XGO 机器狗控制#

控制 XGO 系列机器狗（Mini/Lite/Mini3W/Rider），涵盖运动控制、视觉识别、AI 功能、传感器读取等完整能力。

执行环境（强制）#

必须使用指定的虚拟环境 Python：

标准执行命令（必须使用）#

bash

# 统一执行模板（cd到skill目录 + 超时保护）
cd /home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot && timeout 30 /home/pi/RaspberryPi-CM5/blocklyvenv/bin/python -u scripts/xxx.py

预置脚本示例：

bash

cd /home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot && timeout 30 /home/pi/RaspberryPi-CM5/blocklyvenv/bin/python -u scripts/motion/forward.py --step 15

自定义代码示例：

bash

cd /home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot && timeout 30 /home/pi/RaspberryPi-CM5/blocklyvenv/bin/python -u /tmp/my_script.py

重要：

• 不要用 sudo（openclaw 不支持）
• 必须用 timeout 30 包裹，防止脚本卡死
• 如果仍然卡住，检查机器狗是否开机、串口连接是否正常

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执行策略（重要）#

优先级 1：使用预置脚本#

优先检查 scripts/ 目录下是否有匹配的预置脚本，直接执行：

bash

cd /home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot && timeout 30 /home/pi/RaspberryPi-CM5/blocklyvenv/bin/python -u scripts/motion/forward.py --step 15

优先级 2：开放式识别优先用 AI 图片理解#

当需要识别/理解任意物体时，优先使用 photo_understand.py：

场景用 AI 图片理解用 YOLO/传统视觉识别任意物体（纸巾、胡萝卜、杯子...）✓ 推荐✗ 类别有限判断物体位置（左/中/右）✓ 推荐✗ 需额外计算理解场景/回答问题✓ 推荐✗ 不支持实时追踪已知类别（人/球）✗ 太慢✓ 推荐快速检测有无人脸✗ 太慢✓ 推荐

AI 图片理解示例：

bash

# 问图中某物体的位置
cd /home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot && timeout 30 /home/pi/RaspberryPi-CM5/blocklyvenv/bin/python -u scripts/ai/photo_understand.py --prompt "图中纸巾在什么位置？只回答：左边/中间/右边/没有"

# 识别图中有哪些物体
cd /home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot && timeout 30 /home/pi/RaspberryPi-CM5/blocklyvenv/bin/python -u scripts/ai/photo_understand.py --prompt "图中有哪些物品？列出名称"

# 判断场景
cd /home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot && timeout 30 /home/pi/RaspberryPi-CM5/blocklyvenv/bin/python -u scripts/ai/photo_understand.py --prompt "这是室内还是室外？"

简单说： YOLO 只能识别 80 种固定类别，AI 图片理解能识别任何东西并回答问题。

优先级 3：预置脚本不满足时才生成代码#

当预置脚本参数无法满足需求，或需要组合多个功能时，参考 lib/ 目录的 API 编写新代码。

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预置脚本列表#

基础运动 (scripts/motion/)#

脚本功能参数forward.py前进--step 15 (0-25) --duration 2``backward.py后退--step 15 (0-25) --duration 2``left.py左移--step 10 (0-18) --duration 2``right.py右移--step 10 (0-18) --duration 2``turn.py旋转--speed 50 (-100~100，正左负右) --duration 1``turn_left.py左转--speed 50 (0-100) --duration 1``turn_right.py右转--speed 50 (0-100) --duration 1``stop.py停止无参数reset.py复位无参数

姿态控制 (scripts/motion/)#

脚本功能参数squat.py蹲下--height 80 (75-120mm)stand.py站立--height 115 (75-120mm)tilt.py倾斜--roll 0 --pitch 0 --yaw 0``attitude.py姿态控制--roll 10 (-2020) --pitch 5 (-2222) --yaw 0 (-16~16)translation.py机身平移--axis z (x/y/z) --distance 95``mark_time.py原地踏步--height 20 (10-35mm) --duration 3

周期运动 (scripts/motion/)#

脚本功能参数periodic_tran.py周期平移--axis z (x/y/z) --period 2 (1.5-8秒) --duration 5``periodic_rot.py周期旋转--axis r (r/p/y) --period 2 (1.5-8秒) --duration 5

步态与速度 (scripts/motion/)#

脚本功能参数gait_type.py步态类型--mode trot (trot/walk/high_walk/slow_trot)pace.py步频控制--mode normal (normal/slow/high)imu.pyIMU平衡--mode 1 (0=关, 1=开)

