Yahboom Muto S2 18自由度AI視覺六足機器人，適用於Raspberry Pi 5 & Jetson NANO，2自由度雲台FPV

概述

Yahboom Muto S2 是一款18自由度的六足機器人，設計用於 Raspberry Pi 5 或 NVIDIA Jetson NANO 作為主控制器。這是一款桌面級仿生六足機器人，具有鋁合金機身、18個自由度，並內建逆運動學算法控制以模擬步態。通過 Python3 編程和 OpenCV 圖像處理，它支持 AI 視覺交互功能，如顏色識別、跟踪/跟隨、面部跟踪、QR碼識別和視覺巡線。控制方法包括手機APP、無線手柄控制和電腦網頁（Jupyter Lab）控制，並具有實時視頻傳輸（FPV）。

主要特點

• AI視覺六足機器人: 逆運動學算法，仿生步態，18自由度關節，AI視覺交互。
• 18自由度運動關節: 使用18個高性能伺服器和鋁合金結構件連接每條腿上的三個關節。
• 35KG 智能串行總線伺服系統: 18個35KG金屬伺服器。
• 2D 相機雲台: 用於視覺應用的2自由度相機雲台。
• 實時視頻傳輸: 通過手機APP連接本地區域網絡，實時查看高清視頻畫面。
• 姿態&運動調整 : 支持自由調整行走速度和機器人身體高度（機器人高度調整/機器人速度調整；行走速度調整：慢/快）。
• 教學模式: 手動控制主機的單腿運動；另一台從機執行相同動作。
• Raspberry Pi 5 支持說明: “MUTO RS 配備了適用於 Raspberry Pi 5 的穩壓電源擴展板”，提供穩定的5.1V/5A電源； 0.6A電流限制將USB端口電流輸出增加到 1。6A（以幫助避免凍結/重啟）。

如需選擇幫助和售後支持，請聯繫https://rcdrone.top/或發送電子郵件至 [email protected].

規格

主控比較 (如提供)

Muto S2 機器人提供兩個主要控制器，Raspberry Pi 5 和 Jetson NANO 4GB SUB，使用方法基本相同，均使用 Ubuntu 系統。不同的主控僅會稍微影響系統的流暢度。課程材料、產品功能和控制軟件保持一致。

功能列表（課程/示例）

攝像頭雲台

• 00. 顏色HSV值校準
• 01. 顏色識別
• 02. 顏色追蹤
• 03. 顏色跟隨
• 04. 顏色識別動作組
• 05. 人臉檢測
• 06. 人臉追蹤
• 07. 迎接人群
• 08. 二維碼識別
• 09. 二維碼指令
• 10. 視覺線跟隨
• 11. 動作學習
• 12. 教學掛件同步動作

機器深度學習

• 01. KNN
• 02. TensorFlow基礎教程
• 03. PyTorch基本使用
• 04. Yolov5實時檢測物體
• 05. Jetson-inference環境構建
• 06. 物體檢測和動作
• 07.身體運動控制機器人
• 08. 手勢控制機器人

Jetson NANO 課程

• 1. 關於 JetsonNano 系統
• 2. 網絡配置和 Jtop
• 3. 增加交換空間
• 4. GPIO 庫的 API 使用
• 5. 硬件庫配置
• 6. 引腳讀取功能
• 7. 引腳電平輸出控制
• 8. 控制 LED
• 9. Jetson Nano 與外部設備串口通信
• 10. Jetson nano I2C 通信

遠程控制課程

• 1. 關閉 APP 控制過程
• 2. 移動 APP 遠程控制教程
• 3. USB 無線手柄遠程控制

機器人基礎課程

• 1. 控制蜂鳴器
• 2. 控制 PWM 伺服器
• 3. 控制總線伺服器
• 4. 機器人前進和後退
• 5.機器人左右移動
• 6. 機器人左右旋轉
• 7. 控制高度
• 8. 控制頭部
• 9. 動作組合表演
• 10. 讀取數據
• 11. 主機控制
• 12. 攝像頭驅動

Raspberry Pi 課程

• 1. 建立 Python 環境
• 2. Helloworld
• 3. 引腳輸出高低電平
• 4. 讀取引腳高低電平
• 5. 輸出 PWM
• 6. 串行通信
• 7. I2C 通信
• 8. 串行通信
• 9. I2C 通信

