
新四足机器人 Simba 但是原型机:这次我想试试 2DOF 腿!
Simba 是一台处于原型阶段的 2DOF 四足机器人。它不是已有六足或蜘蛛式四足的换壳,而是用于验证受限工作空间、ESP-SR 离线语音识别,以及 AI 辅助固件架构设计的新平台。
技术博客
持续沉淀可复用的方法、部署经验与项目复盘,帮助团队从概念验证走向稳定交付。


Simba 是一台处于原型阶段的 2DOF 四足机器人。它不是已有六足或蜘蛛式四足的换壳,而是用于验证受限工作空间、ESP-SR 离线语音识别,以及 AI 辅助固件架构设计的新平台。

这次 NodeHexa 更新集中在四类体验:运动按钮可切换持续/单次触发,新增三种表演模式,支持六条腿的独立控制,并在 Web 页面增加电池状态与低电量保护提示。NodeQuadMini 同期也修复了舵机运动超限位问题。

开源机械臂已经从“给出 STL 和演示视频”逐渐走向完整工程:低成本硬件、示教、数据采集、固件、上位机和 ROS 生态开始被串成可复现的链路。本文从硬件、机械结构、软件生态和复刻门槛出发,比较六个值得研究的项目。

OpenClaw 周围出现了多种强调轻量化的“Claw”项目。对硬件、嵌入式和机器人开发者而言,关键并不是名字像不像,而是它们分别把 AI 助手放在哪一层:资源充足的 Linux 主机、低成本 Linux 板,还是 ESP32-S3 级微控制器。

这个项目为六足机器人增加了一块运行“小智 AI”固件的语音拓展板,让机器人既能对话,也能响应语音运动指令。系统采用清晰的“大小脑”分工:AI 负责交互与决策,ESP32 运动控制器负责运动学解算和 18 个舵机的实时控制。

大语言模型(Large Language Model,LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)模型。LLM其实包含两层含义,一是语言模型(Language Model)、二是大模型(Large Model)。前者指的是一种基于统计学或机器学习的模型,用于对自然语言的规律和概率进行建模。其主要目标是根据给定的上下文预测下一个单词、短语或句子的概率分布

“小智”是一个基于 M5Core2 的智能语音助手。它既能与大模型对话,也能通过 Wi-Fi 控制局域网中的灯具、机器人等设备,并查询天气等实时信息。
