玩具？NO! 这是人人都能玩的低门槛机器人

"机器人"这个词不知道会在大家的脑中呈现出什么样的画面？是电影里的T800液态金属？是商场里哪种跳舞唱歌，长相诡异的类人机器？还是机器人足球赛里小车。

其实现在机器人技术越来越成熟，很多的人通过制作机器人来学习机器人相关算法，软件开发，机械和电子工程。同时也有越来越多的机器人产品进入我们的生活。譬如常见的扫地机器人就是一种典型的机器人，而大疆的无人机，也可以认为是一种广义的机器人设备。

典型的机器人，使用激光测距+SLAM来绘制空间地图

对于普通爱好者来说，如果想要做机器人学习或者开发，在现在还是有比较高的门槛的。首先需要具备比较高的数字电路基础来构建最基本的树莓派+各类传感器的机器人核心。而想要让机器人动起来，则需要机械工程知识来为机器人安装轮子甚至插上翅膀。这些都弄完后，还需要ROS一类的机器人操作系统知识，之后还有各种各样的软硬件问题等着你去解决。总之就是学习曲线非常的陡峭。

今天评测这款产品就是一款由厂商构建好硬件以及软件平台的机器人，Vincross HEXA全地形机器人，这款产品到底是只能作为玩具呢？还是能成为我们打开机器人世界大门的钥匙，评测给你答案：

开箱展示：

收到这个箱子的时候我都惊呆了，好大一个。

开箱有种惊艳的感觉，非常酷炫的盒子

有点点黑客帝国的赶脚，The Living Being..

这个用户指南的也是酷炫，可见厂商确实用心

这一瞬间再次惊艳，这箱子装的真的漂亮

中间圆圆的身体加上6个机械臂，这是一台蜘蛛样子的机器人

Y字型的眼睛，莫名萌感。

把机器人拿出来，盒子这个泡沫也是莫名喜感，里面还有白色的原盘是无线充电装置。

HEXA是一个有6条机械臂的全地形机器人

主要的传感器集中在头部的Y字形窗口

头顶上有个LED指示工作状态

HEXA的背面，6条腿均匀的分布，并且“大腿”是金属的，而小腿和脚部是ABS塑料材质，脚尖部分使用硅胶材质。中间有线缆连接

关节的活动范围很大，感觉这个机器蜘蛛移动起来一定是比较灵活的

与机器人配套的有手机APP，安卓和IOS版本都有，而且软件的完成度非常高，也能从侧面反映出这个公司的开发实力。

APP做的真不错，还有完整的入门教程

必须通过手机APP来激活HEXA，使用HEXA的摄像头扫描APP生成的WIFI二维码连接WIFI来实现联机。

首次开机还会提示机器人操作系统的升级，这也必须通过APP来完成。

当然HEXA不仅仅只能工作在WIFI环境下，如果你想在户外使用HEXA也完全没问题。

APP可以和机器人进行直连，这样在户外这样的无WIFI环境也可以愉快的玩耍。

联机之后APP端提供了2个初始功能，更多功能可以从Skill商店中下载，不过因为还没上市，商店中的内容还很少。

初始的2个Skill分别是Explore和Dance。可以让机器人做出各种舞蹈动作。而是Explore这个比较厉害，可以从机器人的摄像头获得实时的图像，并能控制机器人移动，甚至可以完成上楼梯等等功能。

dance里包含了各种舞蹈姿势，还可以调节速度达到鬼畜的效果

跳起来。。

explore可以获得实时画面，并控制机器人做出各种动作和随意的行走

手机遥控行走

不过需要注意的是，这2个看起来玩具一样的功能绝不是机器人的全部，这2个Skill仅仅是官方为了展示机器人性能而做的例子。真正想玩好机器人必须在机器人上的2次开发，实现自己的Skill！

我也不必在这些基本功能上多费口舌了，买HEXA的用户应该也是为了学习机器人开发而掏的银子，所以让我们直接开始基于HEXA的机器人开发学习把：

机器人开发：

首先说明，机器人是一个极为复杂的东西，通常入门都需要几个月甚至1，2年的时间，而我也并非机器人爱好者，只是一个普通的码农，我一定是无法面面俱到的展现。所以我会更多的从机器人提供的软件支持，和二次开发性上做评测。

硬件部分：

机器人有最重要的三大部件，机器人的大脑，也就是处理器单元。机器人的眼睛耳朵，就是机器人身上的各种传感器，以及机器人的手和腿，就是机器人的机械臂或者轮子等机械部件。

