[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-PetoiCamp--OpenCat-Quadruped-Robot":3,"tool-PetoiCamp--OpenCat-Quadruped-Robot":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",155373,2,"2026-04-14T11:34:08",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":76,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":93,"forks":94,"last_commit_at":95,"license":96,"difficulty_score":97,"env_os":98,"env_gpu":99,"env_ram":100,"env_deps":101,"category_tags":109,"github_topics":111,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":131,"updated_at":132,"faqs":133,"releases":134},7540,"PetoiCamp\u002FOpenCat-Quadruped-Robot","OpenCat-Quadruped-Robot","An open source quadruped robot pet framework for developing Boston Dynamics-style four-legged robots that are perfect for STEM, coding & robotics education, IoT robotics applications, AI-enhanced robotics application services, research, and DIY robotics kit development. ","OpenCat-Quadruped-Robot 是一个开源的四足机器人框架，旨在帮助开发者轻松构建类似波士顿动力 Spot 的机器狗或机器猫。它基于 Arduino 和树莓派开发，底层已封装好步态协调、舵机控制和惯性测量单元（IMU）集成等复杂算法，让用户能专注于上层应用创新，而无需从零攻克运动控制难题。\n\n该框架有效降低了四足机器人的研发门槛，解决了以往此类项目成本高、技术难度大且难以定制的问题。无论是用于 STEM 教育、人工智能研究，还是物联网应用开发，OpenCat-Quadruped-Robot 都能提供灵活的支持。它非常适合教育工作者、科研人员、极客创客以及希望深入探索机器人技术的开发者使用。\n\n其技术亮点包括支持 C\u002FC++、Python 及图形化积木编程等多种开发方式，兼容 ROS 系统以实现 SLAM 导航与感知，并支持从仿真到实物的强化学习训练。此外，社区已围绕该平台实现了物体检测、视觉导航、集群管理及模仿学习等丰富案例。凭借开放的软硬件架构，OpenCat-Quadruped-Robot 让敏捷的四足机器人真正变得负担得起且易于扩展。","# OpenCat — Open-Source Quadruped Robot Framework\n\nOpenCat is an open-source Arduino and Raspberry Pi-based framework for building and programming quadruped robots. Developed by [Petoi](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat), the maker of futuristic programmable robotic pets, it powers both the Bittle robot dog and Nybble robot cat platforms.\n\nThe framework handles the hard parts — gait coordination, servo control, IMU integration — so you can focus on what you're actually building on top of it.\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_03ebc77bceda.gif)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_fcc2699d6914.gif)\n\n\n---\n\n## About the Project\n\nInspired by Boston Dynamics' Spot, Dr. Rongzhong Li started OpenCat in his dorm at Wake Forest University in 2016. The goal was straightforward: make agile quadruped robots affordable and hackable enough for researchers, educators, and makers — not just well-funded labs.\n\nOpenCat is now deployed across two robot platforms and used in K-12 schools, university research labs, maker spaces, and independent projects worldwide.\n\n### Current Hardware\n\n- 🐶 [Bittle X — robot dog with voice control](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fpetoi-robot-dog-bittle-x-voice-controlled?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) — current generation, BiBoard\u002FESP32\n- 🐱 [Nybble Q — robot cat](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fpetoi-nybble-q-robot-cat?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) — current generation\n\nThe original [Bittle](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fcollections\u002Frobots\u002Fproducts\u002Fpetoi-bittle-robot-dog?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) and [Nybble](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fcollections\u002Frobots\u002Fproducts\u002Fpetoi-nybble-robot-cat?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) (NyBoard\u002FATmega328P) are discontinued but still fully supported by this codebase. This repo is the right place for NyBoard users; for ESP32\u002FBiBoard see [OpenCatESP32](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp\u002FOpenCatESP32).\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_99ed85870279.gif)\n\n---\n\n## What the Framework Gives You\n\n- **Multi-language:** C\u002FC++, Python, block-based coding\n- **Open hardware + software:** fork, modify, extend — no vendor lock-in\n- **Arduino + Raspberry Pi native:** works with the tools you already use\n- **Sensor integration:** cameras, touch, IMUs, ultrasonic, etc. — clip and go\n- **Sim-to-real:** experiment reinforcement learning models on an affordable robot\n- **ROS compatible:** SLAM, navigation, and perception pipelines documented by the community\n\nWhether you're teaching **robotics programming** for the first time or running a graduate-level AI experiment, the platform scales.