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科沃斯首款全栈开源具身智能机器人
从机器人硬件基座、具身原子能力到场景应用，为开发者、高校与科研机构提供完整的具身智能开发能力。
Python SDK · C++ SDK · 入门课程 · 示例场景 · 更新日志
八界是科沃斯面向具身智能开发者推出的全栈开源机器人平台。平台搭载六自由度机械臂、二指灵巧夹爪、多模态感知系统与双 RK3588 融合 SoC，开放从底层调试、机器人控制、环境感知到任务编排的完整开发链路。
软件层提供 ROS 2 完整接口以及 C++ / Python 双语言 SDK，开放 45 项原子能力，覆盖建图导航、视觉感知、目标搜索、机械臂控制、抓取放置、语音交互和机器人状态管理。本项目提供结构化开发文档与完整场景源码，并配套 Gazebo 仿真环境、RKNN 模型量化工具及 Linux 底层调试接口，帮助开发者更快完成算法验证、应用开发和真实机器人部署。
八界致力于降低具身智能开发门槛，推动开放技术生态与产教深度融合，让更多开发者参与具身智能的技术创新和场景探索。
| 层级 | 开放能力 | 典型用途 |
|---|---|---|
| 硬件基座 | 六自由度机械臂、二指灵巧夹爪、移动底盘、双 RK3588 融合 SoC | 移动操作、端侧推理、二次开发 |
| 多模态感知 | 头部/机械臂相机、开放词检测、图像特征匹配、VLM 场景理解 | 目标检测、跨视角匹配、空间理解 |
| 移动与操作 | 自动/语义建图、点位/语义导航、目标搜索、精准抓取、多种放置策略 | “看见—移动—操作”闭环任务 |
| 软件接口 | ROS 2、C++17 SDK、Python 3.10 SDK、Linux 底层调试接口 | 算法接入、应用编排、系统调试 |
| 开发工具 | Gazebo 仿真环境、RKNN 模型量化工具、CLI 接口查询 | 仿真验证、模型部署、快速联调 |
| 教学与示例 | 2800+ 行结构化文档、10 节 Notebook 入门课程、完整场景源码 | 科研实验、课程教学、应用原型 |
Python 与 C++ SDK 提供一致的核心机器人能力，并针对各自语言保留自然的调用方式。
| 能力域 | 代表能力 | Python | C++ |
|---|---|---|---|
| 感知与理解 | OVD 检测、图像嵌入与相似度、VLM 感知/规划/评判 | ✓ | ✓ |
| 建图与导航 | 自动建图、语义地图、底盘移动、点位/语义导航、回充 | ✓ | ✓ |
| 图像与位姿 | 多相机图像采集、目标 3D 位姿计算 | ✓ | ✓ |
| 高层任务 | 找人/找物、语音、观察、精准抓取、视图/3D/容器放置 | ✓ | ✓ |
| 本体控制 | 升降、头部、机械臂模式与整机姿态控制 | ✓ | ✓ |
| 任务管理 | 同步/异步任务、暂停、恢复、取消 | ✓ | ✓ |
| 状态查询 | 电量、位置、告警、地图、语义区域与家具信息 | ✓ | ✓ |
完整接口、请求字段、返回值与错误码请参阅 Python SDK 开发文档 和 C++ SDK 开发文档。
- Linux，推荐 Ubuntu x86_64；机器人端为 aarch64
- Python 3.10（Python SDK）
- CMake 3.14+ 与支持 C++17 的编译器（C++ SDK）
- 开发主机与机器人处于同一网络
- 导航类任务需提前完成建图；VLM 能力需在机器人配置页面设置 API Key
机器人屏幕底部会显示形如 http://10.10.10.11:17890 的管理地址，其中 10.10.10.11 即机器人 IP。PC 端连接该 IP，程序部署在机器人内部时使用 127.0.0.1。
根据运行平台安装仓库内对应的 wheel：
cd python
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python3 -m pip install ./bajie_sdk-2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl连接机器人并读取状态：
from bajie_sdk import BajieRobot
robot = BajieRobot(ws_url="ws://10.10.10.11:9900/")
if not robot.Connect(timeout_sec=8.0):
raise RuntimeError("无法连接机器人")
info = robot.eco_robotInfo()
print("电量:", info.battery)
print("工作状态:", info.workState)
print("异常告警:", info.alarm)
robot.Disconnect()继续阅读 Python 快速开始与完整 API，或从 10 节交互式 Notebook 课程 开始学习。
仓库已提供 x86_64 与 aarch64 预编译库及公开头文件：
cd cpp
make build # x86_64
make build ARCH=arm # aarch64 交叉编译构建产物位于 cpp/out/x86/ 或 cpp/out/arm/。运行示例前可通过环境变量配置机器人地址：
export ECO_ROBOT_HOST=10.10.10.11
./out/x86/toy_storage_demo ws://10.10.10.11:9900/编译依赖、CMake 集成、交叉编译与 API 示例详见 C++ SDK 开发文档。
仓库开放了可直接阅读、修改和运行的端到端场景代码。示例并非单接口演示，而是包含感知、规划、执行、重试和安全收尾的完整任务闭环。
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桌面整理 VLM 场景感知、自然语言规划、抓取放置与结果评判 Python · C++ |
玩具收纳 搜索玩具与收纳筐、精准抓取、语义放置和多轮重试 Python · C++ |
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鞋履整理 鞋子检测与配对、跨视角匹配、抓放规划和方向对齐 Python · C++ |
玩具递送 目标搜索、抓取、语义导航与桌面放置 Python · C++ |
bajie_demo/
├── python/
│ ├── beginner_journey/ # 从连接到抓放闭环的 Notebook 课程
│ ├── desk_demo/ # 桌面整理
│ ├── delivery_demo/ # 玩具递送
│ ├── shoe_sorting/ # 鞋履整理
│ ├── toy_storage/ # 玩具收纳
│ └── bajie_sdk-*.whl # x86_64 / aarch64 Python SDK
├── cpp/
│ ├── depend/ # 公开头文件与预编译动态库
│ ├── desk_demo/ # 桌面整理
│ ├── delivery_demo/ # 玩具递送
│ ├── shoe_sorting_demo/ # 鞋履整理
│ └── toy_storage_demo/ # 玩具收纳
├── img/ # 项目与场景图片
├── LICENSE
└── NOTICE
- 阅读 入门课程导览，完成环境安装与首次连接。
- 掌握状态与安全检查、图像采集、开放词检测和导航控制。
- 完成“观察—检测—定位—抓取—放置”的最小任务闭环。
- 阅读一个与目标最接近的完整 Demo，复用其任务编排、错误处理和重试机制。
- 查询双语言 SDK 完整文档，将原子能力组合为自己的具身应用。
Important
运行机械臂、底盘或抓放任务前，请确保机器人电量充足、已离开充电座，机械臂和底盘周围无人员及障碍物，并预留急停操作空间。示例场景建议使用轻质、不易碎、低价值物品进行验证。
- 当前仓库交付包：
2.1.0 - Python 更新记录：python/RELEASE_NOTE.md
- C++ 更新记录：cpp/RELEASE_NOTE.md
- 本项目基于 Apache License 2.0 开源，第三方声明见 NOTICE
欢迎通过 Issue 提交问题、场景需求与改进建议，也欢迎贡献新的具身任务示例、教学内容和工具链适配。