Adicionalmente se puede ver el esquemático del proyecto, que se presenta más adelante. En este se detalla que los motores se controlaran a través de 6 pines GPIO de la Raspberry, con salidas PWM. Estás se generarán una vez allá sido procesado el gesto e identificado la emoción. En este punto se elige una subrutina para ejecutar en los motores una serie de pasos predefinidos y categorizados por emociones, ya que la biblioteca text2emotion reconoce 5 emociones diferentes, a saber, felicidad, tristeza, miedo, enojo, sorpresa y se agrega una emoción extra, que se denomina la neutral y se usa cuando no hay suficiente rating para elegir una emoción, ya que esta biblioteca da un valor para cada emoción de acuerdo a su presencia en el texto, se eligen solo las que tengan una calificación mayor a 0.5. Está calificación va hasta 1. 

El mensaje del usuario se ingresa a través de un formulario desde un dispositivo conectado a la misma red que la Raspberry, y se envía mediante un método post al servidor, el cual notifica a un web socket que hay un nuevo mensaje, que a su vez notifica al servidor del rostro para mandar la petición al servidor de Flask que detecta la emoción y empezar a hacer el text to speech (conversión de texto a audio) con ayuda del Web Speech API nativo del sistema, mover la boca y cambiar los gestos en el rostro. Adicionalmente, el servidor de Flask ejecutará en paralelo el programa para los movimientos de los motores, que van conectados a las extremidades.