開源 CV 課程

• 1. 開源 CV 簡介
• 2. 圖像讀取和顯示
• 3. 圖片寫入
• 4. 圖像質量
• 5. 像素操作
• 6. 圖像縮放
• 7. 圖片裁剪
• 8.圖片平移
• 9. 圖片鏡像
• 10. 仿射變換
• 11. 圖片旋轉
• 12. 透視變換
• 13. 灰度處理
• 14. 二值圖像
• 15. 邊緣綠色檢測
• 16. 線段繪製
• 17. 矩形圓形繪製
• 18. 文字和圖片繪製

視頻

手冊 / 教程

教程鏈接（官方）：http://www.yahboom.net/study/Muto-S2

詳情

一個18自由度仿生六足平台，結合逆運動學步態控制與基於相機的AI互動。

專為在Raspberry Pi 5或NVIDIA Jetson Nano上運行而設計，用於機器人學習、視覺項目和步態實驗。

主要功能包括基於OpenCV的視覺功能、Python編程、WiFi控制和FPV視頻流。

選擇 Raspberry Pi 5 或 Jetson Nano 作為主控制器，並提供專為 Pi 5 穩定性設計的電源擴展板選項。

結構化的功能列表和學習路徑涵蓋 PTZ 視覺、深度學習基礎知識，以及針對兩種控制器的逐步課程。

十八個高扭矩伺服驅動每條腿的三個關節，以實現穩定且靈活的六足機器人運動。

內建的逆向運動學有助於協調足部軌跡，以實現更平滑、更穩定的模擬步態。

實時 FPV 讓您可以通過本地網絡連接從手機應用程序駕駛和監控機器人。

在應用程序中保存動作組，以觸發預設動作或微調單個關節以實現自定義姿勢。

互動動作支持如手勢式問候和運動例程等有趣的行為。

反應性運動演示展示了在近距離障礙物和動態運動中的平衡調整。

基於視覺的行為可以支持跟踪和跟隨，以進行實驗性的人工智能互動。

快速命令啟用常見的動作狀態，如蜷縮和前進。

調整身體高度和行走速度以適應不同的表面、演示和室內桌面測試。

教學模式允許一個機器人的腿部運動被手動引導並由第二個單元鏡像。

基於攝像頭的人工智能功能包括使用OpenCV工作流程的顏色跟踪、人臉跟踪和QR碼識別。

探索更深入的人工智能演示，如物體檢測、基於骨架的姿勢估計和手勢控制程序。

在筆記本電腦上快速迭代Python程式行為，用於運動控制、視覺處理和自動化。

MUTO S2 支援跨平台的 iOS/Android 應用程式，用於遠程控制、機器人校準、性能模式和數據監控。

Muto S2 支援通過 JupyterLab 網頁進行 PC 控制，並支援 2.4G/USB 無線遊戲手柄控制機器人運動。

Yahboom Muto S2 課程目錄概述了組裝、運動控制、OpenCV 視覺功能和 AI 實驗的指導模塊。

Yahboom Muto S2 包括有組織的學習資源，提供 AI 視覺和深度學習課程文件，用於逐步設置和編碼。

Muto S2 六足機器人佈局包括 OLED 屏幕、2DOF 攝像頭 PTZ 模組、USB 集線器擴展板和大型鋰電池安裝座。

Muto S2 使用智能串行總線伺服器，具有0–270°的關節範圍，列出的規格包括35kgf·cm的扭矩和6.0–8.4V的操作電壓。

USB HD 1080P 攝像頭 PTZ 使用2DOF伺服器進行平移/傾斜控制，通過USB 2.0連接，視野範圍可達80–120°。

7.4V 9900mAh 鋰電池組使用DC 4.0×1.7充電接口，並配有約15cm的導線以便於連接。

Yahboom Muto S2 附帶一個尺寸佈局圖，顯示頂部和正面視圖，並以毫米為單位進行測量，以便於規劃放置和間隙。

MUTO S2 提供 Jetson Nano 4GB USB 或 Raspberry Pi 5 主控板選項，兩者均支持Python、18DOF關節，並提供約3.7小時的電池壽命。

Muto S2 六足機器人套件包括機器人底盤、PTZ 攝像頭模組、OLED 元件、USB 集線器擴展板、電池組、充電器、電纜和基本工具，Raspberry Pi 或 Jetson Nano 配件列為附加‑