伽伽狗是一款基于 AI 机器狗二次开发的居家瑜伽陪伴产品，主要帮助用户从“想运动但不想起身”的状态进入轻量运动。

<h1 align="center">伽伽狗</h1> <p align="center"><strong>你的具身智能瑜伽搭子</strong></p> <p align="center">YOGAGO · Your Embodied AI Yoga Buddy</p> <p align="center"><em>Make Yoga Time Ours. · 陪你共享瑜伽小时光</em></p> <p align="center"> <img src="./assets/images/yogago-cover.jpg" alt="伽伽狗原型机全身展示" width="100%"> </p> <p align="center">_{伽伽狗 V2 原型机 · 全身展示}</p> > **参赛信息** > > 团队：**汪汪队**　｜　赛道：**智能硬件**　｜　命题：**LiberLive · 好日子** ## 目录 | 项目与价值 | 产品与实现 | 验证与材料 | |---|---|---| | [一、项目基本信息](#一项目基本信息) | [七、项目核心创新](#七项目核心创新) | [十三、项目当前状态](#十三项目当前状态) | | [二、背景与用户痛点](#二项目背景与用户痛点) | [八、核心交互流程](#八核心交互流程) | [十四、项目测试与验证](#十四项目测试与验证) | | [三、项目简介与方案](#三项目简介与核心方案) | [九、核心功能](#九核心功能) | [十五、安全与使用边界](#十五安全隐私与使用边界) | | [四、项目目标](#四项目目标) | [十、二次开发说明](#十项目基础与二次开发说明) | [十六、项目文件与材料](#十六项目文件与提交材料) | | [五、目标用户](#五目标用户) | [十一、团队信息与分工](#十一团队信息与分工) | [十七、项目核心表达](#十七项目核心表达) | | [六、对“好日子”的回应](#六与好日子命题的回应) | [十二、项目开发过程](#十二项目开发过程) | | --- ## 一、项目基本信息 > **本节概览** > > 伽伽狗是一款基于 AI 机器狗二次开发的居家瑜伽陪伴产品，主要帮助用户从“想运动但不想起身”的状态进入轻量运动。 | 项目 | 内容 | |---|---| | **项目名称** | 伽伽狗｜你的具身智能瑜伽搭子 | | **英文名称** | YOGAGO · Your Embodied AI Yoga Buddy | | **项目 Slogan** | Make Yoga Time Ours. | | **中文 Slogan** | 陪你共享瑜伽小时光 | | **主办方** | She Nicest 2026 北京夏季烈变千人黑客松 | | **团队名称** | 汪汪队 | | **参赛赛道** | 智能硬件 | | **参赛命题** | LiberLive · 好日子 | | **项目类型** | 基于现有 AI 机器狗的二次开发项目 | | **基础设备** | Vbot 维他科技超能 AI 机器狗 EDU 版 | | **核心场景** | 居家瑜伽陪伴、轻量运动启动、情绪支持型交互 | ### 项目一句话介绍 伽伽狗是一只会主动邀请用户运动、陪用户完成瑜伽，并通过语音、动作和互动给予回应的具身智能瑜伽搭子。 <p align="center"> <img src="./assets/images/yogago-front-interaction.jpg" alt="伽伽狗正面交互形象" width="420"> </p> <p align="center">_{正面交互形象 · 屏幕表情与拟宠物化外观}</p> --- ## 二、项目背景与用户痛点 > **本节概览** > > 很多人不是不知道运动的重要性，而是缺少从沙发或床上真正站起来的启动因素。伽伽狗希望通过真实存在于身边的机器狗，帮助用户完成从“想运动”到“开始运动”的转换。 ### 2.1 从真实的生活瞬间出发 在居家生活中，很多人都有过这样的时刻：周末窝在沙发上刷手机、看视频，或者躺在床上休息。即使已经意识到颈椎、肩颈和手腕需要放松，也知道自己应该起身做一些拉伸或瑜伽，但身体却迟迟不愿意动。 我们关注的并不是用户不知道运动的重要性，而是从“知道应该运动”到“真正开始运动”之间存在一段很难跨越的距离。 当一个人处在疲惫、独处、情绪低落或压力较大的状态时，起身往往比完成运动本身更困难。很多时候，用户只是缺少一个足够具体、温和且真实的启动因素。 ### 2.2 现有运动产品的局限 目前常见的瑜伽 App 和线上课程能够提供动作教学、训练计划和运动记录，但它们通常需要用户主动打开、选择课程并开始跟练。 