HEXA的处理单元

官方并没有给出HEXA的硬件配置，通过在机器人程序里获取的系统信息得知。

HEXA使用了一个2核心的ARMV7的SOC，型号是Freescale i.MX6 Quad/DualLite 这是一颗双核1G的Cortex®-A9 处理器，并支持硬件的图形加速和视频解码。Imx6也算是常见的开发版了。HEXA还搭载了1G的内存。HEXA的配置大体上和一般的树莓派配置接近。

内部带了8G的存储空间，可用容量大概只有1G，对于机器人上运行的软件来说，应该是够了。

具体HEXA的处理能力如何，会在后面的开发过程中有所体现。

HEXA的传感器

HEXA的传感器还是比较丰富的，主要有三轴加速度计传感器，具有夜视功能的摄像头，激光测距传感器，红外发射器。并各种扩展，包括3.5mm的音频输入,GPIO,I²C,ADC等，GPIO也是树莓派的一个重要接口，提供的丰富的扩展性，所以通过HEXA的GPIO接口可以接入各种丰富的外部设备。不过这方面并不是我的特长，所以就不班门弄斧了。

隐藏在脑壳内部的各种接口

加速度传感器可以感知HEXA的加速状态，以及倾斜情况。

SDK中也暴露了相关接口来返回x,y,z 3个坐标的加速和角度数据。通过加速度传感器我们能获得HEXA的运动状态以及姿态，可以让HEXA在不同的地形上调整自己的姿态顺利行走。

激光测距传感器

HEXA的激光测距传感器可以提供 10cm-1.5米的距离信息，实际测试中距离感应速度还是很快的，也相对比较精准，但是瞄准的角度比较怪异，有时候感觉并不总是处在正前方。

距离传感器的测量范围和精度决定了你不能用它来干太多的事情，但是判断前方障碍物一类的事情还是毫无鸭梨的。

SDK中也只提供了一个返回距离的接口

摄像头

摄像头是一个机器人的重头戏了，HEXA搭载了一颗720P的摄像头，所以最大可拍摄的分辨率是1280x720。效果当然不能跟手机摄像头相提并论，但用于学习图像识别和处理还是够的。

摄像头拍摄的画面清晰度还可以，只是有点蜜汁色偏

摄像头的视角经过和相机比较，大概是等效全画幅35mm的焦距

从样张上来看，这颗摄像头也基本谈不上什么画质，能够满足机器识别的需求就够了。

SDK也提供了拍照以及录视频的功能，其中拍照可以直接输出JPG文件到磁盘，或者RGBA以及YCbCr的图片。视频功能提供了MP4格式H264压缩的720P，5000kbps码率的视频录制功能。

机械部分：

HEXA的机械活动部分有两个，一个是六条灵活的蜘蛛腿，还有可以360度无限旋转的头部。

头部分布着3个主要的传感器，可以360度无限旋转，需要注意的是，这个旋转只能是水平旋转，紧靠HEXA的头部无法向上或者向下"看".抬头需要用到腿来帮忙支撑起前半身。

6条“蜘蛛腿”是HEXA最显著的特征，均匀的分布在HEXA的360°范围内。每条腿有三个关节：

第一个关节可以水平的旋转，范围是120°左右。

第二个关节可以垂直旋转，范围是从向上垂直于地面到向下90度，总共180°，

第三个关节依然是垂直旋转，范围180°

第二个和第三个关节可以让脚尖 在360°的范围内灵活移动。

完成个举手一类的事情轻而易举

灵活的6条腿能让机器人有多种的姿态

机器人的最大站立高度大概是15cm

充电和续航：

HEXA内置锂电池，经过是实际测试耗电量还是非常大的，在中度使用的情况下（对四肢操作较少，主要是运行和调试程序）仅能坚持1-2个小时的续航。

官方为机器人提供了无线充电功能，起初我觉得并没有啥用，用起来才发现是真的方便，把机器人往底座上一丢就好。

充电底座、

放上去就开始充电，底部的LED会亮起提示充电中

软件部分：

在我看来HEXA的一半价值在硬件，另外一半甚至超过一半的价值在于软件和生态系统，优秀的软件和生态系统才能真正的降低机器人学习和使用的门槛。软件也是我更熟悉的领域，所以就详细来看看软件部分。

MIND的开发环境成为MIND SDK。官方用了一个docker来对整个开发环境以及机器人客户端做包装。这也是非常流行的做法，使用者可以不用安装各种软件，配置依赖以及环境，仅仅需要下载一个docker image就可以搞定一切， 并且docker可以整体的非常简单的更新，使用者也无需考虑各个模块的版本兼容性问题。docker化的开发和测试是现在非常流行的做法。这点要为开发商点赞！

官方提供的工具甚至可以帮助我们下载和升级docker image，以及运行docker里的程序，完全不需要我们关心细节。不过docker的默认镜像下载很慢，下载前尽量配置CN镜像。对于普通用户来说，最初的docker配置会稍显复杂，需要一定的时间来理解docker的概念。当学会以后一切都是水到渠成了。