\n\n---\n\n## What the Community Has Built\n\nUsers have shipped real **robotics projects** across AI, Raspberry Pi, and research — a few highlights:\n\n- [Autonomous movement & object detection](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Freid-graves-robotics-ai-applications-with-bittle-robot-dog-raspberry-pi?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [Raspberry Pi robotics projects](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Ftagged\u002Fraspberry-pi?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [AI and computer vision applications](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Ftagged\u002Fshowcase+ai?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [NVIDIA Isaac simulations and reinforcement learning](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLHMFXft_rV6MWNGyofDzRhpatxZuUZMdg)\n- [Visual and LiDAR-based SLAM with ROS](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=uXpQUIF_Jyk&list=PLHMFXft_rV6MWNGyofDzRhpatxZuUZMdg&index=6)\n- [Imitation learning with Tiny ML models](https:\u002F\u002Fwww.learnwitharobot.com\u002Fp\u002Fimitation-learning-with-petoi-bittle)\n- [IoT robot fleet management with AWS](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Faws-iot-robot-fleet-demo-with-petoi-bittle?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [3D-printed accessories and custom builds](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Fpetoi-bittle-bittle-x-robots-3d-printed-robot-accessories?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [DIY 3D-printed robot pets on OpenCat](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002F3d-printed-robot-dog-robot-cat?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\nAcademic and research use cases: [Research Spotlight](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fresearch-spotlight?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_ce14359cba3e.gif)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_3ac4dad76af1.gif)\n\n---\n\n## Hardware\n\nThis repo targets the **NyBoard** — a customized Arduino board based on ATmega328P. It coordinates up to 12 [high-performance servos](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fquadruped-robot-dog-bittle-servo-set?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) for walking, running, jumping, and backflipping.\n\nExtend with:\n- [Sensor pack](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fpetoi-sensor-pack?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [Intelligent camera module](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fintelligent-camera-module?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- Raspberry Pi, Nvidia Jetson Nano, or other AI co-processors via wired\u002Fwireless connections\n\nFor ESP32\u002FBiBoard (current-gen hardware), see [OpenCatESP32](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp\u002FOpenCatESP32).\n\n---\n\n## Setup\n\nFull documentation: [Petoi Doc Center](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com)\nThe following steps give you a brief walk-through, but may miss detailed tips and illustrative pictures. \n\n**1. Clone the repo**\n\nRemove the `-main` (or branch name) suffix from the folder after downloading.\n\n**2. Open `OpenCat.ino` — select your robot and board**\n\n```cpp\n#define BITTLE    \u002F\u002F Petoi 9 DOF robot dog: 1x on head + 8x on leg\n\u002F\u002F#define NYBBLE  \u002F\u002F Petoi 11 DOF robot cat: 2x on head + 1x on tail + 8x on leg\n\n\u002F\u002F#define NyBoard_V0_1\n\u002F\u002F#define NyBoard_V0_2\n#define NyBoard_V1_0\n\u002F\u002F#define NyBoard_V1_1\n```\n\n**3. Enter configuration mode**\n\nComment out `#define MAIN_SKETCH`, upload, follow serial prompts.