项目背景
随着近年来生成式 AI 技术的快速发展，传统机器人行业迎来了新的机遇与挑战。传统机器人通常依赖遥控操作，或按照预设程序机械地执行固定动作，缺乏自主理解、智能交互与灵活决策能力，因而在复杂场景中的适应性和智能化水平受到较大限制。
项目介绍
本项目旨在将 AI 小智接入PiSloth 机器人平台，为机器人赋予“AI 大脑”。通过融合生成式 AI 的自然语言理解、任务推理与智能决策能力，机器人不仅能够完成基础动作控制，还能够根据用户指令进行更自然的人机交互。可为传统机器人从“机械执行”向“智能交互”升级，提供一个低成本、可落地的解决方案。
硬件介绍
树莓派4B（核心主控板）：
- CPU：Quad core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC @ 1.8GHz
- RAM： 1GB
Pisloth机器人套件：
- sunfounder在2021年左右发布一款Raspberry Pi 机器人开发套件
- 金属驱体+ 4个舵机
- robot hat 控制板，用于舵机、IO等控制
自行设计的前脸PCB：
- 无UI交互下，AI状态LED显示（联网状态、聆听状态、说话状态等）
- 仿真眼睛：PCB丝印眼镜+凸透镜+LED
电池、麦克风、喇叭等基础外围
Py-Xiaozhi介绍
py-xiaozhi 是一个使用 Python 实现的小智语音客户端，是基于xiaozhi-esp32移植的。
官方仓库：https://github.com/huangjunsen0406/py-xiaozhi
方案框图
框图简介：
本项目使用树莓派4B作为核心主控，麦克风、扬声器作为机器的语音输入和输出；主控通过websocket与云端大模型进行交互，实现语音识别、逻辑推理、意图识别等；主控通过I2C接口与Robot Hat控制板交互，实现机器人关节的舵机控制；AI机器人的当前实时状态则通过前脸的LED进行指示。
设计思路：
在终端与云端AI的语音交互方面，AI小智是近两年来很热门的一个项目方案，并且是开源的，对于个人开发而言，服务端也完全免费，没有大模型Token消耗成本。对于树莓派这种Linux终端，本文选择Python版本的py-xiaozhi项目作为基础代码进行二次开发。
py-xiaozhi实现了终端与云端AI的语音交互，那如何让机器人与云端AI实现硬件交互呢？答案是：目前主流的MCP（即模型上下文协议）。将机器人的动作、功能抽象为一个MCP工具，云端AI在获取到MCP的描述后，即可获得控制机器人的技能。当识别出控制机器人意图时，会下发对应的工具调用指令，从而实现机器人的硬件控制。
原理图及PCB
本项目对PiSloth机器人的前脸电路进行了重新布局规划，使用KiCad设计了一个低成本的LED状态显示逻辑及一双灵动的双眸：
在PCB设计方面，充分利用黑色油墨与白色丝印，绘制了机器人的眼部轮廓，同时配上微光LED及凸透镜，使得机器人双眸栩栩如生，实际效果展示：
软件关键实现
py-xiaozhi部署：
- 克隆项目仓库
git clone https://github.com/huangjunsen0406/py-xiaozhi- 修改项目requirement.txt
由于本项目使用的是仅1GB RAM的树莓派，所以只能使用命令行模式，因此QT相关的组件需要注释掉。
...pygame==2.6.1#PyQt5==5.15.11opencv-python-headless==4.11.0.86...
- 安装requirement.txt即完成部署
robot_hat组件安装：
- pip直接安装
pip install robot-hatrobot_hat组件包含一套robot_hat控制板的硬件控制函数，通过这些函数实现舵机的驱动。
机器人MCP实现：
- 在src/mcp/tools目录下创建pisloth文件夹，实现下面四个关键文件
其中，sloth.py是机器人控制的直接操作函数，manager.py则主要是对该工具的prompt描述：
add_tool(("control_pisloth","【机器人动作控制】这是你的身体，当用户要求你前进、后退、跳舞或站立时调用此工具。\n""功能：控制 Pisloth 机器人执行物理动作，如前进、后退、跳舞或站立。\n""支持的动作：\n""- 'forward': 机器人前进\n""- 'backward': 机器人后退\n""- 'dance': 执行跳舞动作（机器人会进行舵机运动模拟跳舞）\n""- 'stand': 站立不动（默认动作）\n""使用场景：用户说'前进'、'后退'、'跳个舞'、'跳舞'、'站好'等时调用。\n""参数说明：action_type - 动作类型，字符串类型，默认 'stand'\n""注意：这是物理机器人控制，确保硬件连接正常。",control_props,control_pisloth,)
交互状态LED指示实现：
- 修改src下cli_display的update_status，根据不同状态对LED进行控制。如当机器人连接服务器后，双眸的微光LED点亮，当机器人在聆听状态时，额头绿色LED点亮。
云端大模型配置：
打开小智AI服务器官网，配置机器人的昵称，并选择使用的大模型。
本项目选用Qwen3.5大模型，该模型具有极强的指令遵循及工具调用能力，本公众号曾验证其上一代Qwen3-1.7B小参数模型即可正常进行工具调用。
机器人整体展示
效果演示
小结
本项目在树莓派4B上，将AI小智接入PiSloth机器人平台，实现了一个AI智能机器人。该思路及方法可以应用到其它传统机器人或者智能硬件中，可为传统机器人/智能硬件从“机械执行”向“智能交互”升级，提供一个低成本、可落地的解决方案。
本项目完整源码，可关注“ETRD”公众号，回复 “AI小派” 获取。