手机提醒很容易被划掉，瑜伽视频也需要用户主动打开。这些方式虽然能够提供运动内容，却把“开始运动”的最后一步交给了用户。 对于正处于疲惫或低精力状态的人来说，这一步往往最难完成。 瑜伽 App 可以告诉用户应该做什么，但不一定能够真正让用户从沙发上站起来。 ### 2.3 机器狗应用场景的拓展空间 目前机器狗更多被应用于户外运动和功能性场景，例如： - 露营； - 爬山； - 户外探索； - 携带物品； - 巡检和展示； - 功能性任务执行。 这些场景强调机器狗的移动能力和实用价值，但较少关注机器狗在室内生活中的陪伴价值，以及它如何通过主动互动影响人的情绪和行动。 我们希望提出一个新的问题： > **如果机器狗不只是陪人去户外，也能陪人完成一次居家瑜伽，会发生什么？** ### 2.4 我们真正想解决的问题 伽伽狗关注的是运动开始前的那几分钟： - 用户知道自己需要运动，但很难真正开始； - 长时间坐着或躺着，身体出现肩颈、颈椎和手腕疲惫； - 独自在家运动时容易感到无聊，难以坚持； - 情绪低落或压力较大时，缺少启动行动的动力； - 用户需要被温和提醒，而不是被强制监督； - 传统运动设备更关注数据和效率，缺少情绪陪伴与安抚； - 用户需要的不是高强度训练，而是一个可以陪自己动一动的运动搭子。 --- ## 三、项目简介与核心方案 > **本节概览** > > 伽伽狗以 AI 机器狗作为交互形态，将运动提醒、语音互动、姿势识别、动作引导和陪伴式鼓励结合起来，帮助用户完成从“偷懒”到“开始练习”的转换。 ### 3.1 项目简介 伽伽狗是一款面向居家瑜伽和轻运动场景的具身智能运动搭子。 本项目基于 vbot 维他科技超能 AI 机器狗 EDU 版进行二次开发，在机器狗原有能力的基础上，增加瑜伽陪伴、运动提醒、姿势识别、语音交互、安全避障，以及运动结束后的拍照和握手等功能。 当用户躺在沙发或床上、缺少行动动力时，伽伽狗可以通过移动、语音和机器狗的肢体动作发起互动，以更亲近、更有趣的方式邀请用户起身运动。 机器狗的外形和现实存在感，也让运动互动更像来自一位亲近的生活伙伴，减少传统运动指导带来的任务感和压力。 ### 3.2 核心方案 伽伽狗的核心方案围绕用户从“想运动”到“真正开始运动”的过程展开，主要分为三个步骤。 #### 第一步：唤起行动 伽伽狗通过定时提醒、久坐检测、移动、语音和肢体动作吸引用户注意，让运动邀请真实地发生在用户身边，减少手机通知被忽略的情况。 运动提醒不再只是屏幕上的一条信息，而是一次发生在现实空间中的主动邀请。 #### 第二步：降低开始运动的难度 伽伽狗不会一开始就要求用户完成一整套训练，而是从起身、伸展和简单热身等容易完成的小动作开始。 用户可以先完成一个低门槛动作，再逐步进入瑜伽练习，从而减轻面对完整训练计划时产生的压力。 #### 第三步：陪伴用户完成练习 在运动过程中，伽伽狗通过姿势识别、语音提示、节奏引导、动作反馈和陪伴式互动，帮助用户逐步完成瑜伽练习。 项目希望借助具身智能的空间存在感和互动能力，让用户感受到身边有一个真实的运动搭子，帮助用户跨过最困难的启动阶段。 --- ## 四、项目目标 > **本节概览** > > 伽伽狗希望让用户更容易开始轻量运动，并探索具身智能如何进入真实的日常生活，为普通人的生活增加陪伴、趣味和情绪价值。 我们的项目目标包括： ### 4.1 降低运动启动门槛 通过机器狗的主动提醒、语音邀请和现实移动，帮助用户从静止状态进入运动状态。 我们不要求用户一开始就完成高强度训练，即使只是完成三到五分钟的拉伸，也可以成为一次有效的开始。 ### 4.2 将机器狗拓展到室内陪伴场景 将机器狗的应用从露营、爬山等户外功能型场景，拓展到居家瑜伽、日常拉伸和轻运动陪伴。 ### 4.3 探索具身智能在情绪支持中的应用 让机器狗不只是执行任务的设备，也可以通过移动、声音、动作和回应，成为用户生活中的陪伴者。 ### 4.4 建立低压力的运动体验 伽伽狗不强调强制打卡、运动排名或高强度训练，而是以轻松、温和的方式邀请用户参与。 它想表达的不是： > “你必须运动。” 而是： > **“要不要和我一起动一动？”** ### 4.5 让技术帮助人们过更好的日子 我们希望技术不仅帮助人们完成任务、提高效率，也能让普通生活中的小片刻变得更轻松、更有趣、更值得期待。 --- ## 五、目标用户 > **本节概览** > > 伽伽狗主要面向缺少运动启动动力、希望在家进行轻量运动，并需要现实提醒和情绪陪伴的女性用户。 ### 5.1 核心目标用户 伽伽狗主要关注以下人群： - 缺乏运动启动动力的人； - 独居女性； - 日常久坐、在家办公或长时间使用电子设备的女性； - 情绪低落、压力较大或精力状态较低的人； - 想运动但需要外界提醒和陪伴的人； - 喜欢瑜伽、拉伸等低强度室内运动的人； - 不希望被强制监督，更需要温和陪伴的人； - 适合在室内进行轻量运动的人。 ### 5.2 典型用户画像 一位生活在城市中的年轻女性，日常工作和生活压力较大，经常久坐或在家使用手机。 她知道运动和拉伸对身体有帮助，也可能尝试过瑜伽 App，但经常因为疲惫、缺乏动力或没有陪伴而迟迟无法开始。 她不一定需要复杂的训练计划，也不希望被严厉提醒。她更需要一个能够主动发现她的状态，用轻松的方式邀请她运动，并在运动过程中给予回应的伙伴。 ### 5.3 用户需求 对于这类用户来说，她们首先需要的并不是一套复杂的训练计划，而是一个能够帮助自己起身、开始行动的外部因素。 在完成最初的一步之后，她们才需要进一步的动作提示、节奏引导和运动陪伴。 用户需要的不是单纯的计时器、课程播放器或运动数据记录工具，而是： - 一个能够主动发起邀请的运动搭子； - 一个真实存在于身边的陪伴者； - 一个不会带来压力的提醒者； - 一个能够听懂语音并作出回应的智能设备； - 一个帮助自己从沙发或床上开始行动的启动因素； - 一个让运动过程更轻松、更有趣的伙伴。 --- ## 六、与“好日子”命题的回应 > **本节概览** > > 我们希望技术不只让人做事更快，也让人在普通的一天里更愿意照顾自己、享受生活。 ### 6.1 我们对“好日子”的理解 LiberLive 提出的命题是： > **当技术越来越擅长替我们完成事情，我们还能用技术，为自己的生活创造些什么？** 命题希望我们聚焦普通人的日常生活，从真实的生活场景和日常体验出发，探索如何通过技术、软件、硬件或其他形式的创造，让生活拥有更多有趣的可能。 我们认为，技术的价值不应只体现在效率提升上。 它不仅可以帮助我们更快地完成工作，也可以帮助我们： - 更容易开始一件想做但一直没开始的事； - 在独处时获得一些陪伴； - 在疲惫时得到温和的提醒； - 在普通生活中获得一点互动和期待； - 从“凑合着过”变成“愿意为自己做一点什么”。 ### 6.2 伽伽狗如何回应这个命题 伽伽狗从一个普通而真实的生活场景出发： 周末，一个人窝在沙发上刷手机，知道身体需要拉伸，却一直不想起身。 在这个场景中，技术不需要替用户完成瑜伽，也不需要将运动变成一项复杂任务。 它可以只是： - 主动走到用户身边； - 轻声邀请用户； - 提醒用户动一动； - 陪用户完成几分钟拉伸； - 在结束后拍一张照片； - 和用户握手，给予一个小小的完成反馈。 这些动作看起来并不复杂，但它们可能帮助用户跨过最困难的第一步。 ### 6.3 我们想创造的“好日子” 我们理解的“好日子”不一定意味着完成了多么宏大的目标。 它也可以是： - 今天终于从沙发上站起来了； - 今天和机器狗一起做了三分钟拉伸； - 今天一个人在家，但感觉没有那么孤单； - 今天身体舒服了一点，情绪也轻松了一点； - 今天没有继续凑合，而是为自己做了一件小事。 因此，伽伽狗想创造的不是一个更高效的运动工具，而是一段可以被分享的生活时间。 Make Yoga Time Ours. 让瑜伽不再只是一个人的坚持，而成为我们一起度过的小时光。 --- ## 七、项目核心创新 > **本节概览** > > 伽伽狗的创新不只是“让机器狗做瑜伽”，而是让具身智能成为用户开始运动、保持情绪和享受生活的现实搭子。 ### 7.1 从户外功能型机器狗到室内生活搭子 将机器狗从露营、爬山和户外探索等场景带入居家瑜伽和日常轻运动场景，拓展机器狗在生活陪伴中的应用价值。 ### 7.2 关注“运动启动”，而不只是“运动完成” 传统运动产品更多关注动作数量、训练时长和热量消耗。 伽伽狗关注的是用户能否真正开始运动，通过主动邀请和现实陪伴，帮助用户跨过最初的启动障碍。 ### 7.3 具身智能带来的真实互动 不同于单纯的手机 App 或语音助手，机器狗能够在现实空间中移动、观察用户、识别语音并做出动作回应，形成“看见用户、听懂用户、回应用户”的交互体验。 ### 7.4 运动功能与情绪支持结合 项目通过语音鼓励、动作反馈、拍照和握手等方式，让用户在完成运动的同时获得情绪上的回应和陪伴。 ### 7.5 面向室内运动场景的安全交互 通过识别瑜伽垫边界、人体位置和用户姿势，帮助机器狗在有限的室内空间中进行更安全的移动和互动。 --- ## 八、核心交互流程 > **本节概览** > > 伽伽狗通过“发现状态—主动邀请—低门槛启动—陪伴练习—完成反馈”形成完整的居家瑜伽陪伴闭环。 ### 核心流程 ```mermaid flowchart TD A[定时提醒或久坐检测] --> B[伽伽狗主动发起运动邀请] B --> C[用户语音回应或开始起身] C --> D[引导用户完成伸展和热身] D --> E[视觉识别用户位置与瑜伽姿势] E --> F[提供语音提示、动作反馈和陪伴互动] F --> G[拍照、击掌或语音鼓励] ``` ### 交互逻辑说明 伽伽狗基于视觉对用户姿势和位置进行判断，基于听觉识别用户语音指令，并根据判断结果作出相应反馈。 