\n\n```cpp\n\u002F\u002F #define MAIN_SKETCH\n```\n\n**4. (Optional) Auto-init**\n\n`#define AUTO_INIT` skips prompts and auto-calibrates IMU — handy for repeated flashing.\n\n**5. Upload**\n\nPlug USB uploader into NyBoard, install driver if needed, hit upload (→) in Arduino IDE.\n\n**6. Serial Monitor**\n\nSet to **no line ending** and **115200 baud rate**.\n\n**7. Reset joint offsets**\n\n```\nReset joint offsets? (Y\u002Fn)\nY\n```\n\n**8. IMU calibration**\n\n```\nCalibrate the IMU? (Y\u002Fn):\nY\n```\n\nPlace the robot flat on a table. 6 long beeps → reads sensor data → saves offsets → beeps when done. Close Serial Monitor when `Ready!` appears.\n\n**9. Switch to main sketch**\n\n```cpp\n#define MAIN_SKETCH\n```\n\nUncomment and re-upload.\n\n**10. Joint calibration**\n\nBoot with one side up to enter calibration mode, or calibrate directly via Serial Monitor.\n\n**11. Optional: Petoi app**\n\nPlug in Bluetooth dongle for a friendlier calibration UI:\n- iOS: [App Store](https:\u002F\u002Fapps.apple.com\u002Fus\u002Fapp\u002Fpetoi\u002Fid1581548095)\n- Android: [Google Play](https:\u002F\u002Fplay.google.com\u002Fstore\u002Fapps\u002Fdetails?id=com.petoi.petoiapp)\n\nSee the [calibration guide](https:\u002F\u002Fbittle.petoi.com\u002F6-calibration) and [app guide](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fapp-guide).\n\n**12. Start building**\n\nInfrared remote, Petoi app, Python, or Serial Monitor. [Full play guide →](https:\u002F\u002Fbittle.petoi.com\u002F7-play-with-bittle)\n\n---\n\n## Education\n\nOpenCat is used in K-12 robotics programs, community colleges, university labs, and maker spaces:\n\n- [Robotics education showcases](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Ftagged\u002Fshowcase+education?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [STEM & robotics curriculum resources](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fresources-curriculum-stem-coding-robot?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [Robotics competitions](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Frobot-competitions-with-petoi?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\n---\n\n## Community & Discussion\n\n- [r\u002FOpenCat](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FOpenCat\u002F) — firmware code, framework hacking, extending and porting OpenCat\n- [r\u002FPetoi](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FPetoi\u002F) — hardware Q&A, builds, quadruped coding, curriculum, 3D-printed parts, general discussion\n\n---\n\n## Resources\n\n- [Advanced tutorials by the community](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLHMFXft_rV6MWNGyofDzRhpatxZuUZMdg)\n- [User showcases and hacks](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fpetoi-open-source-extensions-user-demos-and-hacks?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [Research spotlight](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fresearch-spotlight?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [Robot gallery](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Frobot-pet-gallery?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [FAQ](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Ffaq?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\nFollow the project: [YouTube](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@petoicamp) · [Twitter](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fpetoicamp) · [Instagram](https:\u002F\u002Fwww.instagram.com\u002Fpetoicamp\u002F) · [Facebook](https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002FPetoiCamp\u002F) · [LinkedIn](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fcompany\u002F33449768\u002Fadmin\u002Fdashboard\u002F)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_c867c6a7d800.gif)\n\n---\n\n*The [legacy OpenCat repository](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp\u002FOpenCat-Old) is archived and no longer maintained.*\n","# OpenCat — 开源四足机器人框架\n\nOpenCat 是一个基于 Arduino 和 Raspberry Pi 的开源框架，用于构建和编程四足机器人。