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XGO Rider

AI机器人双轮足机器人

XGO Rider是一款面向AI编程学习、机器人研发场景的桌面双轮足式AI机器人项目，目前在Kickstarter平台开放众筹

XGO Rider是一款面向AI编程学习、机器人研发场景的桌面双轮足式AI机器人项目，目前在Kickstarter平台开放众筹。该机器人以Raspberry Pi CM4为核心计算模块，集成ChatGPT交互能力，搭载多类环境感知传感器，支持自平衡行走与全向移动。核心功能包括多模态AI识别、开源编程扩展、人机自然交互三类，主要面向在校学生、机器人爱好者、AI算法开发者、教育机构教研人员等群体，可用于高校人工智能相关课程实践、个人机器人项目原型开发、家庭智能互动玩具搭建、机器人运动控制算法测试等多种场景，帮助不同基础的使用者探索双轮足机器人的技术特性。

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适用对象
计算机相关专业学生(AI编程实践)
主要功能
双轮足自平衡、多模态AI识别
计费方式
付费
平台
网页
已收录
2026.06.14（136 天）
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编辑评测与站内热度

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XGO Rider是什么，怎么使用？

约 5 分钟

XGO Rider是一款面向AI编程学习、机器人研发场景的桌面双轮足式AI机器人项目，目前在Kickstarter平台开放众筹。该机器人以Raspberry Pi CM4为核心计算模块，集成ChatGPT交互能力，搭载多类环境感知传感器，支持自平衡行走与全向移动。核心功能包括多模态AI识别、开源编程扩展、人机自然交互三类，主要面向在校学生、机器人爱好者、AI算法开发者、教育机构教研人员等群体，可用于高校人工智能相关课程实践、个人机器人项目原型开发、家庭智能互动玩具搭建、机器人运动控制算法测试等多种场景，帮助不同基础的使用者探索双轮足机器人的技术特性。

主要功能

  • 双轮足自平衡：XGO Rider搭载高精度姿态传感器与运动控制算法，开机后可自动完成机身姿态校准，实现静止与移动过程中的动态自平衡。使用者可通过配套控制端发送移动指令，机器人可在桌面等平整表面完成前进、后退、转向、原地旋转等全向移动操作，移动过程中遇到小幅路面颠簸也可自动调整姿态保持稳定，无需额外辅助支撑结构即可完成各类移动任务。
  • 多模态AI识别：机器人前置高清视觉传感器，内置手势识别、人脸检测、骨骼识别三类常用AI视觉算法。使用者开启识别功能后，机器人可识别预设的10种常用手势并对应执行移动、发声等反馈动作，可检测视野内的人脸位置并自动调整朝向对准人脸，还可识别站立人体的骨骼关键点，根据人体动作做出对应响应，可直接用于AI视觉相关的实验演示。
  • ChatGPT集成交互：机器人内置ChatGPT接口适配模块，使用者完成API密钥配置后，即可通过语音或文字输入与其对话。机器人接收问题后会调用大模型生成回答，通过自带扬声器播放回复内容，还可根据对话内容匹配对应的肢体动作、灯光效果反馈，支持日常知识问答、编程问题咨询、故事讲述等多种交互场景，无需额外开发即可实现自然语言交互功能。
  • 开源编程支持：XGO Rider开放全部底层控制接口，原生支持Python和C++两种编程语言。开发者可直接调用官方提供的运动控制、传感器数据读取、AI识别等SDK接口，自定义开发机器人的功能逻辑。官方同时提供完整的开发文档与示例代码，包括基础移动控制、自定义AI识别模型部署、多机器人协同控制等不同难度的demo，可满足不同阶段的编程学习与开发需求。
  • 扩展接口兼容：机器人机身预留多个GPIO接口、USB扩展口与传感器安装位，使用者可根据需求外接各类扩展模块。比如外接环境传感器实现温湿度检测、空气质量监测功能，外接机械臂模块实现抓取操作，外接屏幕模块实现可视化内容显示，所有扩展模块均可通过编程实现与原有功能的联动，方便开发者根据自身项目需求定制机器人功能。
  • 教育配套资源：项目方配套提供了完整的学习资源包，包含从机器人基础组装、入门编程到AI算法实践的系列教程。教程每个章节都搭配对应的实操任务，使用者跟随教程完成任务即可逐步掌握双轮足机器人的运动控制原理、AI视觉算法部署方法、大模型交互开发等知识点，适合用于个人自学或者教育机构作为实践课程的配套内容。