反馈方式包括： - 机器狗移动或停止； - 机器狗调整自身姿态； - 机器狗执行相应动作； - 语音提醒和语音回复； - 对用户动作进行鼓励或提示； - 触发拍照和握手等互动功能。 --- ## 九、核心功能 > **本节概览** > > 伽伽狗围绕“主动邀请、低门槛启动、智能识别、具身陪伴和完成反馈”设计核心功能，让瑜伽从一个人完成的任务变成一段可以共享的时光。 > **阅读说明：** 9.1—9.9 描述产品的完整功能目标；9.10 说明当前 V2 演示原型中已经实现或进入受控测试的具体交互。 ### 9.1 定时与久坐提醒 > **功能要点：** 通过预设时间或用户久坐状态触发运动提醒。 用户可以预设运动时间。当系统检测到用户长时间处于坐着或静止状态时，也可以发起轻量运动提醒。 伽伽狗通过语音和动作邀请用户进行短时间拉伸或瑜伽练习，让提醒从一条容易被忽略的信息变成一次发生在用户身边的邀请。 ### 9.2 主动运动邀请 > **功能要点：** 机器狗通过移动、语音和肢体动作主动吸引用户注意。 当用户躺在沙发或床上、迟迟不想运动时，伽伽狗可以移动到用户身边，通过语音和肢体动作发起互动。 机器狗的出现能够吸引用户注意，让运动提醒变得更加具体、真实和有趣。 ### 9.3 自然语音互动 > **功能要点：** 用户可以通过语音表达状态、控制机器狗并获得回应。 用户可以通过语音与伽伽狗交流，表达自己当前的状态和运动意愿。 伽伽狗可以根据用户的语音指令执行相应动作，例如： - 开始运动； - 暂停； - 停止； - 继续； - 拍照； - 握手； - 移动或返回指定位置。 伽伽狗也可以通过语音进行回应、鼓励或动作提示，减少用户操作手机和寻找课程的步骤。 ### 9.4 低门槛启动引导 > **功能要点：** 从起身、伸展等简单动作开始，帮助用户降低开始运动的压力。 伽伽狗不会一开始就要求用户完成完整训练，而是先邀请用户完成起身、伸展等简单动作，让用户从很小的运动量开始。 完成第一个动作后，伽伽狗再逐步引导用户进入热身和瑜伽练习，帮助用户从“我不想动”过渡到“我已经开始了”。 ### 9.5 分步瑜伽引导 > **功能要点：** 按照预设运动流程，为用户提供动作提示和节奏引导。 在练习过程中，伽伽狗可以按照瑜伽动作的顺序提供语音提示和节奏引导，帮助用户知道接下来要做什么。 用户可以跟随伽伽狗的提示逐步完成练习，不需要频繁查看手机，也不需要一开始就记住完整的动作流程。 ### 9.6 用户姿势识别与状态提醒 > **功能要点：** 识别用户的人体位置和基础姿势，并在状态异常时进行提醒。 系统通过视觉识别用户的位置和瑜伽姿势，对用户的基础动作进行判断。 当用户出现以下情况时，伽伽狗可以通过语音或动作进行提示： - 动作停留时间过长； - 姿势状态异常； - 用户偏离运动区域； - 用户出现异常停留； - 系统判断存在跌倒风险或需要暂停的情况。 需要说明的是，伽伽狗提供的是基础运动状态提醒，不替代专业瑜伽教练或医疗判断。 ### 9.7 具身陪练互动 > **功能要点：** 通过移动、转身和动作回应，让用户感受到身边有一个真实的运动搭子。 伽伽狗会通过移动、转身、靠近、停留和其他亲和的肢体动作参与练习，让用户感受到身边有一个真实存在的运动伙伴。 相比单纯播放视频或语音提示，具身互动能够增加居家运动的趣味性，也能减轻独自练习时的枯燥感。 <p align="center"> <img src="./assets/images/yogago-yoga-pose.jpg" alt="伽伽狗瑜伽动作测试" width="100%"> </p> <p align="center">_{瑜伽动作测试 · 机器狗以具身动作参与练习}</p> ### 9.8 室内安全感知与避障 > **功能要点：** 识别瑜伽垫边界、人体位置和姿势，帮助机器狗进行安全移动。 伽伽狗通过视觉识别瑜伽垫边界、用户位置和人体姿势，判断运动区域及用户所在位置，并据此调整自身移动路径。 在运动过程中，机器狗尽量避免进入用户所在位置，降低与用户发生碰撞的风险。 ### 9.9 正向鼓励与完成反馈 > **功能要点：** 通过及时鼓励、拍照和握手，为用户提供明确的完成感。 当用户完成起身、热身或一组瑜伽动作后，伽伽狗会通过语音鼓励和动作回应给予即时反馈。 在预设运动流程结束后，或接收到用户的语音指令后，伽伽狗可以触发拍照和握手功能，为一次轻量运动增加互动奖励和仪式感。 ### 9.10 原型功能的触发条件与反馈 | 功能 | 具体触发条件 | 机器狗反馈 | 用户可感知结果 | |---|---|---|---| | 唤醒佳佳 | 离线识别到“佳佳”，开启 10 秒指令窗口 | 眨眼并播放唤醒提示音 | 用户确认唤醒成功，可继续说“瑜伽功能”等指令 | | 进入瑜伽模式 | 唤醒后 10 秒内说“瑜伽功能”或“瑜伽模式” | 先站立，再执行开心动作；播放“瑜伽开始了”；眨眼并闪屏 | 用户确认模式启动，可以开始做动作或使用语音指令 | | 随机看人 | 瑜伽模式开启且视觉检测到人体 | 每隔约 4～7 秒随机跟踪脸部或身体 | 用户可根据机器狗头部朝向调整位置，进入合适的取景范围 | | 自动跟做下犬式 | 检测到倒 V 形人体姿态并连续稳定约 1.2 秒 | 执行一次下犬式，完成后恢复站立 | 用户看到机器狗模仿动作，确认姿势识别成功 | | 语音执行下犬式 | 瑜伽模式内说“下犬式” | 执行一次下犬式并回正 | 用户通过机器狗动作确认口令已识别 | | 自动跟做俯卧撑 | 检测到肩、髋和腿部近似水平并连续稳定约 1.2 秒 | 执行缩短版俯卧撑动作 | 用户看到机器狗跟做，确认俯卧撑被识别 | | 语音执行俯卧撑 | 瑜伽模式内说“俯卧撑” | 执行俯卧撑动作 | 用户通过机器狗动作确认指令识别成功；5 秒内抑制重复触发 | | 坐下看人 | 用户身体连续静止约 5 秒，或说“坐下看我”等口令 | 执行坐下或趴下看人动作 | 用户感受到机器狗的陪伴和关注；继续运动后系统重新观察姿势 | | 十秒倒计时 | 说“倒计时”“十秒倒计时”或“开始倒数” | 先坐下，播放十秒倒数，完成后恢复站立 | 用户根据声音保持当前姿势，并在倒数结束后放松或切换动作 | | 拍照 | 瑜伽模式内说“拍照”，且机器狗处于静止状态 | 调用相机拍照，屏幕短暂闪烁，照片保存到本地 | 用户通过闪屏确认拍摄完成，可在电脑端查看或下载照片 | | 绕人运动（受控测试） | 说“绕圈”，且目标、距离、障碍物和安全状态检查通过 | 根据用户朝向选择方向并绕行 | 用户保持相对静止并留出安全空间，通过移动结果确认执行完成 | | 结束并击掌 | 瑜伽模式内说“结束啦” | 当前任务完成后执行右侧击掌，并退出瑜伽模式 | 用户伸手配合击掌，完成本次瑜伽互动 | | 独立看人 | 说“看着我”或“盯着我” | 开启头部跟踪，收到停止口令后回正 | 用户可移动身体测试跟踪效果，并说“别看了”或“停止跟踪”结束功能 | --- ## 十、项目基础与二次开发说明 > **本节概览** > > 伽伽狗不是从零制造一只机器狗，而是基于现有 AI 机器狗平台进行场景和功能层面的二次开发，将其应用拓展到室内瑜伽陪伴领域。 本项目基于 vbot 维他科技超能 AI 机器狗 EDU 版进行二次开发。 团队在机器狗原有平台能力的基础上，围绕居家瑜伽场景新增和设计了以下功能： - 定时和久坐运动提醒； - 主动瑜伽邀请； - 低门槛运动启动引导； - 人体位置和姿势识别； - 语音交互和语音控制； - 室内瑜伽垫边界识别； - 面向用户的安全移动和避障； - 运动流程结束后的拍照和握手； - 面向女性用户的陪伴式交互设计。 项目的主要改进方向，是将机器狗从户外功能型使用场景拓展至室内运动陪伴和情绪支持场景。 ### 10.1 二次开发边界 本项目未新增复杂电路，主要基于机器狗原有硬件、ROS 2 控制接口和机载感知能力进行软件及交互层二次开发。瑜伽功能程序直接运行在机器狗本机；Vbot 原厂手机 App 可以保留，但不是瑜伽功能运行的必要组成部分。 ### 10.2 硬件与物料清单 | 序号 | 名称 | 规格或型号 | 数量 | 用途 | 备注 | |---|---|---|---:|---|---| | 1 | AI 机器狗 | Vbot 超能机器狗“大头”EDU 版 | 1 台 | 项目主体、动作执行和交互 | 核心设备 | | 2 | 机载计算单元 | Vbot EDU 内置 | 1 套 | 视觉推理、语音识别和 ROS 2 控制 | 机身集成 | | 3 | 机载摄像头 | Vbot EDU 内置视觉相机 | 1 套 | 人体姿势识别、跟踪和拍照 | 机身集成 | | 4 | 麦克风阵列 | Vbot EDU 内置 | 1 套 | 采集语音和离线关键词识别 | 机身集成 | | 5 | 屏幕与扬声器 | Vbot EDU 内置 | 1 套 | 表情、闪屏和声音反馈 | 机身集成 | | 6 | 激光雷达及避障传感器 | Vbot EDU 内置 | 1 套 | 距离检测和运动安全辅助 | 机身集成 | | 7 | 开发电脑 | Windows 11、WSL2、Ubuntu 22.04 | 1 台 | 程序开发、部署和日志查看 | 已有设备 | | 8 | 有线网络线 | 六类网线 | 1 根 | SSH 部署及有线调试 | 外接 | | 9 | Wi-Fi 网络设备 | 无线路由器或热点 | 1 套 | 无线调试和文件传输 | 可选 | | 10 | 瑜伽垫 | 防滑纯色瑜伽垫 | 1 张 | 动作演示和视觉场景标识 | 外接 | | 11 | 电池与充电器 | Vbot 原装 | 1 套 | 机器狗供电和充电 | 随机配套 | ### 10.3 软件和技术栈 | 软件或组件 | 版本或方案 | 用途 | |---|---|---| | Ubuntu | 22.04 | 