它由未来感十足的可编程机器人宠物制造商 [Petoi](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) 开发，为 Bittle 机器狗和 Nybble 机器猫两大平台提供支持。\n\n该框架负责处理复杂的部分——步态协调、伺服电机控制、IMU 集成等——让您可以专注于在它之上构建自己的项目。\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_03ebc77bceda.gif)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_fcc2699d6914.gif)\n\n\n---\n\n## 关于本项目\n\n受波士顿动力公司 Spot 的启发，李荣中博士于 2016 年在维克森林大学的宿舍里启动了 OpenCat 项目。其目标很简单：让敏捷的四足机器人既经济实惠，又足够开放可 hack，以便研究人员、教育工作者和创客们都能使用——而不仅仅是资金充足的实验室。\n\n如今，OpenCat 已应用于两款机器人平台，并在全球范围内的中小学、大学研究实验室、创客空间以及独立项目中得到广泛使用。\n\n### 当前硬件\n\n- 🐶 [Bittle X — 带语音控制的机器狗](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fpetoi-robot-dog-bittle-x-voice-controlled?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) — 新一代，BiBoard\u002FESP32\n- 🐱 [Nybble Q — 机器猫](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fpetoi-nybble-q-robot-cat?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) — 新一代\n\n最初的 [Bittle](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fcollections\u002Frobots\u002Fproducts\u002Fpetoi-bittle-robot-dog?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat) 和 [Nybble](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fcollections\u002Frobots\u002Fproducts\u002Fpetoi-nybble-robot-cat?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)（NyBoard\u002FATmega328P）已停产，但仍完全由本代码库支持。对于 NyBoard 用户而言，本仓库是正确选择；若使用 ESP32\u002FBiBoard，请参阅 [OpenCatESP32](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp\u002FOpenCatESP32)。\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_99ed85870279.gif)\n\n---\n\n## 框架能为您提供什么\n\n- **多语言支持：** C\u002FC++、Python、积木式编程\n- **开放的硬件与软件：** 可以 fork、修改、扩展——无厂商锁定\n- **原生支持 Arduino + Raspberry Pi：** 与您已使用的工具无缝兼容\n- **传感器集成：** 摄像头、触摸传感器、IMU、超声波传感器等——即插即用\n- **从仿真到现实：** 在一台经济实惠的机器人上试验强化学习模型\n- **兼容 ROS：** 社区已记录 SLAM、导航和感知流程\n\n无论您是首次教授 **机器人编程**，还是开展研究生级别的 AI 实验，该平台都能很好地适应不同需求。\n\n---\n\n## 社区的成果\n\n用户已在 AI、Raspberry Pi 和科研领域成功部署了多个实际 **机器人项目**，以下是其中的一些亮点：\n\n- [自主移动与目标检测](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Freid-graves-robotics-ai-applications-with-bittle-robot-dog-raspberry-pi?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [Raspberry Pi 机器人项目](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Ftagged\u002Fraspberry-pi?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [AI 和计算机视觉应用](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Ftagged\u002Fshowcase+ai?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [NVIDIA Isaac 仿真与强化学习](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLHMFXft_rV6MWNGyofDzRhpatxZuUZMdg)\n- [基于视觉和 LiDAR 的 ROS SLAM](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=uXpQUIF_Jyk&list=PLHMFXft_rV6MWNGyofDzRhpatxZuUZMdg&index=6)\n- [使用 Tiny ML 模型进行模仿学习](https:\u002F\u002Fwww.learnwitharobot.com\u002Fp\u002Fimitation-learning-with-petoi-bittle)\n- [利用 AWS 进行物联网机器人车队管理](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Faws-iot-robot-fleet-demo-with-petoi-bittle?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [3D 打印配件与定制化改造](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Fpetoi-bittle-bittle-x-robots-3d-printed-robot-accessories?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [基于 OpenCat 的 DIY 3D 打印机器人宠物](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002F3d-printed-robot-dog-robot-cat?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\n学术与科研应用场景：[研究聚焦](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fresearch-spotlight?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_ce14359cba3e.gif)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_3ac4dad76af1.gif)\n\n---\n\n## 硬件\n\n本仓库针对的是 **NyBoard**——一款基于 ATmega328P 的定制化 Arduino 板。它可以协调多达 12 个 [高性能伺服电机](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fquadruped-robot-dog-bittle-servo-set?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)，实现行走、奔跑、跳跃甚至后空翻等动作。\n\n您还可以通过以下方式扩展功能：\n- [传感器套件](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fpetoi-sensor-pack?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [智能摄像头模块](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fproducts\u002Fintelligent-camera-module?