你是否曾梦想拥有一台可以自由编程和互动的智能机器人?现在机会来了!XGO Rider 是一款全球首创的桌面双轮足式AI机器人,它不仅能自由移动,还具备自平衡功能。无论你是学生、开发者,还是对机器人感兴趣的爱好者,它都能帮助你轻松进入机器人世界!
XGO Rider 是一款桌面双轮足式机器人,可以灵活移动,并且具备自平衡功能,它可以在桌面上快速移动,并且不会失去平衡倒下。
- 全向移动:XGO Rider具备360度的全向移动能力,可以向任何方向移动,它可以轻松在狭小空间中自由穿梭,无论是前进、后退还是旋转都不在话下。
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自平衡技术:能够在两轮模式下保持平衡,利用传感器来自动调节自身的重心,避免倾倒。机器人可以保持平稳,无论它是站在一个平面上,还是遇到小障碍物,都能够平稳前进,不会轻易摔倒。
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XGO-Rider 基于Raspberry Pi CM4核心模块构建并与 ChatGPT 集成,拥有各种 AI 功能,包括手势识别、人脸检测、骨骼识别等。
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手势识别:可以通过摄像头识别用户的手势,从而作出相应的反应或执行任务。
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人脸检测:能够识别人脸,并根据用户的面部表情或动作作出表情等互动反应,适合用于人机交互场景。
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骨骼识别:通过AI技术识别人体的骨骼结构,可以追踪用户的动作,适用于手势控制、动作监测等应用。
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动作跟踪:XGO-Rider不仅能够识别人类的静态姿势,还可以追踪人类的动态动作。当你移动时,机器人可以通过人体追踪功能跟随你,适用于互动游戏、健身指导等场景。
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实时图像处理:它可以实时处理从摄像头捕获的图像和视频数据,用于手势识别、物体检测和跟踪。
ChatGPT:从图像到文本
ChatGPT:从文本到图像
实时图像传输
- 语音交互:与ChatGPT的集成使它能够进行自然语言处理,实现流畅的语音对话和语音指令控制。
- 语音控制:你可以通过语音命令控制机器人,它会理解指令并执行相应的操作。
- 自然语言对话:通过ChatGPT,XGO-Rider可以与用户进行自然语言对话,回答问题、提供建议,甚至执行复杂的任务。
适合AI编程和学习
XGO Rider不仅是一台普通的机器人,它还能帮助你学习编程和人工智能!
初学者友好:
- 图形化编程:如果你是编程小白,不用担心!你可以通过像拼积木一样的方式(图形化编程)来给机器人编写程序,简单又好玩!你可以让它前进、转弯,甚至做一些简单的互动任务,非常适合学生用来入门学习。
高级玩家:
- Python 和 C++ 编程:对于那些已经有一定编程基础的朋友,XGO Rider同样支持Python和C++语言,你可以用这些语言为机器人编写更复杂的程序,甚至让它进行图像识别、语音控制等高级任务。它内置了Raspberry Pi和micro模块,功能强大,可供深度开发。
XGO Rider可以做什么?
1. 教育用途
2. 开发与研究
3. 娱乐与展示
技术架构原理
XGO-Rider 的技术架构基于 Raspberry Pi CM4,结合了强大的AI功能、实时传感器数据处理、自平衡系统和运动控制,支持多种传感器扩展。其AI能力通过深度学习框架实现,包括手势识别、人脸检测、骨骼识别、人体追踪等功能。此外,ChatGPT的集成让机器人具备了自然语言处理和对话功能,能够与用户进行互动。
1. 核心计算平台:Raspberry Pi CM4
Raspberry Pi Compute Module 4(CM4) 是 XGO-Rider 的核心计算平台。它提供了强大的处理能力和扩展性,为XGO-Rider的各种AI功能、图像处理和复杂任务提供了支持。CM4模块具有强大的GPU、多个I/O接口以及丰富的存储选项,能够运行各种AI模型和处理复杂的数据。
- 计算能力:Raspberry Pi CM4配备了四核ARM Cortex-A72处理器,支持高速并行计算,适合进行复杂的图像处理和AI模型推理。