机器人运行及开发环境 | | ROS 2 | Humble | 模块通信和机器狗控制 | | Python | 3.10 | 核心业务开发 | | `rclpy` | ROS 2 Python 客户端 | 编写感知、状态机和动作控制节点 | | `rmw_zenoh_cpp` | ROS 2 中间件 | 机身模块通信 | | Sherpa-ONNX | 离线关键词识别 | 识别“佳佳”及动作口令 | | YOLO11n Pose | 17 个 COCO 人体关键点 | 人体检测和姿势识别 | | OpenCV / Pillow | 图像处理 | 图像校验、瑜伽垫实验识别和拍照处理 | | systemd / Bash | Linux 系统服务和脚本 | 开机自启、异常恢复及启动管理 | ### 10.4 机器狗接口与控制方式 项目使用 Vbot EDU 机身开放的 ROS 2 topic 和 service 接口，而不是单独封装的手机 SDK。主要接口包括： - `/perception/poses`：接收人体检测与关键点数据； - `/function_input`：调用动作 DAG； - `/sm/action/lowlevel`：控制底层状态； - `/head_action`：控制机器狗头部； - `/get_jpeg_images`：调用相机拍照； - 屏幕显示接口：控制眨眼、闪屏和表情反馈； - 语音 PCM 接口：采集麦克风音频并播放提示音，其中 `/speech_phone_to_dog` 用于播放语音音频。 机器狗接收两类主要输入：麦克风采集的语音 PCM 流，以及摄像头经 YOLO Pose 处理后输出的人体关键点。识别结果进入本机状态机，再由状态机调用动作 DAG、头部、屏幕、音频和相机接口。 ### 10.5 视觉、语音与智能能力 视觉识别使用机器狗原厂提供的 YOLO Pose 能力，底层模型为机身上的 YOLO11n Pose，输出 17 个 COCO 人体关键点。当前人体动作触发主要依赖关键点上的轻量规则，用于判断下犬式、俯卧撑、静止和举手等状态；瑜伽垫实验模块使用 OpenCV 的 HSV 颜色分割、轮廓提取和几何筛选。 语音识别使用 Sherpa-ONNX 离线关键词识别，直接处理机器狗麦克风的 PCM 音频流，可识别“佳佳”“瑜伽功能”“俯卧撑”“下犬式”“拍照”“结束啦”等固定口令，不需要联网。 当前稳定的语音反馈方案是播放预先保存的 16 kHz、16-bit、单声道 WAV 文件。核心瑜伽模式、视觉识别、语音口令和动作控制不依赖大语言模型；原厂自由对话功能可能使用云端 AI Agent，但不是本项目核心流程的必要条件。 YOLO Pose 推理、17 个关键点处理、动作规则判断、离线关键词识别和行为状态机均在机器狗本地运行，不需要将摄像头画面或麦克风音频上传云端。当前拍摄照片保存在机器狗本地，网页端照片管理与云端相册属于后续产品化方向。 ### 10.6 系统架构 ```text 硬件层：Vbot AI 机器狗、摄像头、麦克风、扬声器、屏幕、避障传感器 ↓ 感知层：人体与关键点识别、瑜伽垫实验识别、离线语音关键词识别 ↓ 决策层：瑜伽模式状态机、动作规则判断、任务排队、冷却与安全检查 ↓ 执行层：机器狗移动、姿态动作、头部跟踪、语音与屏幕反馈、拍照、击掌 ``` --- ## 十一、团队信息与分工 > **本节概览** > > 汪汪队由项目策划、用户研究、视觉算法、姿势交互、硬件调试、网页设计和视频制作成员组成，完成从概念提出到机器狗原型展示的协作开发。 ### 团队名称 **汪汪队** ### 团队成员 | 成员 | 主要职责 | |---|---| | 艾奕芊 | 项目策划、用户研究、项目定位、团队统筹 | | 王晨宇 | 视觉算法、姿势交互、机器狗硬件调试 | | 王雅平 | 网页设计、视觉呈现、项目视频制作 | ### 团队协作方式 团队从真实生活体验和用户需求出发确定项目方向，再根据机器狗的实际能力拆分任务。 - 由项目策划和用户研究成员梳理用户痛点及交互场景； - 由视觉算法和硬件成员负责机器狗能力测试、姿势识别和动作调试； - 由网页和视频成员负责项目展示页面、演示视频及视觉材料； - 团队共同完成现场演示、项目测试和文档整理。 ### 联系方式 - **项目负责人：** 艾奕芊 - **联系电话：** 19520497782 - **联系邮箱：** [yiqianai@qq.com](mailto:yiqianai@qq.com) --- ## 十二、项目开发过程 > **本节概览** > > 团队在黑客松期间完成了从命题思考、机器狗能力测试、场景设计到功能验证、视频制作和项目文档整理的快速原型开发。 ### 阶段一：从“好日子”命题出发 **时间：** 2026 年 8 月 26 日下午 在开幕式了解“好日子”命题后，团队没有从提高效率或替代人的角度出发，而是从普通人的日常生活体验出发，讨论技术还能为生活创造什么。 