全球首创桌面双轮足式 AI 机器人接入ChatGPT 能跑、能看、能说、倒不了…

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

XGO Rider功能丰富，它不仅仅是一个玩具，它可以被用在很多实际场景中。

1. 教育用途

它是一个非常好的STEM学习工具。学生可以通过编程让机器人执行各种任务，边玩边学，不仅能提高动手能力，还能加深对科技的理解。

2. 开发与研究

对于开发者来说，XGO Rider是一个绝佳的开发平台。你可以在上面运行AI算法，进行机器人控制实验。研究人员也可以使用它来做自动化研究和数据采集。

3. 娱乐与展示

XGO Rider不仅功能强大，还很有趣！它灵活的移动能力和稳定性让它在家庭娱乐和科技展会上大放异彩。你可以用它来表演各种“技能”，比如避障、跟随等，绝对吸引眼球。

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。