小米发布会机器狗CyberDog「铁蛋」正式亮相

小米在8月10日的新品发布会上推出了首款机器狗CyberDog,昵称“铁蛋”。这款机器狗能跳舞、识别观众并打招呼,甚至能后空翻。基于MIT的开源代码和ROS2平台,小米在短时间内打造了一款具备高完成度的机器狗。尽管硬件和软件都是基于开源技术,但小米的创新在于将它们整合成一个功能丰富的四足机器人。目前市场上的机器狗价格高昂,而小米9999元的定价为爱好者提供了更多机会。未来,机械狗有望在导盲、导航等领域发挥作用,进一步融入日常生活。

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8月10日是小米的新品发布会,雷军除了协新的MIX 4亮相之外,还发布了小米的第一款机器狗CyberDog,中文名叫**“铁蛋”**。之所以取这么大众的名字,原因是因为小米内部希望它比较命硬,能够使得这个项目成功。

1 .正式亮相

在发布会上,雷军演示以下几个场景:

  • 1.随着音乐跳舞:
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  • 2.与观众打招呼:这里有个有趣的地方在于,它能够自动识别观众的位置,然后站立起来打招呼。
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  • 3.帅帅的后空翻
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最后,雷军在演示中伸手摸它的狗头,它会自己主动低下头来让人抚摸;在演示完之后,这只狗主动跟着雷军往舞台中央走,雷军在示意它不要跟着之后,它会自行走开。这种完成度极高的机器狗,售价仅为9999元,确实是广大发烧友的一次入手机会。

2.身体构造

软件方面,小米主要使用了MIT的开源代码Mini Cheetah 以及 ROS 2的开源平台,在10个月的时间内,搭建出一套比较成熟的软件体系。尽管基于的是开源代码,但是小米能够在短短时间内就造成一个较为完整的机器狗,确实不容易。
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机器狗的难点在于硬件方面的控制。

  • 机器狗的“心脏”:这次“铁蛋”采用了自研高性能伺服电机,让它能够适应不同复杂的地形
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  • 为了提升机器狗的感知能力,搭载了触摸传感器,光传感器等,同时搭载了深度摄像,超广角摄像机等
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  • 核心图像计算方面,采用了384个CUDA Cores,6个ARM CPU,2个深度学习加速引擎:
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软硬件的成功结构,使得“铁蛋”能够做成如:奔跑、跳跑、左右转体、后空翻、握手等操作。同时辅助复杂的图像运算,使得它能够自主识别跟随、导航避障等。
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有知乎网友这样评价“铁蛋”:从外观上来说,小米的这个更有“黑科技”的感觉,但机器人这个不比手机,咱不能只是摆出一堆参数来告诉观众自己多牛,软硬件如何结合发挥最大的潜力才是关键。

3.当前机器狗的发展

在国外,波士顿的机械狗Spot作为第一款商用产品早已问世:
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它可以通过简单的类似与“游戏手柄”的机器进行操作:
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但其动则几十万的售价让普通家庭难以一睹其真面目。

国内也开始有厂商进入这个领域,比如“宇树科技机械狗A1”,售价1w:
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南京蔚蓝科技阿尔法狗,售价2w6:
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再到腾讯的MAX:
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最后再到今天的小米机械狗,9999的价格,已经可以让很多机械狗发烧友动心了。

4.未来

未来,当机械狗进入普通家庭,它能够做什么?

最让人想到的是,让机械狗搭配语音功能,导盲功能,作为导盲电子狗提供给盲人。设想一个场景,当前方有危险时,它能够通过语音或者震动功能,提醒主人前方有危险。

又或者搭载机械臂,为人类提供更多方便快捷的服务。
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相信,四足机器人能够终有一天,真正进入寻常百姓的家庭中,为人类社会做出更多的贡献。

### 关于仿生机器狗的设计图纸与模型 在国内,许多公司基于 MIT Cheetah Software 的设计理念开发了自己的四足仿生机器人产品[^1]。然而,由于项目的开源性质以及缺乏统一的组织管理,具体的实现细节和技术文档可能并未完全公开共享。因此,如果希望获取仿生机器狗的设计图纸或用于 3D 打印的 STL 文件,可以尝试以下几个方向: #### 开源资源平台 一些开发者会在 GitHub 或其他类似的开源平台上分享他们的设计文件和代码。尽管 MIT Cheetah Software 是由学生主导的小型项目,但它仍然遵循开源社区的标准协议运行。通过搜索关键词如 “quadruped robot design files” 或者 “open-source quadruped robot”,可能会找到适合的资源。 #### 商业化产品的技术资料 像小米推出的 CyberDog 系列这样的商业化产品通常会提供一定的技术支持文档或者开发者套件。例如,CyberDog 2 不仅具备更强的情感交互能力,还拥有先进的感知系统来捕捉用户的面部表情和身体语言变化[^2]。虽然这些商业版本未必直接开放其 CAD 图纸供下载,但它们的技术白皮书往往包含了足够的理论基础指导爱好者自行建模。 #### DIY 社区贡献 对于个人兴趣驱动下的小型项目而言,则更多依赖于DIY爱好者的创造精神。例如某些案例显示,在构建简易版机械宠物时采用了树莓派作为核心处理器单元处理高层次决策逻辑,并借助Arduino完成低层次硬件接口操作[^3]。这种架构模式下产生的具体物理结构描述也可能成为寻找目标素材的一个切入点。 以下是针对如何获得所需材料的一些建议: - **探索教育用途发布物**:部分高校实验室为了促进教学目的而公开发表过关于此类装置的研究成果报告连同配套附件; - **加入特定主题论坛讨论组**:积极参与相关话题交流有助于发现隐藏 gems(珍宝); - **联系潜在作者/团队成员**:有时候原作者愿意私下分享更多信息给感兴趣人士; ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_open_source_projects(keyword): url = f"https://github.com/search?q={keyword}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') projects_info = [] for item in soup.select('.repo-list-item'): title = item.find('a').text.strip() link = "https://github.com" + item.find('a')['href'] description = item.find(class_='d-inline-block mb-1').next_sibling.strip() if item.find(class_='d-inline-block mb-1').next_sibling else "" project_data = { "Title": title, "Link": link, "Description": description } projects_info.append(project_data) return projects_info[:5] print(search_open_source_projects("quadruped robot")) ``` 此脚本可以帮助快速定位到GitHub上的前五个匹配项,便于进一步筛选是否有合适的候选方案可用。
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