结合团队成员自身在周末久坐、刷手机、缺乏运动启动动力的经历，我们提出了“让机器狗陪用户做瑜伽”的想法。 这一阶段确定了项目的初步方向： 让机器狗帮助用户从沙发上站起来，并陪用户动一动。 ### 阶段二：测试机器狗原有能力 **时间：** 2026 年 8 月 26 日晚上 团队领取 vbot 维他科技超能 AI 机器狗 EDU 版，并对设备原有能力进行测试，包括： - 机器狗基础移动； - 动作执行； - 语音交互； - 视觉感知； - 硬件连接； - 控制接口及开发环境。 通过测试，团队进一步确认了机器狗作为现实空间陪伴者的可行性，为后续瑜伽场景开发提供了基础。 ### 阶段三：设计瑜伽陪伴交互 **时间：** 2026 年 8 月 27 日 团队围绕“用户如何被邀请开始运动”设计交互流程，重点讨论： - 如何通过定时或久坐触发提醒； - 机器狗如何发出瑜伽邀请； - 用户如何通过语音回应； - 机器狗如何根据用户状态进行反馈； - 如何让用户从起身、伸展等简单动作开始； - 如何让机器狗适应瑜伽垫和室内空间； - 如何在运动结束后提供拍照、握手等互动反馈。 当天团队购买瑜伽垫，并开始进行瑜伽垫边界识别和运动区域测试，为机器狗的安全移动和位置判断做准备。 ### 阶段四：测试动作与移动路径 **时间：** 2026 年 8 月 28 日 团队进一步测试机器狗在瑜伽陪伴场景中的核心能力，包括： - 用户姿势识别； - 用户位置识别； - 瑜伽垫边界识别； - 机器狗移动路径； - 机器狗与用户之间的安全距离； - 语音指令控制； - 机器狗语音和动作反馈； - 拍照和握手等互动功能。 团队根据测试结果调整机器狗的动作、移动位置和交互节奏，使整体流程更加适合室内瑜伽场景。 ### 阶段五：完成最终测试与成果展示 **时间：** 2026 年 8 月 29 日 团队完成最后阶段的功能联调和展示准备，主要工作包括： - 测试完整瑜伽陪伴流程； - 调整机器狗动作和移动路径； - 检查视觉和语音交互效果； - 拍摄项目演示视频； - 完善项目说明文件； - 整理海报、易拉宝和现场展示材料； - 准备项目路演和现场体验。 最终，团队形成了伽伽狗的项目原型，并完成从项目概念到现场演示的快速验证。 --- ## 十三、项目当前状态 > **本节概览** > > 项目已经完成 Vbot EDU 机器狗瑜伽陪伴系统的核心功能开发。按 V2 演示目标计算，整体完成度约为 85%～90%，已经形成“语音与视觉感知—行为决策—机器狗动作—多模态反馈”的完整闭环，并完成真机部署。现阶段工作重点已由基础功能开发转向识别稳定性、用户体验和产品化扩展。 ### 目前已完成的工作 - 完成项目概念、目标用户、使用场景和瑜伽陪伴交互流程设计； - 完成 Python、ROS 2 Humble、`rclpy` 与 Vbot EDU 原厂控制接口的集成； - 完成“佳佳”离线唤醒及“瑜伽功能”模式入口； - 完成下犬式和俯卧撑的人体关键点识别及自动跟做； - 完成下犬式、俯卧撑、坐下看人、开心、击掌和回正动作； - 完成语音与视觉两种触发方式，并支持瑜伽模式内连续语音指令； - 完成人脸与身体随机跟踪，增强机器狗的陪伴感和生命感； - 完成“瑜伽开始了”、唤醒提示和十秒倒计时等声音反馈； - 完成眨眼、闪屏和表情显示等屏幕反馈； - 完成语音拍照、本地存储和照片完整性校验； - 完成“结束啦”触发击掌并退出瑜伽模式； - 完成动作排队、重复触发抑制、动作冷却和安全状态检查； - 完成开机自启、异常重启、日志记录和本地离线运行部署方案； - 完成瑜伽垫边界识别的实验测试，以及动作和移动路径的受控测试； - 完成项目演示视频、文档初稿和现场展示材料。 ### 正在优化的内容 - 提升侧面取景、身体遮挡和不完整全身画面下的姿势识别稳定性； - 优化下犬式与俯卧撑之间的分类边界，降低误触发概率； - 完善动作失败、安全检查不通过时的语音和屏幕提示； - 优化不同身高、距离、光照和摄像头角度下的识别效果； - 完善长时间运行、断网运行和多轮连续交互的稳定性测试； - 完善瑜伽垫区域识别、垫边安全限制和自主绕行。 ### 后续产品化方向 - 增加更多瑜伽姿势识别、动作评分和姿势纠正提示； - 支持用户举手确认后选择左侧或右侧击掌； - 增加可配置语音、实时语音合成和个性化声音反馈； - 增加多人识别、目标用户选择和个人训练记录； - 开发手机端或网页端的模式控制、照片管理和运行状态查看； - 增加照片自动上传、云端相册和远程查看； - 探索基于大语言模型的自然对话、运动建议和陪伴式交互，但不将其作为核心运动流程的必要依赖。 --- ## 十四、项目测试与验证 > **本节概览** > > 项目已完成 5 人小规模预测试，以完整交互流程验证语音、姿势识别、陪伴反馈和安全检查的可用性。