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- 通过有线或无线连接接入 Raspberry Pi、Nvidia Jetson Nano 或其他 AI 协处理器\n\n如需使用 ESP32\u002FBiBoard（最新一代硬件），请参阅 [OpenCatESP32](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp\u002FOpenCatESP32)。\n\n---\n\n## 设置\n\n完整文档：[Petoi 文档中心](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com)  \n以下步骤提供简要的操作指南，但可能缺少详细的提示和示意图。\n\n**1. 克隆仓库**\n\n下载后，请移除文件夹名中的 `-main`（或分支名称）后缀。\n\n**2. 打开 `OpenCat.ino` — 选择你的机器人型号和开发板**\n\n```cpp\n#define BITTLE    \u002F\u002F Petoi 9 自由度机器狗：头部1个 + 腿部8个\n\u002F\u002F#define NYBBLE  \u002F\u002F Petoi 11 自由度机器猫：头部2个 + 尾部1个 + 腿部8个\n\n\u002F\u002F#define NyBoard_V0_1\n\u002F\u002F#define NyBoard_V0_2\n#define NyBoard_V1_0\n\u002F\u002F#define NyBoard_V1_1\n```\n\n**3. 进入配置模式**\n\n注释掉 `#define MAIN_SKETCH`，上传代码，并按照串口提示操作。\n\n```cpp\n\u002F\u002F #define MAIN_SKETCH\n```\n\n**4. （可选）自动初始化**\n\n`#define AUTO_INIT` 可跳过提示并自动校准 IMU——对于频繁刷写固件非常方便。\n\n**5. 上传代码**\n\n将 USB 编程器插入 NyBoard 开发板，如有需要安装驱动程序，然后在 Arduino IDE 中点击上传按钮（→）。\n\n**6. 串口监视器**\n\n设置为“无换行符”和“115200 波特率”。\n\n**7. 重置关节偏移量**\n\n```\n重置关节偏移量？(Y\u002Fn)\nY\n```\n\n**8. IMU 校准**\n\n```\n校准 IMU 吗？(Y\u002Fn):\nY\n```\n\n将机器人平放在桌面上。听到6声长鸣后，系统会读取传感器数据、保存偏移量，完成后再次鸣响。当出现“Ready!”时，关闭串口监视器。\n\n**9. 切换到主程序**\n\n```cpp\n#define MAIN_SKETCH\n```\n\n取消注释并重新上传。\n\n**10. 关节校准**\n\n让机器人一侧朝上启动以进入校准模式，或者直接通过串口监视器进行校准。\n\n**11. 可选：Petoi 应用程序**\n\n插入蓝牙适配器以获得更友好的校准界面：\n\n- iOS：[App Store](https:\u002F\u002Fapps.apple.com\u002Fus\u002Fapp\u002Fpetoi\u002Fid1581548095)\n- 安卓：[Google Play](https:\u002F\u002Fplay.google.com\u002Fstore\u002Fapps\u002Fdetails?id=com.petoi.petoiapp)\n\n请参考[校准指南](https:\u002F\u002Fbittle.petoi.com\u002F6-calibration)和[应用指南](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fapp-guide)。\n\n**12. 开始使用**\n\n可通过红外遥控器、Petoi 应用、Python 或串口监视器进行控制。[完整玩法指南 →](https:\u002F\u002Fbittle.petoi.com\u002F7-play-with-bittle)\n\n---\n\n## 教育应用\n\nOpenCat 广泛应用于中小学机器人课程、社区学院、大学实验室及创客空间：\n\n- [机器人教育展示](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Ftagged\u002Fshowcase+education?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [STEM与机器人课程资源](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fresources-curriculum-stem-coding-robot?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [机器人竞赛](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fblogs\u002Fblog\u002Frobot-competitions-with-petoi?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\n---\n\n## 社区与讨论\n\n- [r\u002FOpenCat](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FOpenCat\u002F) — 固件代码、框架改造、OpenCat 的扩展与移植\n- [r\u002FPetoi](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fr\u002FPetoi\u002F) — 硬件问答、自制项目、四足机器人编程、课程设计、3D打印零件及通用讨论\n\n---\n\n## 资源\n\n- [社区提供的进阶教程](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLHMFXft_rV6MWNGyofDzRhpatxZuUZMdg)\n- [用户作品与创意改造](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fpetoi-open-source-extensions-user-demos-and-hacks?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [研究专题](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Fresearch-spotlight?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [机器人图库](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Frobot-pet-gallery?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n- [常见问题解答](https:\u002F\u002Fwww.petoi.com\u002Fpages\u002Ffaq?utm_source=github&utm_medium=code&utm_campaign=github-opencat)\n\n关注本项目：[YouTube](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@petoicamp) · [Twitter](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fpetoicamp) · [Instagram](https:\u002F\u002Fwww.instagram.com\u002Fpetoicamp\u002F) · [Facebook](https:\u002F\u002Fwww.facebook.com\u002FPetoiCamp\u002F) · [LinkedIn](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fcompany\u002F33449768\u002Fadmin\u002Fdashboard\u002F)\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_readme_c867c6a7d800.gif)\n\n---\n\n*旧版 OpenCat 仓库（[GitHub 链接](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp\u002FOpenCat-Old)）已归档，不再维护。