单腿与舵机 (scripts/motion/)#

脚本功能参数leg.py单腿控制--id 1 (1-4) --x 0 --y 0 --z 95``motor.py舵机控制--id 11 (11-43,51) --angle 45``motor_speed.py舵机速度--speed 128 (1-255)load_motor.py加载舵机--leg 1 (1-5)unload_motor.py卸载舵机--leg 1 (1-5)

机械臂 (scripts/motion/) - Mini/Mini3W#

脚本功能参数arm.py机械臂控制--action open (open/close/up/down)

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预设动作 (scripts/action/)#

脚本功能参数action.py执行动作ID--id 1 (1-23/128-141/255)sit.py坐下无参数lie_down.py趴下无参数stand.py起立无参数wave.py招手无参数pee.py撒尿无参数pushup.py俯卧撑无参数pray.py祈祷无参数swing.py摇摆--duration 5``crawl.py匍匐无参数stretch.py伸展无参数spin.py旋转无参数

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视觉识别 (scripts/vision/)#

脚本功能参数输出take_photo.py拍照--filename photo.jpg照片已保存: {path}camera_preview.py摄像头预览--duration 10预览窗口显示face_detect.py人脸检测--continuous (持续模式)检测到人脸: x=, y=, w=, h= 或 未检测到人脸face_count.py人脸计数无共检测到 N 张人脸 + 每张人脸位置gesture_detect.py手势识别--continuous识别到手势: {手势} 位置=({x},{y}) 或 无color_detect.py颜色识别--color R (R/G/B/Y) --continuous检测到{颜色}: 位置=({x},{y}), 半径={r}line_detect.py巡线检测--color K (K黑/W白/R/G/B/Y) --continuous巡线: x={x}, angle={角度}qr_scan.py二维码扫描--continuous二维码内容: {内容} 或 无yolo_detect.py目标检测--continuous检测到: {类别} 位置=({x},{y}) 或 无emotion_detect.py情绪识别--continuous情绪: {情绪} 位置=({x},{y}) 或 无

视觉追踪 (scripts/vision/)#

脚本功能参数输出find_ball.py寻找小球--color R --timeout 30✓ 找到{颜色}色小球 或 ✗ 超时未找到find_person.py寻找人类--timeout 45✓ 找到人类 或 ✗ 超时未找到catch_ball.py抓取小球--color R --timeout 60✓ 抓取成功 或 ✗ 抓取失败

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传感器读取 (scripts/sensor/)#

脚本功能输出battery.py读取电量百分比read_roll.py读取Roll角横滚角度read_pitch.py读取Pitch角俯仰角度read_yaw.py读取Yaw角偏航角度read_imu.py读取IMU--axis all (roll/pitch/yaw/all)read_motor.py读取舵机角度所有舵机当前角度

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屏幕显示 (scripts/display/)#

脚本功能参数text.py显示文字--text "Hello" --x 5 --y 5 --color WHITE --size 15``clear.py清除屏幕无参数picture.py显示本地图片--filename photo.jpg --x 0 --y 0``http_image.py显示网络图片--url "http://..." --x 0 --y 0

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音频播放 (scripts/audio/)#

脚本功能参数play.py播放本地音频--filename music.mp3``play_http.py播放网络音频--url "http://..."``play_music.py播放背景音乐(Dream.mp3)无参数

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AI功能 (scripts/ai/) - 需要 DASHSCOPE_API_KEY#

脚本功能参数输出photo_understand.pyAI拍照理解--prompt "提问内容"问题: {prompt} / 回答: {AI回答}speech_recognition.py语音识别--seconds 3识别结果: {文字}text_to_speech.pyAI语音合成--text "你好" --voice Cherry语音播放（自然人声，需API）generate_image.pyAI生成图片--prompt "一只猫"图片已保存: {path}goto_target.pyAI走向目标--target "黄色小鸡" --timeout 60✓ 已到达目标 或 ✗ 未能到达

语音输出选择： 机器狗说话优先用 text_to_speech.py

photo_understand.py 常用 prompt 示例：

任务prompt 示例物体位置--prompt "图中纸巾在什么位置？只回答：左边/中间/右边/没有"物体列举--prompt "图中有哪些物品？列出名称"物体计数--prompt "图中有几个苹果？只回答数字"颜色判断--prompt "图中最大的物体是什么颜色？"场景理解--prompt "这是什么地方？简要描述"是非判断--prompt "图中有人吗？只回答有/没有"物体对比--prompt "图中哪个物体更大？"