MIND SDK把所有的编译，打包，运行功能都放到一个简单的指令当中，对新手非常的友好，但这样的设计会丢失一些灵活度。

连下载到/usr/local/bin下面这种细节官方都在文档中提供了，非常“傻瓜化”

MIND的机器人部分的开发，称为Skill，一个Skill分为2部分，一部分是运行在机器人上的程序成为robot，使用Golang进行开发，这也是令我比较吃惊的，在机器人开发中，似乎python更为流行一些。Go语言更多的实际工程中使用，很少有学校会教。不过不可否认Go语言是一个非常好用并容易上手的语言，并且MIND SDK也支持goroutine实现多线程编程，让机器人的多个传感器或者腿同步工作。我想这也是官方用Go语言的一个原因。

MIND SDK提供的机器人接口也非常的简洁，甚至可以说简单，但必要功能还是足够的，对于初学者来说可以非常容易的看明白和使用，对于进阶用户来说也提供了足够强的控制。并且SDK的API官方也在不断的扩展。

另一部分是被称为remote程序，用来和机器人通信。使用js实现，显然这是一个跨平台的web客户端，可以运行在手机，电脑等大多数设备。

我们先来说机器人部分

docker对开发环境的包装，降低了开发的复杂度，用户可以像开发PC软件一样开发机器人程序，这是非常赞的。

同时官方提供了一个叫做MINDCli的工具来帮助我们完成对机器人的开发。在我看来，这样虽然会稍微影响机器人的可玩度，但同时也非常大的隐藏了机器人底层的复杂度，让用户可以专心在实现机器人的运行逻辑，而无需关心环境配置和底层代码，对于一款成熟的量产产品这样做是一个明智的选择。

MindCli把开发一个机器人程序被简化到3步。

mind init project_name 来生成一个工程，代码文件，配置文件，工程目录都被自动建好了，用户只要把自己的控制逻辑加到代码文件里就OK了，其他都不必关心。

我们要做的就只有修改helloworld.go就好了

mind build;mind pack 编译打包go代码，这一步真是非常简单，因为机器人是ARM架构的，PC上编译的版本是无法直接运行的，HEXA在docker里已经配置好ARM的编译环境，完全无需用户操心。

最后只要mind run，mindcli会自动把编译好的代码通过WIFI上传到HEXA上，并运行，同时机器人端的输出也会返回给PC，无论是DEBUG还是观察运行结果都非常舒服。

把skill上传到机器人上

如果只有机器人自己玩，显然没什么意思，只有机器人和电脑或者手机这样的控制设备连接起来才更有意思。如果我们自己做需要自己来实现机器人和手机电脑的通信。而HEXA已经帮我们做好了一切。可以通过几个简单的函数完成机器人和电脑之间的通信和控制。

除了MIND SDK之外官方还提供了一个称为HEXA Simulator的3D模拟器，在里面可以自己编辑HEXA的各种动作，以及面对不同障碍物时的状态。这个软件还同时支持Mac和Win，用起来也很顺手，对HEXA的控制也是异常全面，这个要大大点赞。

最厉害的是，你在模拟器里设计的各种动作，是可以导出的，并且官方论坛上也有爱好者实现了读取导出文件的功能，可以让机器人执行你在模拟器里设计的动作，让模拟器的实用度大大扩展。

在模拟器里可以精准的控制各个关节的动作

如果你已经是个机器人高手，不想受到官方的这些工具限制，官方也提供了开发者模式

打开以后，就会开放机器人的SSH端口，之后就随便你怎么搞了 。

开发体验：

官方对于HEXA提供了丰富的周边支持，包括完整的SDK开发文档，入门教程和代码示例，技术论坛，以及称为Skill Store的技能商店，开发者可以通过开发文档和教程轻松的学习HEXA的开发。而论坛上也有不少很有用资源，但是因为刚刚开始众筹的缘故技能商店里的资源主要还是官方提供的，内容较少，不过早早就构建起这种全方位的生态体系还是很赞的。

但是因为HEXA是个面向全球的产品，所以目前来说官方的SDK文档是全英文的。对于英文不好的同学可能是个问题。而官方论坛也只有英文版本，无论是提问还是回答都需要使用英文。但我觉得如果想要学习机器人开发，掌握一些基础的技术英语来交流还是必须的。

What is HEXA? · MIND SDKdocumentation.vincross.com去看看

GitHub - vincross/mind-sdk: MIND SDKmind-sdk - MIND SDKgithub.com去看看

github

我首先跟着官方文档一步步安装MIND SDK，并开始第一个测试Skill。在运行第一个程序的时候遇到了一些问题，然后我在论坛提问，结果几个小时之后官方的工作人就回帖做出解答，反应非常迅速。并且官方也有开发群，如果有问题也可以在群里提问，也会有官方的技术人员帮忙解答。这样的话相当于有免费的技术支持，这对我们开发或者解决问题的帮助是非常大的。