*","# OpenCat 四足机器人快速上手指南\n\nOpenCat 是一个基于 Arduino 和 Raspberry Pi 的开源四足机器人框架，由 Petoi 开发。它屏蔽了步态协调、舵机控制和 IMU 集成等底层复杂性，让开发者能专注于上层应用（如 AI 视觉、强化学习、ROS 导航等）。本指南针对 **NyBoard (ATmega328P)** 硬件版本（适用于旧版 Bittle 和 Nybble），新版 ESP32\u002FBiBoard 用户请参考 OpenCatESP32 仓库。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下软硬件要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux。\n*   **核心软件**：[Arduino IDE](https:\u002F\u002Fwww.arduino.cc\u002Fen\u002Fsoftware) (建议最新版本)。\n*   **硬件设备**：\n    *   Petoi NyBoard 主控板 (或兼容的 ATmega328P 开发板)。\n    *   USB 转 TTL 下载器 (若主板未集成 USB 接口)。\n    *   组装好的四足机器人机身 (Bittle 或 Nybble) 及舵机组。\n    *   9V 电池或稳压电源。\n*   **驱动程序**：若使用 CH340\u002FCP210x 等串口芯片，需提前安装对应驱动。\n*   **依赖库**：本项目代码已包含必要逻辑，通常无需额外手动安装第三方库，但需确保 Arduino IDE 能识别 AVR 架构。\n\n> **提示**：国内用户若下载 Arduino IDE 或驱动较慢，可访问 [Arduino 中文社区](https:\u002F\u002Fwww.arduino.cn\u002F) 获取加速资源。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目代码\n将代码库下载到本地，并移除文件夹名称中的 `-main` 后缀，以便 Arduino IDE 正确识别。\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp\u002FOpenCat.git\n# 重命名文件夹：将 \"OpenCat-main\" 改为 \"OpenCat\"\n```\n\n### 2. 配置机器人型号与主板\n使用 Arduino IDE 打开 `OpenCat\u002FOpenCat.ino` 文件。根据你拥有的机器人类型和主板版本，取消注释对应的宏定义：\n\n```cpp\n\u002F\u002F 选择机器人类型 (二选一)\n#define BITTLE    \u002F\u002F Petoi 9 自由度机器狗\n\u002F\u002F#define NYBBLE  \u002F\u002F Petoi 11 自由度机器猫\n\n\u002F\u002F 选择主板版本 (根据实际硬件选择，此处以 V1.0 为例)\n\u002F\u002F#define NyBoard_V0_1\n\u002F\u002F#define NyBoard_V0_2\n#define NyBoard_V1_0\n\u002F\u002F#define NyBoard_V1_1\n```\n\n### 3. 进入配置模式\n为了进行初始校准，需要暂时注释掉主程序入口。找到以下行并添加 `\u002F\u002F` 将其注释：\n\n```cpp\n\u002F\u002F #define MAIN_SKETCH\n```\n\n### 4. (可选) 启用自动初始化\n若需反复烧录且跳过交互提示，可取消注释自动初始化选项：\n\n```cpp\n#define AUTO_INIT\n```\n\n### 5. 编译与上传\n1.  在 Arduino IDE 中选择正确的开发板：**Tools > Board > Arduino Uno** (NyBoard 基于 ATmega328P)。\n2.  选择正确的端口：**Tools > Port**。\n3.  点击 **Upload (→)** 按钮进行烧录。\n\n## 基本使用\n\n烧录完成后，需要通过串口监视器完成传感器校准和关节复位，之后即可控制机器人运动。\n\n### 1. 串口校准流程\n1.  打开 Arduino IDE 的 **Serial Monitor (串口监视器)**。\n2.  设置波特率为 **115200**，行尾选择 **No line ending (无行尾)**。\n3.  按以下步骤操作（若未开启 `AUTO_INIT`）：\n    *   输入 `Y` 重置关节偏移量 (Reset joint offsets)。\n    *   输入 `Y` 校准 IMU (Calibrate the IMU)。\n    *   **重要**：将机器人平稳放置在水平桌面上。\n    *   等待听到 6 声长鸣，表示传感器数据读取并保存完毕。\n    *   当屏幕显示 `Ready!` 时，关闭串口监视器。\n\n### 2. 切换回主程序\n校准完成后，必须重新启用主程序才能正常控制机器人。\n1.  回到代码编辑器，**取消注释** `MAIN_SKETCH`：\n    ```cpp\n    #define MAIN_SKETCH\n    ```\n2.  再次点击 **Upload** 烧录代码。\n\n### 3. 关节微调 (可选)\n重启机器人时，若某侧肢体朝上，会自动进入关节校准模式。也可通过串口发送指令微调，或使用官方 App 进行可视化校准。\n\n### 4. 开始控制\n现在机器人已准备就绪，你可以通过以下方式控制它：\n*   **红外遥控器**：直接使用配套的红外遥控器发出行走、跳舞等指令。\n*   **Petoi App**：插入蓝牙模块，通过 iOS\u002FAndroid App 连接控制。\n*   **串口指令**：通过串口发送字符指令（如 `kw` 前进，`kb` 后退）。\n*   **Python\u002F上位机**：通过 USB 或蓝牙连接，使用 Python 脚本发送指令进行二次开发。\n\n示例：通过串口发送指令让机器狗站立\n```text\n(在串口监视器中输入)\nks\n```\n*(注：具体指令集请参考 Petoi 官方文档中的 Play Guide)*\n\n完成上述步骤后，你已成功搭建 OpenCat 基础环境，可以开始尝试集成摄像头、雷达或编写自定义步态算法。","某高校机器人实验室的研究团队正致力于开发一款基于强化学习的四足机器人自主避障系统，需要在低成本硬件上快速验证算法。\n\n### 没有 OpenCat-Quadruped-Robot 时\n- **底层运动控制极难实现**：研究人员需从零编写复杂的步态协调算法和伺服电机控制代码，耗费数周时间才能让机器人勉强站立行走。\n- **传感器集成繁琐**：每次接入新的 IMU 或摄像头模块，都需要手动调试底层驱动和通信协议，严重拖慢实验迭代速度。\n- **仿真与真机差距巨大**：缺乏统一的框架支持，导致在模拟器中训练好的 AI 模型难以直接迁移到实体机器人上，\"Sim-to-Real\"鸿沟难以跨越。\n- **硬件成本高昂且封闭**：类似波士顿动力的商用平台价格昂贵且不开源，而自研高性能四足机器人的硬件成本又远超项目预算。\n\n### 使用 OpenCat-Quadruped-Robot 后\n- **即插即用的运动核心**：OpenCat-Quadruped-Robot 内置了成熟的步态引擎和 IMU 平衡算法，团队当天即可让机器人在复杂地形上稳定奔跑，专注上层逻辑。\n- **模块化传感器支持**：框架原生支持多种传感器接口，研究人员可像搭积木一样快速集成视觉模块，立即开始数据采集与测试。\n- **无缝的仿真迁移路径**：借助其兼容 ROS 和 NVIDIA Isaac 的特性，团队顺利将强化学习模型从仿真环境部署到真实的 Bittle 机器人上，大幅缩短验证周期。\n- **高性价比的开源方案**：基于 Arduino 和树莓派的开放架构，使得整个实验平台的构建成本降低了 90%，且代码完全可定制，无厂商锁定风险。\n\nOpenCat-Quadruped-Robot 通过屏蔽底层运动控制的复杂性，让研究者能以极低的成本和门槛，将精力真正聚焦于前沿 AI 算法的创新与落地。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPetoiCamp_OpenCat-Quadruped-Robot_03ebc77b.gif","PetoiCamp","Petoi LLC","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FPetoiCamp_fb4996de.png","",null,"info@petoi.com","www.petoi.