API密钥通过环境变量 DASHSCOPE_API_KEY 自动读取，也可用 --api-key 参数覆盖

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Mini3W专用 (scripts/mini3w/)#

脚本功能参数enable_wheel.py轮控开关--mode 0 (0=启用, 1=禁用)wheel_control.py轮控制--w1 128 --w2 128 --w3 128 --w4 128``extern_motor.py外接电机--position 100

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Rider专用 (scripts/rider/)#

运动控制

脚本功能参数move.py前后移动--speed 0.5 --runtime 3``turn.py原地旋转--speed 90 --runtime 2``roll.pyRoll姿态--angle 10``height.py身高调整--height 90``reset.py重置无参数reset_odom.py重置里程计无参数

模式控制

脚本功能参数action.py预设动作--id 1 (1-6/255)balance_roll.pyRoll自平衡--mode 1 (0=关, 1=开)perform.py表演模式--mode 1 (0=关, 1=开)calibration.py软件标定--state start/end

周期运动

脚本功能参数periodic_roll.py周期Roll--period 1.5 --duration 5``periodic_z.py周期升降--period 1.5 --duration 5

传感器与LED

脚本功能参数battery.py读取电量无参数read_roll.py读取Roll无参数read_pitch.py读取Pitch无参数read_yaw.py读取Yaw无参数led.pyLED控制--index 0 --r 255 --g 0 --b 0

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组合任务 (scripts/combo/)#

脚本功能参数ai_find_step.pyAI智能踩物--target "纸巾" --leg 1 (1=左前,2=右前) --speed 100 (越小越机械)follow_face.py人脸追踪无参数，按C退出follow_color.py颜色追踪--color R (R/G/B/Y)gesture_control.py手势控制无参数，按C退出line_follow.py巡线行走--color K (K黑/W白)qr_patrol.py二维码巡逻无参数，按C退出

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Python 库参考（用于编写新代码）#

当预置脚本无法满足需求时，参考以下源码编写代码：

模块文件路径功能说明运动控制lib/xgolib/xgolib_dog.pyXGO_DOG 类：四足机器狗运动、姿态、机械臂控制Rider控制lib/xgolib/xgolib_rider.pyXGO_RIDER 类：双轮足机器人专用视觉传感器lib/edulib.pyXGOEDU 类：摄像头、屏幕、按键、各种识别功能

这些文件包含完整的方法签名、参数范围和注释，是最准确的 API 参考。

代码模板（必须遵循）#

python

import sys
sys.path.insert(0, '/home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot/lib')
from xgolib import XGO       # 通用类，自动识别机型
from edulib import XGOEDU    # 视觉/屏幕/按键

# 初始化（不带参数，自动检测）
dog = XGO()
edu = XGOEDU()

重要： sys.path.insert 和 XGO() 不带参数是必须的，否则会出错或卡死

机型识别#

XGO 类自动识别机型，无需手动指定：

python

dog = XGO()  # 自动检测串口和机型
firmware = dog.read_firmware()  # 首字母: M=Mini, L=Lite, W=Mini3W, R=Rider

机型特征固件首字母XGO-Mini12自由度，有机械臂MXGO-Lite轻量版，无机械臂LXGO-Mini3W支持轮控模式WXGO-Rider双轮足，非四足R

快速参考#

运动控制 (XGO)#

python

dog = XGO()

# 基础运动
dog.forward(step)      # 前进 0-25
dog.back(step)         # 后退 0-25
dog.left(step)         # 左移 0-18
dog.right(step)        # 右移 0-18
dog.turnleft(step)     # 左转 0-100
dog.turnright(step)    # 右转 0-100
dog.stop()             # 停止

# 姿态控制
dog.translation('z', height)  # 身高 75-120mm
dog.attitude('r', angle)      # Roll 姿态
dog.attitude('p', angle)      # Pitch 姿态
dog.attitude('y', angle)      # Yaw 姿态

# 预设动作
dog.action(id)         # 执行预设动作 1-255
dog.reset()            # 恢复初始姿态

# 机械臂 (Mini/Mini3W)
dog.arm(x, z)          # 机械臂位置
dog.claw(pos)          # 夹爪开合 0-255

# 状态读取
dog.read_battery()     # 电量
dog.read_roll()        # Roll 角度
dog.read_pitch()       # Pitch 角度
dog.read_yaw()         # Yaw 角度