官方的回应非常及时，遇到问题尽管问就是了。

但也反映出了一些问题，我遭遇的问题实际是需要在虚拟机中配置端口转发，而这在Mac的配置文档中没有提及，我也是在Win的安装文档中找到相关的内容才解决掉。在之后也遇到了很多此类问题，包括MINDCli的错误提示不明确，官方的SDK文档中也有很多描述不详细的地方。不过相信在真正上市之后文档会更加完善。

首先，我利用距离传感器实现了一个很简单机器人的头部追踪。

这里使用了HEXA的距离传感器和头部旋转控制功能，接口非常好用，如果有写代码的基础，5分钟就能搞定。

之后，我们就要来点有意思的了：

人脸追踪

HEXA官方给出了Go的OpenCV支持，OpenCV是一个轻量的跨平台的计算机视觉库，也是广泛被用在机器人上的图像识别库。

GitHub - go-opencv/go-opencv: Go bindings for OpenCV / 2.x API in gocv / 1.x API in opencvgo-opencv - Go bindings for OpenCV / 2.x API in gocv / 1.x API in opencvgithub.com去看看

官方给的文档依然非常详细，使用MIND SDK的docker编译OpenCV的Arm版本之后，就可以用OpenCV的Go API做开发了。

使用mindcli工具，在docker里编译arm版本的opencv库，完全不用自己操心环境配置的问题。docker里还集成了apt-get,依赖都一键搞定了。

我使用OpenCV做了一个非常简单的面部识别功能，在HEXA上识别了面部之后，把图片回传给电脑。

这需要用到robot和remote2部分的开发。 官方还在docker里实现了一个web服务，可以直接在本机执行remote里的js脚本，方便是方便。但是只能在浏览器里用JS玩总是限制了。不过通过研究remote的源代码，发现其实是和robot用一个websocket进行通信，确定了这个，我们就可以用别的语言实现一个websocket的客户端来和robot通信，实现更多更方便的功能。不必受限于官方的JS接口限制。

偷窥官方的js实现，就是和机器人建立了websocket连接，很容易自己实现

加入OpenCV库以后，Skill的大小达到了70M+，编译和上传都会变得比较慢

自己开发的Skill会在APP端显示出来，helloworld这个就是用opencv做的，达到了70m

有机器人摄像头采集照片，并完成识别，并在脸上画框，在通过remote接口传回PC端显示

人脸识别的时候遇到了一点性能问题，可以看到，识别人脸的过程还是比较长的，平均都需要将近10秒才能完成一次检测，虽然解决方案上有一定的改进空间，但也确实暴露了这种设备处理性能的问题，与手机之类的掌上设备相比还是有巨大的差距的。如果想要进行复杂的图像识别和语音识别，可以考虑使用云的方案，用go可以简单的完成http请求，从百度云或者百度AI一类的云服务上获取我们想要的分析结果。

手机上的2个小姐姐也能准确识别，这个摄像头虽然素质差点，但做人脸识别还是足够的。

有了人脸识别之后，我就做了个简单的人脸追踪的Skill，但是效果比较不理想，因为识别人脸的速度实在太慢了。。

大概看个效果，还有很大优化空间

总结

HEXA不单单是一款有6个爪子的机器人硬件产品，更提供了简单易上手的开发环境，响应迅速的技术社区，以及大有潜力的软件生态系统。能让每个人都参与进机器人开发的工作当中，享受机器人开发带来的乐趣。虽然他在硬件上不是那么的强大的，在软件上也有种种的不足，但能从各种细节中看到开发商的很高的专业水平和认真做产品的态度，以及他们心中的梦想：让机器人像现在的智能手机一样，进入每个人的生活，可以轻易的开发软件，在机器人上尽情发挥自己的创意。

HEXA既不是玩具，但很难称得上生产工具，它更像一款学习机，可以引领我们进入更加深奥的机器人世界的领路人。

所以，如果你想买个拿回来就能飞天遁地有各种本领的机器人，那HEXA不是你想要的。

如果你是一个对机器人开发抱有浓厚兴趣，又苦于入门难度太大，面对复杂的硬件软件知识难以下手的爱好者，那HEXA或许是一个能够带你入门的好产品。

如果你是一个码农，不满足于代码只运行在不能动的电脑里，HEXA或许会让你的程序有了眼睛，有了手脚，可以真实的存在在这个世界当中，而你不需要学习更多的硬件知识，就能让你更加享受操控机器人的乐趣。