如何将 Raspberry Pi 转变为一款专业级、开源的四足机器人

如果你的 Raspberry Pi 在充当媒体中心或复古游戏机一段时间后被闲置在抽屉里了，那现在是时候给它换个新“工作”了。本指南将带你完成一项硬件升级，将你闲置的 Raspberry Pi 转变为一款专业级、开源的四足机器人——希沃德小狗版 Raspberry Pi 的大脑。这可不是一般的项目，而是要为闲置的计算核心赋予新的躯体和新的使命。

第一部分：选择 PuppyPi 的原因 从电路板到机器人的完美过渡桥梁

“小狗派”的设计理念与您现有的“树莓派”完美契合。可以将其视为一个完整且经过精心设计的机器人主体——拥有 CNC 铝制框架、八个高扭矩智能伺服电机、高清广角摄像头以及丰富的扩展接口——它正等待着一个“大脑”。而您的“树莓派”就在此发挥作用。这种组合带来了独特的价值主张：您无需购买昂贵的集成式机器人。相反，您可以利用现有的完全开源硬件来构建一个同样强大且可无限定制化的平台。借助“小狗派”预先配置好的系统镜像(包括 ROS、伺服驱动器和视觉库)，您可以省去繁琐的设置步骤，直接投入到创作中。

第二部分：从零开始到成为英雄：让您的机器人狗“活”起来

这段旅程始于简单的硬件集成。将你的树莓派安全地安装在小狗板的机箱内，并连接好所有的伺服电机和摄像头的线缆。启动时的第一股兴奋感油然而生。一旦连接上 Wi-Fi，你就可以通过 SSH 或网页界面访问完整的 Linux 终端——你的机器人现在已处于你的控制之下。第一个重要的里程碑是站立程序。运行一个简单的校准脚本会让机器人“活”起来，因为所有的八个伺服电机会协同工作，平稳地抬起身体。然后，通过你的第一个行走指令，你会看到它迈出它的第一步。在那一刻，你那台旧的树莓派正式获得了新生。

第三部分：核心项目 #1：解锁 SLAM 技术与自主导航功能

基本的移动只是开始。真正的智慧在于感知和理解环境。接下来是我们的首个核心项目：低成本激光雷达 SLAM 导航。通过添加可选的飞行时间(ToF)激光雷达模块，您的树莓派就可以运行基于 ROS 的 SLAM 算法，如 gmapping。启动测绘过程，并用小狗派在房间内导航。通过 Rviz 可视化工具，您会实时看到一个精确的二维地图正在生成。这个地图是世界的空间模型。然后可以在上面设定一个目标点，您的机器人将使用导航栈来自主规划路径、避开障碍物并到达目的地。这个项目完美地展示了消费级硬件如何解决核心机器人技术难题。

第四部分：核心项目 #2：打造多模态人工智能伙伴

除了能够理解空间之外，机器人还能理解你。第二个项目专注于多模态人工智能交互。借助你的 Pi 强大的处理器，你可以本地运行轻量级的人工智能模型。例如，利用 OpenCV 和预训练模型，你可以通过 PuppyPi 的摄像头实现面部识别或手势控制。编写简单的行为程序：当它检测到你的“张开手掌”的手势时，它会走过来并坐下;“停止”手势会停止所有动作。更进一步，集成一个离线语音识别模块以实现基本的语音命令。这将 PuppyPi 从一个自动化设备转变为一个能够进行自然、直观交互的智能伙伴。

第五部分：实际应用：家庭环境场景

凭借导航和交互能力，你的机器人狗能够从实验室原型发展成为实用的家庭应用产品。想象一下，它可以充当移动哨兵，在你外出时执行预定的巡逻任务，利用其摄像头进行异常检测并发送警报。或者，作为智能家居助手，它能够学习你的布局来执行简单的取物任务，比如“去客厅看看谁在那儿”。这些场景需要更复杂的整合，但 PuppyPi 的开放和模块化特性为这些想法的原型开发提供了完美的基础。

第六部分：开放式实验室

PuppyPi 的真正魅力在于其作为无限扩展平台的潜力。您的探索不应就此止步。不妨尝试一下多机器人群集的实验——用两台旧的 Pi 计算机和两台 PuppyPi 机体，您就可以通过 Wi-Fi 研究简单的协同行为。它还为高级的 ROS 2 和 Micro-ROS 开发提供了出色的平台，让您能够深入研究从底层伺服控制到高级算法规划的一切内容。社区已经在探索诸如用于移动操作的机械臂之类的集成，或者更复杂的强化学习用于步态训练等更复杂的应用。您现有的硬件就是一把开启前沿机器人技术之门的钥匙。

结论

这个项目不仅让沉睡的树莓派重获生机，更重燃了人们对于可能性的憧憬。PuppyPi 将抽象的计算能力转化为实实在在、具有互动性的物理智能，展示了开源硬件与软件的强大协同效应。我们期待在 GitHub 上看到您的代码分支，更重要的是，期待您将独特的技能传授给您的机器狗。毕竟，最出色的项目正是能激发下一代创新的项目。现在，打开那个抽屉，给您的旧树莓派一个它应得的辉煌未来吧。

本文编译自hackster.io