientras atiende sensores y estados, pero no demuestra por sí sola una latencia garantizada. El comportamiento depende del procesamiento, del puerto y de la revisión de software utilizada. Para aprender a depurar, resulta útil comprobar primero los mensajes sin mover el coche. Después se puede registrar una imagen junto a la orden que produjo. Si la percepción identifica una zona incorrecta, ajustar la dirección no resolverá la causa del error. ## Documentación de una construcción educativa El repositorio ofrece memoria mecánica y programas que permiten examinar partes concretas de la integración. No aporta una certificación de rendimiento general ni una prueba que convierta los resultados de pista en navegación autónoma por espacios domésticos. The Statesmen reúne un vehículo reciente, adaptadores propios y código de ambas placas. Es una referencia para estudiantes que quieren combinar construcción modular con sensores y ordenadores externos. La ficha recoge esa unidad como un proyecto completo, con la calibración y las condiciones de comunicación que requiere su reproducción. ## Fuentes - [Team The Statesmen: mecánica, adaptadores y electrónica del robot de WRO 2025 (inglés).](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/README.md) - [The Statesmen: firmware ESP32 de la prueba de obstáculos, sensores y actuadores (código).](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/src/final-code/obstacle-challenge-final-code/obstacle-challenge-final-code.ino) - [The Statesmen: main.py de la prueba de obstáculos, percepción y comunicación (código).](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/src/final-code/obstacle-challenge-final-code/main.py) *Imagen: Fotografía de The Statesmen de su coche robot completo, con chasis LEGO, cuatro ruedas y soporte elevado de cámara; recorte de la fotografía original. [Archivo original](https://raw.githubusercontent.com/WRO-Team-TheStatesmen/wro2025-fe-statesmen/main/v-photos/RobotPhotos/LeftView.jpg).*