宇树 Qmini 是一款低成本开源双足机器人，提供完整硬件清单、电气框图及 3D 打印文件。核心采用树莓派 4B 主控，集成 11 个电机，支持模块化组装。软件基于 RoboTamer4Qmini 框架，利用 Isaac Gym 和 PPO 强化学习算法训练步态控制。文章详细阐述了机械结构设计、电气连接方式、系统镜像烧录流程及 PID 参数调优方法，为开发者提供了从硬件复刻到算法部署的完整技术路径。
宇树 Qmini 是一款由宇树科技设计并开源的低成本双足机器人，拥有完整的硬件 BOM 清单、电气系统框图、3D 结构的 STEP 文件、装配 SOP、URDF 模型和基础控制软件，适合业余爱好者、教育工作者和研究人员使用。
Qmini 机器人组装过程简单，个人开发者可以完全通过 3D 打印进行复刻，并以类似乐高的模块化方式组装自己的机器人，3-5 小时即可完成。该项目为机器人技术提供了一个便捷且经济的切入点，加速创新，并为全球机器人生态系统的发展做出贡献。
Qmini 秉承'优秀工具应该易于使用'的理念，在构建时充分考虑了简洁性和成本效益，以树莓派 4B（Raspberry Pi 4 Model B）作为默认主控板，机器人核心骨骼、四肢部件可以通过 3D 打印来制造，告别复杂机械加工；另外最关键的是开源的较为彻底从机械到驱动算法全公开；虽然编程技术门槛有一些，但相较于其他开源项目，代码结构清晰比较友好。
头部设计 树莓派位于头部后方，负责整个机器人的控制和数据处理。头部设计简洁，两个 4010 风扇为树莓派提供散热，确保其在长时间运行时的稳定性。
腿部结构 每条腿有 5 个自由度，包括髋关节的俯仰、侧摆和旋转，以及膝关节的俯仰和踝关节的俯仰。侧摆关节使用了齿轮来放大力矩，这种结构将侧摆运动的旋转轴线放到了身体外侧，减少了结构对其自由度的限制，提高了机器人的灵活性和稳定性。部分腿的关节设有限位，以防止过度运动导致损坏。
电池与配重 电池位于尾部，类似于恐龙等动物使用粗壮的尾巴做配重，这种设计有助于平衡机器人的前后重量，提高行走稳定性。提手的位置设计合理，便于搬运和调试。
散热设计 除了头部的两个 4010 风扇外，大腿内部还有两个 3010 离心风扇安装位，这种多风扇设计确保了机器人在高负荷运行时的散热效果。
3D 打印物料 得益于全面的开源资源，开发者可以轻松获取所有必需的组件。Qmini 的所有机械结构均可 3D 打印，几乎无需定制加工。机身主体零部件打印参数建议如下表所示。
| 零件 | 材质 | 墙层数 | 顶部壳体层数 | 底部壳体层数 | 稀疏填充密度 | 稀疏填充图案 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 机身顶部主架 | PLA | 4 | 4 | 4 | 20 | 蜂窝 |
| 机体主骨架 | PLA | 5 | 5 | 5 | 20 | 蜂窝 |
| 机体前端风扇安装件 | PLA | 5 | 5 | 5 | 20 | 蜂窝 |
| 电池仓 | PLA | 3 | 3 | 3 | 15 | 网格/蜂窝 |
| 电池底部支撑件 | PLA | 3 | 3 | 3 | 15 | 网格/蜂窝 |
| 腿部 yaw 轴限位块 | PLA | 5 | 5 | 5 | 20 | 蜂窝 |
| 顶部 yaw 轴电机安装座 | PLA | 4 | 4 | 4 | 20 | 蜂窝 |
| 顶部陀螺仪安装座 | PLA | 3 | 3 | 3 | 15 | 网格/蜂窝 |
| 树莓派安装座 | PLA | 3 | 3 | 3 | 15 | 网格/蜂窝 |
Qmini 机器人集成了 11 个 Unitree 8010 电机 —— 这是一种经过验证的执行器，可用于各种商业机器人平台。其中：
这种模块化鼓励开发者设计和制作自己的扩展原型，增强 Qmini 机器人的功能、美观性或交互性。
Qmini 机器人的电机通讯线由树莓派主板 USB3.0 接口经 Type-A 转 Type-C，接入 485 转接板。
宇树已经帮我们准备好了现成的程序，我们只需要按步骤配置就行。就像给电脑装系统一样简单，但结果却是让你的机器人活过来！
树莓派烧录系统镜像：
# 下载 Raspberry Pi OS Lite
# 使用 Raspberry Pi Imager 烧录到 SD 卡
# 启动前在 boot 分区创建 ssh 文件（开启 SSH）
基础环境配置：
# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装 Python 依赖
sudo apt install python3-pip python3-numpy python3-scipy -y
# 安装开发工具
sudo apt install git cmake build-essential -y
下载控制程序：
# 克隆官方控制代码
git clone https://github.com/vsislab/RoboTamer4Qmini.git
cd RoboTamer4Qmini
# 安装 Python 依赖包
pip3 install -r requirements.txt
控制程序主要由运动学计算（计算每个关节应该转多少度）、步态生成（规划走路的动作序列）、平衡控制（保持机器人不摔倒）组成。
URDF 模型加载：
# URDF 文件定义了机器人的结构
# 从 GitHub 下载：urdf/Qmini.urdf
# 这个文件描述了每个关节的位置和运动范围
cp urdf/Qmini.urdf ~/robot_ws/src/qmini_description/urdf/
Qmini 采用了 VSISLab 团队开发的先进控制框架—RoboTamer4Qmini 项目。这套系统基于 Isaac Gym 仿真环境，使用 PPO 深度强化学习算法训练机器人步态控制策略。相比传统的手工编程方式，这种 AI 驱动的方法让机器人能够自主学习优化的行走模式。
每条腿的 5 个关节都经过精确建模，比如髋关节 yaw 轴的活动范围设定为 -0.349 到 0.525 弧度，这个数值既保证步态灵活性，又避免机械干涉。
实际部署的技术流程：
项目提供了完整的开发工具链，虽然环境配置相对复杂（需要 Ubuntu、CUDA 11.4+、Isaac Gym 等），但一旦搭建完成，训练和部署过程非常直观：
# 训练新的控制策略
python train.py --config BIRL --name qmini_experiment
# 评估训练效果
python play.py --render --name qmini_experiment --time 10
# 导出部署模型
python export_pt2onnx.py --name qmini_experiment
虽然核心控制基于深度学习，但底层电机控制仍需要精确的工程调优。
项目提供了 PID 参数优化工具，帮助减小仿真与实际机器人行为之间的差异：
# 优化底层控制参数
python tune_pid.py --mode real
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