开源仿生大神打造 EyeMech，实现真正的眼神交流，基于谷歌开源框架 MediaPipe，赋予机器人以灵魂

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你是否想象过，一个机器人能用自己的"眼睛"真正地看见你，并与你进行自然的眼神交流？对于机器人爱好者 Will Cogley 来说，这不仅是想象，更是一个他决心攻克的目标。

在 Will 早期的仿生眼球机制获得成功后，许多观众建议他加入摄像头来实现实时的人脸识别与追踪。然而，Will 却有着自己的坚持："我不喜欢那种机器人装着一对眼球，但真正用来观察世界的设备却像是装在胸口或其他地方的摄像头。" 他的梦想，是打造一个能用自己的眼睛看世界的机器人。

打造一个能用自己的眼睛看世界的机器人面临着双重挑战：

• 硬件限制： 如何在极其紧凑的眼球机械结构中，塞入一个高清摄像头？不仅如此，摄像头前方还有瞳孔孔和眼皮等重重遮挡。

• 软件复杂： 如何从摄像头视频流中实时识别、追踪人脸，并据此精准控制眼球的运动？这对于编程来说是巨大的考验。

好在经过一番搜寻，Will 在 AliExpress 上找到了突破口——一款尺寸极小、能直接嵌入他现有眼球模型的摄像头。只需对眼球进行微调，为摄像头留出空间，并利用瞳孔作为取景孔，再通过背部的卡扣固定，硬件难题便迎刃而解。

Will 选择了谷歌的开源框架 MediaPipe 来快速实现人脸识别功能。MediaPipe是由Google开发的开源框架，支持跨平台部署AI模型，主要应用于实时媒体处理场景。MediaPipe Solutions提供了一套库和工具，可帮助您在应用中快速应用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术。您可以立即将这些解决方案插入到应用中，根据自己的需求进行自定义，并在多个开发平台上使用它们。MediaPipe Solutions 是MediaPipe 开源项目的一部分，因此您可以进一步自定义解决方案代码，以满足您的应用需求。MediaPipe Solutions 套件包括以下内容：

• 摄像头捕捉实时画面。

• 程序计算人脸与画面中心的 X、Y 轴偏移量。

• 将这个"误差"信号发送给控制板。

• 控制板驱动眼球运动，努力将误差减小到零，从而实现"注视"。

然而，让机械运动显得自然绝非易事。Will 经历了三个主要的调试阶段：

• 速度失衡： PC 处理太快，微控制器跟不上指令流。解决方案： 限制指令发送频率，并让控制器只处理最新指令。

• 眼球抖动： 微小的移动导致眼球在中心点附近高频震颤。解决方案： 设置"死区"，中心点附近的小范围偏移不触发运动。

• 过度摆动： 眼球在目标点附近来回振荡。解决方案： 加入"平滑处理"，大误差时快速移动，小误差时缓慢移动，防止过冲。

从眼睛到全身：赋予机器人自然的互动行为

拥有了会看的眼睛后，Will 更进一步，为机器人设计了可动的脖颈和身体。但新的问题出现了：如果脖子总是带着眼睛直接对准人，那眼球的运动就失去了意义。