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPetoiCamp",[81,85,89],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"C++","#f34b7d",43.5,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",31.3,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"C","#555555",25.1,4735,553,"2026-04-14T08:11:15","MIT",5,"Windows, macOS, Linux","非必需。主框架运行于 Arduino (ATmega328P) 或 ESP32 微控制器。若进行高级 AI 开发（如 NVIDIA Isaac 仿真、强化学习），需额外配备支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（具体型号未说明）。","未说明（主控板内存极小，宿主开发电脑建议 4GB+）",{"notes":102,"python":103,"dependencies":104},"该项目核心为嵌入式固件，主要开发环境为 Arduino IDE。硬件方面需要专用的 NyBoard (基于 ATmega328P) 或 BiBoard (基于 ESP32) 控制板以及配套的舵机。若需使用摄像头、SLAM 或强化学习功能，需额外连接 Raspberry Pi、Nvidia Jetson Nano 等协处理器。首次使用需通过串口监视器进行 IMU 校准和关节偏移重置。","可选（用于上位机脚本或树莓派扩展），版本未说明",[105,106,107,108],"Arduino IDE","Petoi App (iOS\u002FAndroid)","ROS (可选)","NVIDIA Isaac Sim (可选)",[110,15,14,13],"其他",[112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130],"quadruped","walking","legged-robot","arduino","stem","simulation","quadruped-robot-gaits","raspberry-pi","robotics","ai","block-coding","education","iot","robot-dog","robot-kit","robot-pet","visual-programming","robot-cat","robotics-education","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-15T07:13:35.302335",[],[135,140,145,150,155,160,165,170,175,180,185,190,195,200,205,210,215,220,225,230],{"id":136,"version":137,"summary_zh":138,"released_at":139},263907,"1.2.6beta","通过 Web 套接字支持 Petoi Web Coding 积木编程。\n更多详情请访问：https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fweb-block-base-programming\u002Fpetoi-web-coding-blocks","2025-08-05T09:20:57",{"id":141,"version":142,"summary_zh":143,"released_at":144},263908,"1.2.5","## ESP32 BiBoard 在 250407 版本后的功能改进\n- 改进了机械臂产品的行为技能和动作\n- 修复了 BiBoard V0 的蓝牙客户端 bug\n- 优化了 IMU 校准算法\n- 改进了 Nybble 的行为技能和动作\n- 修复了手机 App 中无法进行自动关节校准的 bug\n- 修复了代码编译时出现的警告问题\n- 修复了 ICM42670 的错误问题\n- 优化了与 Web 服务器相关的算法\n- 支持在 Petoi 编程积木中使用积木实时读取手势值","2025-06-23T10:20:29",{"id":146,"version":147,"summary_zh":148,"released_at":149},263909,"1.2.4","# 针对在 BiBoard（ESP32）上运行的机器人更新\n## 桌面应用程序\n- 将名称修改为 Bittle X+Arm\n- 将“调试器”更名为“工具”\n- 在“工具”中新增陀螺仪校准功能\n\n## 固件与 Mind+ 编程环境\n- 支持 Micro:Bit 操纵杆（对于 BiBoard V0 版本，需禁用红外遥控）\n- 允许在 Petoi 编程积木中读取摄像头数据\n- 允许通过串口协议读取 IMU 数据\n- 修改陀螺仪和伺服反馈积木\n- 显示 ESP32 闪存中的默认非易失性存储（NSV）分区\n- 增加更多陀螺仪触发动作（推、抬、敲击等）","2025-04-08T07:28:27",{"id":151,"version":152,"summary_zh":153,"released_at":154},263910,"1.2.3","运行在 BiBoard（ESP32）上的机器人更新：\n* 优化语音模块的语言切换功能\n* 结合新的 IMU 提升步态稳定性\n* 支持摄像头模块的自动检测与切换（Mu3 和 AI 视觉模块）。新增 XCP 和 XCR 指令，用于触发摄像头拍照及相应反应。\n* 为桌面应用程序添加俄语翻译。\n* 修复技能编辑器中陀螺仪状态切换按钮的功能缺陷。\n* 更新 Bittle R 配置 BiBoard V1 以及 Nybble Q 的接线图。","2025-01-21T13:56:15",{"id":156,"version":157,"summary_zh":158,"released_at":159},263911,"1.2.2","* 支持 Bittle R（带机械臂）。\r\n* 修复 bug。","2024-11-07T10:59:39",{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},263912,"1.2.1","发布说明：\n\n1. 添加了[日志功能](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fdesktop-app\u002Ffirmware-uploader#check-the-log-file)。\n\n2. 添加了[调试器](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fdesktop-app\u002Fdebugger)功能，提供便捷的机器人调试工具。\n\n3. 允许在标定器和技能编辑器中控制所有关节。","2024-07-05T10:10:56",{"id":166,"version":167,"summary_zh":168,"released_at":169},263913,"1.2.0","最新固件包含以下功能更新：\n\n# OpenCat：\n- 修复了一些错误\n- 为 Nybble 新增了摄像头模式演示\n- 为 Bittle 新增了超声波模式演示\n- 改进了光线传感器的工作模式（坐下后可校准光线传感器）\n\n# OpenCatEsp32：\n- 修复了一些错误\n- 为反馈式舵机新增了跟随运动演示\n- 为 Nybble 新增了摄像头模式演示\n- 为 Bittle 新增了超声波模式演示\n- 增加了通过串口命令“n”修改蓝牙名称的功能\n- 增加了通过串口命令“X*”切换不同工作模式的功能，例如“XA”、“XT”等。\n\n# Petoi 桌面应用程序用户体验优化：\n\n打开固件上传界面时，若仅检测到一个串口设备，则会直接进入固件上传页面，并在串口选项中显示该设备名称。若未检测到任何串口或存在多个串口设备，将弹出提示框，要求用户拔下并重新插入电脑的 USB 数据线。在完成固件上传之前，所选串口将不会被打开。\n\n对于 NyBoard，在上传参数过程中若 IMU 校准失败，将弹出提示框，提醒用户将 NyBoard 底部的开关拨至 Arduino 一侧。用户确认并点击“确定”后，程序将继续进行固件升级。\n\n对于 BiBoard，只需上传标准固件即可，随后可通过串口命令“X[\\*]”快速切换不同传感器并演示相应的工作模式，其中“\\*”代表[传感器代码](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fdesktop-app\u002Ffirmware-uploader#select-the-correct-options-to-upload-the-latest-firmware)。\n\n# 补充说明：\n\n本次更新同时针对 OpenCat 和 OpenCatEsp32 固件进行了错误修复和功能改进。\n通过自动检测串口设备并提供更友好的提示信息，进一步提升了用户体验。