- AI任务:CM4可以运行多种AI框架,例如TensorFlow、PyTorch,用于任务如手势识别、人体追踪、人脸识别等。通过硬件加速,能够高效地处理这些AI任务。
- 图像处理:利用CM4的GPU,XGO-Rider能够处理高帧率的图像和视频数据,支持实时图像识别和追踪功能。
2. 传感器和数据输入模块
XGO-Rider配备了多种传感器模块,用于数据采集、环境感知和动作追踪。传感器数据输入模块与Raspberry Pi CM4相连接,提供实时的环境信息和人体信息。
- 加速度计和陀螺仪:这些传感器用于检测机器人的姿态和运动状态,帮助其实现自平衡。传感器实时反馈机器人的倾斜角度,结合控制算法进行实时校正。
- 摄像头模块:XGO-Rider的摄像头模块用于捕捉图像和视频数据,支持AI模型的视觉任务,例如人体追踪、手势识别和人脸检测。摄像头提供了视频流给CM4进行处理,通过深度学习算法分析视频内容。
- 扩展接口:机器人还提供多个外部传感器的扩展接口,用户可以根据需要添加更多的传感器,例如激光雷达、超声波传感器、温度传感器等,以实现更多的功能。
3. AI与深度学习框架
XGO-Rider的AI功能是通过深度学习框架来实现的,这些框架主要运行在Raspberry Pi CM4上,支持复杂的AI任务。
- 手势识别:XGO-Rider可以通过预训练的深度学习模型识别用户的手势。摄像头捕捉到的手部图像经过模型处理后,机器人能够识别特定手势并执行相应的命令。
- 人脸检测与识别:通过卷积神经网络(CNN)等AI模型,XGO-Rider可以识别人脸,并根据识别到的表情或身份进行特定的互动。
- 人体追踪与骨骼识别:XGO-Rider集成了骨骼追踪算法,利用深度学习对人体进行关键点识别,通过摄像头实时分析人体的姿态和动作。这些AI任务通过结合TensorFlow Lite等轻量化AI框架在CM4上进行实时推理。
4. 自平衡与运动控制系统
自平衡系统 是XGO-Rider的核心技术之一,它结合传感器数据和控制算法,保持机器人在移动时的平衡。自平衡系统的核心是实时的姿态检测与控制反馈:
- 传感器输入:加速度计和陀螺仪实时监控机器人的倾斜角度和运动状态。
- 控制算法:XGO-Rider内置了自平衡算法,通过PID控制(比例-积分-微分控制)等经典控制算法,根据传感器反馈的姿态数据进行调整,确保机器人在移动过程中始终处于平衡状态。
- 全向移动:XGO-Rider的双轮结构支持全向移动,结合自平衡系统,机器人可以向任意方向平滑地移动,包括前进、后退和旋转等复杂运动。通过调整电机的速度和转向角度,能够实现精准的运动控制。
5. ChatGPT集成与自然语言处理
XGO-Rider集成了 ChatGPT 自然语言处理(NLP)功能,这使得机器人不仅可以识别手势和动作,还能与用户进行自然语言的交流。
- 语音识别与对话系统:通过麦克风采集用户的语音输入,结合ChatGPT的强大自然语言理解能力,机器人能够理解用户的语音指令,并通过语音或动作进行反馈。
- 对话功能:XGO-Rider可以进行复杂的对话,帮助用户解答问题、执行任务,或者提供实时的语音反馈。例如,在教育场景中,机器人可以通过对话引导学生完成编程任务。
6. 可编程性与开源架构
XGO-Rider是一个开源平台,用户可以根据自己的需求编写和修改代码。它支持多种编程语言,特别是Python和C++,同时也支持图形化编程(如Blockly等),让编程初学者也能轻松上手。
- Python 编程:Python是XGO-Rider主要的编程语言,用户可以利用Python的AI库来进行深度学习、图像处理、机器人控制等功能开发。
- 开源社区支持:Luwu Intelligence Technology 提供了丰富的开发文档和资源,用户可以从开源社区中获取支持,或者自行开发和分享扩展功能。
7. 扩展性与接口支持
XGO-Rider 具有丰富的扩展接口,可以连接更多的外部设备和传感器,扩展机器人的功能。通过USB、GPIO等接口,用户可以接入外部摄像头、传感器、麦克风等设备,甚至可以连接机械臂等复杂外设。
- 外部摄像头与传感器:用户可以接入额外的摄像头模块,用于多角度视觉识别,或者接入超声波传感器来检测距离和障碍物。
- 与其他设备的联动:XGO-Rider的开源平台让它可以与其他设备协同工作,比如通过蓝牙、WiFi与其他机器人或智能设备通信。
项目地址:https://www.kickstarter.com/projects/xgorobot/xgo-rider-desktop-two-wheel-legged-robot-with-ai
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