怎么使用

  1. 1. 首先访问Kickstarter项目页面，浏览XGO Rider的详细参数、众筹档位与发货说明，根据自身需求选择对应档位参与众筹，填写收货地址并完成支付。2. 收到机器人后，按照随附说明书完成组装与开机操作，通过WiFi将机器人连接至本地网络，在配套控制端完成设备绑定与初始配置。3. 基础操作阶段，可通过手机或电脑端的控制界面直接发送移动指令，测试机器人的自平衡与全向移动功能，尝试触发手势识别、人脸检测等内置AI功能。4. 编程学习阶段，参考官方提供的开发文档与示例代码，使用Python或C++编写简单的控制程序，上传至机器人运行测试，逐步掌握各类接口的调用方法。5. 自定义开发阶段，可根据自身需求外接扩展硬件，开发专属功能逻辑，也可配置ChatGPT API密钥，实现自定义的自然语言交互功能。

适合什么人群

  • 计算机相关专业学生(AI编程实践)
  • 机器人爱好者(桌面机器人DIY)
  • AI算法开发者(双轮足机器人算法测试)
  • 中小学信息技术教师(机器人课程教具)
  • 高校教研人员(人工智能相关课程实验)
  • 科技馆工作人员(互动展品开发)

总结

这是Kickstarter平台上的桌面双轮足机器人众筹项目，区别于普通的拼装类机器人，它直接将成熟的自平衡控制技术、AI识别能力与大模型交互能力整合到桌面级尺寸的产品中，同时保持了较高的开放性。对于刚接触机器人开发的学生来说，它不需要从零搭建运动控制底层，可直接聚焦于上层功能开发，降低了入门的门槛；对于有开发经验的开发者来说，开源的接口与扩展能力支持各类定制化开发，可作为双轮足机器人算法的测试载体。其配套的系列学习资源也解决了新手入门不知道从何下手的问题，从基础操作到高级开发都有对应的引导内容。值得注意的是，该产品属于众筹项目，需要关注项目的发货进度与售后保障条款，参与前可仔细查看页面内的风险提示内容，根据自身的实际使用需求选择合适的参与档位。

价格与免费额度

该项目目前在Kickstarter平台进行众筹，设置多个不同档位：早鸟优惠档价格约399美元，包含完整的XGO Rider机器人主机、基础配件与电子学习资源，适合个人学习者购买；包含扩展传感器套装的档位价格约499美元，除主机外额外配套常用的环境传感器、机械臂模块等配件，适合有定制开发需求的用户；教育批量档位支持10台起订，单台价格有对应优惠，同时提供配套的课程授权资源，适合学校或教育机构采购。免费相关权益方面，所有购买用户均可免费获得官方提供的全部开发文档、示例代码与基础学习教程，无额外的软件使用费用。众筹结束后正式零售价预计会高于众筹价格，建议有需求的用户可在众筹阶段参与。

优点与不足

优点

  • 集成自平衡控制与全向移动能力，开箱即可完成基础移动操作，无需使用者自行调试运动控制底层
  • 开放全部控制接口，原生支持Python和C++编程，配套完整开发文档与示例代码，便于二次开发
  • 内置手势识别、人脸检测、骨骼识别等AI功能，同时支持ChatGPT交互，可直接用于相关场景的实验
  • 机身预留多种扩展接口与安装位，支持外接各类传感器、机械臂等模块，可定制空间较大
  • 配套从入门到进阶的系列学习资源，适合用于编程学习与课程实践场景

不足

  • 属于众筹项目，存在项目延期交付或开发不达预期的风险，需要等待众筹结束后才能收到产品
  • 基于Raspberry Pi CM4核心模块，高负载AI运算场景下性能存在上限，复杂算法运行可能出现卡顿
  • 部分扩展功能需要使用者自行购买额外硬件模块，且需具备一定的开发基础才能实现
  • ChatGPT交互功能需要使用者自行配置API密钥，产生的接口调用费用需由使用者自行承担