视觉传感器 (XGOEDU)#

python

edu = XGOEDU()

# 屏幕显示
edu.lcd_clear()                          # 清屏
edu.lcd_text(x, y, text, color, size)    # 显示文字
edu.lcd_picture(filename, x, y)          # 显示图片
edu.lcd_line(x1, y1, x2, y2, color)      # 画线
edu.lcd_rectangle(x1, y1, x2, y2)        # 画矩形

# 按键检测
edu.xgoButton("a")  # 左上 (True/False)
edu.xgoButton("b")  # 右上
edu.xgoButton("c")  # 左下 (常用作退出)
edu.xgoButton("d")  # 右下

# 摄像头
edu.xgoCamera(True/False)  # 开关摄像头预览
edu.xgoTakePhoto(filename) # 拍照

# 识别功能
edu.gestureRecognition()    # 手势识别 -> ('5', (x,y)) 或 None
edu.ColorRecognition(mode)  # 颜色识别 mode='R'/'G'/'B'/'Y' -> ((x,y), radius)
edu.LineRecognition(mode)   # 巡线 mode='K'(黑)/'W'(白) -> {'x':, 'angle':}
edu.QRRecognition()         # 二维码 -> ['内容1', '内容2'] 或 []
edu.AprilTagRecognition()   # AprilTag -> tag_id 或 None
edu.face_detect()           # 人脸检测 -> [x, y, w, h] 或 None
edu.emotion()               # 情绪识别 -> ('Happy', (x,y)) 或 None
edu.agesex()                # 年龄性别 -> ('Male', '(25-32)', (x,y)) 或 None
edu.yoloFast()              # 目标检测 -> ('person', (x,y)) 或 None
edu.posenetRecognition()    # 骨骼检测 -> [angle1, angle2, ...] 或 None

典型代码模板#

基础控制#

python

import sys
sys.path.insert(0, '/home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot/lib')
from xgolib import XGO
from edulib import XGOEDU
import time

dog = XGO()
edu = XGOEDU()

# 显示提示
edu.lcd_text(10, 100, "按C键退出", "YELLOW", 20)

# 主循环
while not edu.xgoButton("c"):
    # 你的控制逻辑
    time.sleep(0.1)

dog.stop()
dog.reset()

视觉追踪#

python

import sys
sys.path.insert(0, '/home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot/lib')
from xgolib import XGO
from edulib import XGOEDU
import time

dog = XGO()
edu = XGOEDU()

while not edu.xgoButton("c"):
    result = edu.ColorRecognition(mode='R')  # 追踪红色
    (x, y), radius = result

    if radius > 10:  # 检测到目标
        error = x - 160  # 偏离中心
        if error > 30:
            dog.turnright(30)
        elif error < -30:
            dog.turnleft(30)
        else:
            dog.forward(10)
    else:
        dog.stop()

    time.sleep(0.1)

dog.stop()

巡线行走#

python

import sys
sys.path.insert(0, '/home/pi/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/xgorobot/lib')
from xgolib import XGO
from edulib import XGOEDU
import time

dog = XGO()
edu = XGOEDU()

while not edu.xgoButton("c"):
    result = edu.LineRecognition(mode='K')  # 黑线
    x = result['x']

    if x > 0:
        offset = x - 160
        if offset > 20:
            dog.turn(-20)
        elif offset < -20:
            dog.turn(20)
        else:
            dog.turn(0)
        dog.forward(10)
    else:
        dog.stop()

    time.sleep(0.05)

dog.stop()

注意事项#

1. API 细节：完整参数和返回值请直接查看 lib/ 下的源码文件
2. 串口独占：XGO_DOG 占用串口，但可与 XGOEDU 同时使用
3. 初始化顺序：建议先初始化 XGO_DOG，再初始化 XGOEDU
4. 摄像头资源：视觉识别函数会自动管理摄像头
5. 按键退出：用 edu.xgoButton("c") 作为程序退出条件

机型差异#

功能MiniLiteMini3WRider机械臂✓✗✓✗轮控模式✗✗✓-Y轴平移✓✓✓✗四足行走✓✓✓✗

• Lite：无机械臂，调用 arm() 或 claw() 无效
• Mini3W：可用 enable_wheel_control() 切换轮控模式
• Rider：统一使用 XGO() 类，调用 rider_* 方法（如 rider_move_x()），无侧移功能