乐鑫发布基于ESP32-P4的智能机械臂开源方案，探索具身智能工业应用新路径

上海，2025年12月25日 —— 在人工智能技术驱动机器人迈入具身智能时代的背景下，全球领先的物联网解决方案供应商乐鑫信息科技（上海）股份有限公司（以下简称“乐鑫”），今日通过其技术社区“乐鑫朋友圈”正式发布了一项基于ESP32-P4芯片的智能机械臂开源解决方案。该方案集成了板载运动学计算、本地AI视觉处理与无线远程操控三大核心功能，旨在为工业自动化、远程操作及机器人教学等领域提供一个高性能、低成本且完全自主可控的开发平台。

方案核心：一体化的独立智能与协同控制

该方案创新性地采用了“主从臂”双机架构，充分展现了ESP32-P4在复杂实时控制与边缘AI推理方面的强大潜力。方案的核心设计目标是实现机械臂既能自主完成智能任务，又能无缝响应人类的直观操作指令。

• 主臂（Leader）：人机交互的桥梁。主臂搭载乐鑫ESP32-C3芯片，由7个总线舵机构成，其核心功能并非执行任务，而是精确采集操作者的关节动作数据。这些数据通过高效的ESP-NOW无线协议实时传输，使得操作者能以最自然、直观的方式远程操控从臂，极大地降低了复杂机械臂的操作门槛，适用于远程示教、精细作业等场景。
• 从臂（Follower）：边缘智能的载体。作为方案的“大脑”，从臂由高性能的ESP32-P4开发板驱动。其核心优势在于实现了三大功能的完全板载化：
  1. 板载运动学：基于机械臂的D-H参数，方案内置的运动学库采用迭代方法，可在ESP32-P4上独立完成正逆向运动学解算，无需依赖上位机或外部计算单元，确保了控制的实时性与可靠性。
  2. 板载视觉处理：通过USB摄像头与乐鑫自研的esp-dl AI推理库，从臂能够本地运行轻量级模型（如YOLO11n），实现颜色识别、目标检测与定位。结合视觉标定技术，可精准完成对特定彩色方块的识别与抓取，展示了在有限算力下实现“手眼协同”的能力。
  3. 多模式控制：从臂通过CAN总线连接关节电机，支持位置、速度等多种控制模式。它既能根据视觉识别结果自主规划路径完成抓取，也能实时同步接收自主臂传来的关节数据，实现毫秒级延迟的远程镜像操控。

这种设计使得单一套系统即可覆盖从“完全自主运行”到“人工遥操作”的多种应用模式，提供了极高的灵活性。

技术突破：释放ESP32-P4在工控领域的潜力

乐鑫此次推出的方案，其意义远不止于一个机械臂demo。它实质上是针对工业控制与具身智能前沿领域的一次系统性技术验证。方案将运动控制、计算机视觉、无线通信和AI推理等多项关键技术，集成于一颗ESP32-P4芯片之中，证明了该芯片能够应对多关节协同控制、实时传感器数据处理及轻量化模型推理等复杂任务。

这为广泛的开发者与工业客户提供了一个高参考价值的范本。基于此开源方案，开发者可以快速进行二次开发，将其应用于更复杂的视觉检测（如零件分拣）、高精度装配、危险环境作业以及机器人教育等领域，加速智能机器人产品从原型到落地的进程。

行业背景：AI赋能实体经济，具身智能成焦点

本次乐鑫智能机械臂方案的发布，正契合了当前人工智能与实体经济深度融合的大趋势。近年来，中国大力推进人工智能创新发展，技术实力与产业体系日益完善，并积极推动AI技术在农业、医疗、交通等众多实体经济场景中落地。特别是在“数据要素×”行动的推动下，类似“AI+气象数据赋能远洋船舶导航”等跨领域融合创新不断涌现，彰显了数据与智能技术赋能传统行业所产生的乘数效应。

在机器人领域，“具身智能”已成为重要发展方向，其核心是让机器能够通过感知、学习和交互来理解和执行物理世界的任务。乐鑫的解决方案正是对这一趋势的积极响应，通过提供高集成度、开放易用的底层硬件与软件平台，降低了智能机器人开发的技术门槛和成本，有助于推动创新应用场景的拓展与普及。

开源共享，共建生态

乐鑫始终坚持开源开放的战略，此次也将该智能机械臂方案的完整硬件设计、固件代码及软件库全部开源。开发者可通过乐鑫开发者门户与GitHub仓库获取所有技术细节与资源，快速启动自己的机器人项目。这种模式不仅有助于汇聚社区智慧，迭代优化方案，也与全球科技界通过开源协作促进技术进步的理念相契合。

关于乐鑫信息科技（上海）股份有限公司： 乐鑫是一家全球化的物联网解决方案供应商，致力于研发高集成、低功耗、性能卓越的无线通信MCU芯片，产品广泛应用于智能家居、工业物联网、消费电子等领域。其开发生态以丰富、友好著称，是全球物联网开发者社区中最活跃的平台之一。

文章来源：本文基于乐鑫信息科技官方发布的开源项目文档及技术博客进行撰写与整合，旨在为开发者与行业人士提供详实的技术解读与应用前景分析。更多技术细节，请访问乐鑫开发者门户相关项目页面。