当前结果适合证明原型闭环，不代表面向全部年龄、体型和使用环境的正式统计结论。 ### 14.1 测试规模 | 测试项 | 数据 | |---|---:| | 体验人数 | 5 人 | | 完整流程 | 15 次 | | 语音口令 | 90 次 | | 人体姿势识别 | 30 次 | | 障碍与安全测试 | 15 次 | 现有记录尚未逐项统计成功次数，因此暂不计算语音识别成功率、姿势识别准确率或避障成功率，避免把“测试次数”误写成“成功次数”。 ### 14.2 测试场景与流程 测试在室内瑜伽活动区域进行，使用固定瑜伽垫，用户与机器狗距离约为 0.8～2.5 米。环境覆盖正常室内光照、侧面取景、局部遮挡和轻微噪声。 每位体验者依次完成唤醒、进入瑜伽模式、下犬式、俯卧撑、静止陪伴、倒计时、拍照和结束击掌流程。 ### 14.3 用户反馈 - 5 名体验者均愿意再次使用； - 5 名体验者均认为机器狗的看人、跟做、声音和击掌具有陪伴感； - 4 名体验者认为机器狗的主动反馈让自己更容易开始运动； - 5 名体验者均喜欢“瑜伽开始了”、开心动作和结束击掌； - 部分体验者希望动作识别速度更快，并增加更明确的识别成功提示。 ### 14.4 已发现的问题 - 侧面取景或腿部离开画面时，俯卧撑可能无法识别； - 环境噪声较大时，短语音口令偶尔需要重复； - 视觉识别包含约 1.2 秒的稳定判断，因此反馈存在轻微延迟； - 安全检查不通过时，缺少明确的声音或屏幕提示； - 拍摄的照片暂时保存在机器狗本地，查看步骤不够方便； - 当前样本量较小，测试结果不能代表全部年龄和体型的用户。 ### 14.5 下一步测试计划 - 采集更多不同身高、体型、距离和角度的人体姿势数据； - 调整人体关键点阈值，提高俯卧撑与下犬式的识别准确率； - 增加“识别成功”和“暂时无法执行”的语音及屏幕反馈； - 优化离线关键词模型，提高噪声环境下的识别能力； - 扩大测试人数，记录各项成功次数、平均响应时间和完整流程时长； - 开展更长时间的稳定性、断网运行和安全测试。 --- ## 十五、安全、隐私与使用边界 > **本节概览** > > 伽伽狗定位为轻量运动陪伴原型，不替代专业瑜伽教练、康复训练或医疗建议。体验时应在清理过障碍物的安全室内区域使用，并由用户保留随时停止机器狗的控制权。 - 用户可以通过语音停止相关动作或退出瑜伽模式； - 机器狗执行移动功能前，需要检查目标、距离、障碍物和当前安全状态； - 安全检查未通过时不执行相关移动，明确的失败语音和屏幕提示仍在完善； - 机器狗不会以压迫、承重或主动身体接触的方式指导用户；结束击掌需要用户主动配合； - 瑜伽垫边界识别、自主绕行和避障仍处于原型测试阶段，应在有人看护且空间充足的环境中体验； - 若用户出现不适、疼痛、失衡或跌倒风险，应立即停止运动，不依赖机器狗作出医疗判断； - 视觉姿势推理和语音关键词识别在机器狗本地完成，核心功能无需上传摄像头画面或麦克风音频； - 用户主动触发的照片当前保存在机器狗本地，在实现无线传输或云端相册前，应提供明确授权、删除方式和保存期限说明。 --- ## 十六、项目文件与提交材料 ### 16.1 GitHub 仓库 项目代码仓库：[Tyrant-sudo/Heikesong](https://github.com/Tyrant-sudo/Heikesong) ### 16.2 二次开发申报 团队签字：汪汪队 本项目未新增复杂电路，系统架构、硬件物料、软件技术栈和接口说明见第十章。若主办方要求独立图片文件，可据第 10.6 节架构补充系统架构图、语音交互流程图、姿势识别流程图和安全避障示意图。 ### 16.3 尚待补充的提交信息 - 演示视频最终链接； - 关键功能逐项成功次数、成功率和平均响应时间； - 第三方软件、模型和音频素材的来源及许可证清单； - 若启用照片上传或云端功能，对应的数据隐私说明。 --- ## 十七、项目核心表达 > **本节概览** > > 伽伽狗希望用一个真实存在、可以互动的机器狗，帮助用户迈出运动的第一步，让技术成为生活中的陪伴者，而不只是效率工具。 ### 一句话版本 伽伽狗是一款会主动邀请用户运动、陪用户完成瑜伽，并提供情绪支持的具身智能瑜伽搭子。 ### 30 秒项目介绍 我们做的是伽伽狗，一款基于 AI 机器狗二次开发的居家瑜伽陪伴产品。 很多人，尤其是独居女性，知道自己需要运动，却很难从沙发或床上真正开始。传统瑜伽 App 能教动作，但无法在现实中主动找到用户并陪伴用户。 伽伽狗通过定时和久坐提醒、语音邀请、低门槛启动引导、姿势识别、安全避障以及拍照握手等功能，帮助用户开始三到五分钟的轻量运动。 我们希望把机器狗从户外功能设备拓展为室内生活中的运动和情绪陪伴者，让运动不再只是一个人坚持的任务，而成为一段可以共享的时光。 ### 项目关键词 具身智能、居家瑜伽、运动启动、女性用户、现实陪伴、情绪支持、低压力运动、主动邀请、智能硬件、好日子。