学习路径
1
基础准备
了解Reachy Mini硬件特性，安装必要的开发环境和工具
2
Python入门
掌握Python基础语法和Reachy Mini SDK的使用方法
3
硬件控制
学习控制机器人的头部运动、LED眼睛和传感器读取
4
AI集成
接入Hugging Face模型，实现语音识别、图像处理等AI功能
5
高级应用
开发复杂的交互应用，创建自定义行为和功能
教程课程
代码示例
基础连接和测试
# 导入Reachy Mini SDK
from reachy_mini import ReachyMini
# 连接到机器人
reachy = ReachyMini()
# 检查连接状态
if reachy.is_connected():
print("连接成功！")
# 简单的头部运动测试
reachy.head.look_at(x=0, y=0, z=1)
time.sleep(2)
# LED眼睛颜色控制
reachy.eyes.set_color(red=255, green=0, blue=0)
time.sleep(1)
reachy.eyes.set_color(red=0, green=255, blue=0)
print("基础测试完成！")
else:
print("连接失败，请检查设备")计算机视觉应用示例
import cv2
import numpy as np
from reachy_mini import ReachyMini
# 初始化机器人和摄像头
reachy = ReachyMini()
camera = reachy.camera
# 人脸检测分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'
)
def detect_faces():
# 获取摄像头画面
frame = camera.get_frame()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
# 绘制检测框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 让机器人看向检测到的人脸
face_center_x = x + w // 2
face_center_y = y + h // 2
reachy.head.look_at_pixel(face_center_x, face_center_y)
return frame
# 运行检测循环
while True:
frame = detect_faces()
cv2.imshow('Face Detection', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()学习资源
常见问题解答
Q: 我需要什么编程基础才能开始学习？
A: 建议具备基本的Python编程知识。如果您是编程新手，建议先学习我们的Python基础教程。
Q: Reachy Mini支持哪些操作系统？
A: 支持Windows 10+、macOS 10.14+和Ubuntu 18.04+。无线版本可以独立运行。
Q: 如何获得技术支持？
A: 您可以通过社区论坛、官方邮箱或在线客服获得帮助。我们的技术团队会及时回复。
Q: 是否提供中文教程？
A: 是的，我们提供完整的中文教程和文档，适合中文用户学习使用。