\n此外，还提供了用于切换传感器及工作模式的串口命令使用说明。","2024-05-31T10:49:05",{"id":171,"version":172,"summary_zh":173,"released_at":174},263914,"1.1.9","* 在Mind+中新增对超声波传感器的读取支持。\n* 同时支持单引脚和双引脚的超声波传感器。","2024-03-01T10:10:38",{"id":176,"version":177,"summary_zh":178,"released_at":179},263915,"1.1.8","修复了以下 bug：\n1. 技能编辑器无法调整 Nybble 的眼睛颜色。\n2. 关闭颜色选择器后，主窗口会遮挡住眼睛颜色窗口。\n3. 将产品切换为 Bittle X 时，主板版本不会更新为 BiBoard。","2024-02-19T08:44:50",{"id":181,"version":182,"summary_zh":183,"released_at":184},263916,"1.1.7","* 打开校准器和技能编辑器时，请务必先连接电池电源，以避免意外损坏。 \r\n* 调整 Nybble 的行为。","2024-01-25T02:26:20",{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},263917,"1.1.6","* Allow changing the volume of BiBoard: use b0~10 to change the volume. **b0** will mute the buzzer, while **b** will toggle mute\u002Funmute. If the volume is set to 0 and muted, it will be set to 5 when unmuted. \r\n* Allow the Firmware Uploader to factory reset the BiBoard. \r\n","2024-01-10T12:23:13",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},263918,"1.1.5","* Fix the bug that after switching the voice module's language using the mobile app's customized button, the robot may not respond to new app commands. ","2023-12-08T11:20:01",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},263919,"1.1.4","* Add BiBoard V0_1 and V0_2 in the Firmware Uploader's board options. \r\n* In OpenCatESP32, print the robot's messages to all connected ports.","2023-11-14T13:09:22",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},263920,"1.1.3","* When exporting a skill from Skill Composer, automatically save it to \u002FUsers\u002F{username}\u002F.config\u002FPetoi\u002FSkillLibrary\u002F. Note the .config is a hidden directory but can be visited in the terminal or through a specific view setting. \r\n* Allow Mind+ to call multiple skills saved in the SkillLibrary.\r\n* Add Bittle X as an explicit model in the Firmware Uploader of the desktop app. \r\n* Fix bugs.","2023-10-26T11:34:17",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},263921,"1.1.2","* Unify the format of the path string.\r\n* Fix bugs.\r\n","2023-08-23T02:47:37",{"id":211,"version":212,"summary_zh":213,"released_at":214},263922,"1.1.0","* Include the creator information in the skill file exported from the Skill Composer.\r\n* Fix bugs. ","2023-07-13T09:03:05",{"id":216,"version":217,"summary_zh":218,"released_at":219},263923,"1.0.3","* Automatically detect the new serial port in Firmware Uploader.\r\n* Add more options when uploading firmware. \r\n* Add a Mind+ mode to allow the robot to work with our [Mind+ block-based coding interface](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fgraphical-programming-interface\u002Fpetoi-coding-blocks). \r\n* Add many new skills to Nybble and Bittle.\r\n* Add a simple serial port input field in Skill Composer. \r\n* Add German and Thai support. \r\n* Fix bugs.","2023-06-06T13:01:28",{"id":221,"version":222,"summary_zh":223,"released_at":224},263924,"1.0.2","- In SkillComposer, allow importing multiple skills from OpenCat\u002Fsrc\u002FinstinctX.h and create a dropdown menu to select the skills. \r\n- In Calibrator and SkillComposer, added a unplug and replug mechanism to decide the serial port connected to the robot when the automatic connection failed; Added a manual selection mode if the first two connection methods failed. \r\n","2023-01-24T05:24:39",{"id":226,"version":227,"summary_zh":228,"released_at":229},263925,"1.0.1","- Improve the compatibility of older Mac computers.\r\n- Reduce the chances that the app freezes when dragging sliders in Skill Composer. ","2022-12-29T12:14:43",{"id":231,"version":232,"summary_zh":233,"released_at":234},263926,"1.0.0","This is the pre-compiled binary\u002Fexecutable corresponding to the source code in OpenCat\u002FpyUI. It provides a simple graphical user interface instead of the raw OpenCat code. You can use it to upload the firmware, calibrate the joints, or create new skills for the robot. More details are covered in the [user manual](https:\u002F\u002Fdocs.petoi.com\u002Fdesktop-app\u002Fintroduction).","2022-08-03T15:48:16"]