能帮你做的 8 件事

  1. 01双轮足自平衡
  2. 02多模态AI识别
  3. 03ChatGPT集成交互
  4. 04开源编程支持
  5. 05双轮足机器人场景的常用方案
  6. 06AI编程学习场景的常用方案
  7. 07计算机相关专业学生(AI编程实践)的日常效率工具
  8. 08在网页等多端直接使用

更新历史

  • XGO Rider 收录进 Toolifai 目录
  • 页面资料核验与信息更新

常见问题

XGO Rider对使用者的编程基础有要求吗？

XGO Rider针对不同基础的使用者设计了不同的使用模式，没有编程基础的使用者也可以正常使用。零基础用户可以使用官方配套的可视化控制界面，通过点击操作即可控制机器人移动、触发内置的AI识别与交互功能，不需要编写代码即可体验全部内置功能。如果有Python或C++编程基础，就可以调用开放接口进行自定义功能开发，基础越好可实现的定制化功能越丰富。官方配套的学习资源也包含编程入门相关的内容，没有基础的使用者也可以跟随教程逐步学习相关知识，逐渐掌握机器人的开发方法。

有帮助吗

该机器人的使用环境有什么限制吗？

XGO Rider属于桌面级机器人，主要适用于平整的硬质桌面、地面等场景使用，适合的环境温度为0-40摄氏度，避免在潮湿、多尘或者有强电磁干扰的环境中使用。其自平衡系统针对平整表面做了优化，如果路面倾斜角度超过15度或者有较大的凸起障碍物，可能会出现平衡失效倾倒的情况，使用时建议尽量选择开阔平整的区域。另外机器人的防护等级为IP20，不具备防水能力，使用过程中需要避免接触液体，防止内部电路损坏。如果需要在户外非平整路面使用，需要自行对运动控制算法做针对性调整，才可以适应对应的场景。

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参与众筹后多久可以收到产品？

根据项目页面公示的发货计划，众筹成功后预计在众筹结束后的3个月内开始陆续发货，发货顺序按照众筹下单的先后顺序安排。发货前项目方会通过站内信通知用户确认收货地址，国际配送的物流时间根据收货地区不同有所区别，中国地区用户一般在发货后1-2周左右可以收到，其他地区的配送时间可以参考下单时页面显示的物流预估时间。如果遇到供应链调整、生产问题等特殊情况，项目方会及时在项目页面发布更新说明，告知用户具体的延期时间。需要注意的是，国际配送可能会产生关税等额外费用，具体费用由使用者自行承担，下单前可以咨询平台客服了解对应地区的税费政策。

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可以自己更换核心计算模块吗？

XGO Rider的核心计算模块采用可插拔设计的Raspberry Pi CM4，使用者可以根据自身需求更换不同配置的CM4模块，比如更换更大内存、更大存储容量的版本，提升机器人的运算能力。不过更换模块后需要重新刷入官方提供的系统镜像，安装对应的驱动程序与运行环境，才能正常使用机器人的全部功能。官方暂时不支持直接更换其他型号的核心板，因为底层驱动与控制逻辑都是针对CM4开发的，更换其他核心板需要自行适配全部硬件接口与驱动，对于开发能力的要求较高，不建议没有相关经验的用户尝试。如果有更换核心板的需求，可以参考官方开源的硬件设计文档进行适配开发。

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内置的AI识别功能可以自定义训练吗？

XGO Rider开放了AI识别模型的替换接口，使用者可以根据自身需求自定义训练识别模型并部署到机器人上。比如可以训练自定义的手势类型、特定物体识别模型、人脸识别数据集等，训练完成后按照官方提供的模型转换教程，将模型转换为适配的格式，上传到机器人内部即可替换原有内置模型，实现自定义的识别功能。官方也提供了模型训练的相关教程，包括数据集标注、模型训练、格式转换、部署测试的完整流程，具备一定AI基础的使用者都可以按照教程完成自定义模型的部署。另外机器人也支持外接算力棒等AI加速模块，提升自定义模型的运行速度，满足更复杂的识别需求。

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开始使用 XGO Rider

从官方入口了解最新功能与使用方式。

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欢迎产品方补充截图、功能介绍与官方资料。更新和纠错由编辑审核后发布。

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