GitHub用户evezor带来的 Tobor v00正式开源！这是一款专为自动化工作流、CNC 设计和快速原型设计打造的模块化桌面机器人系统，硬件自由扩展 + 软件灵活编程，技术极客的梦想实验场！

Tobor机器人手臂性能指标

• 微控制器：ESP32，配备4MB SPIRAM
• 编程环境：运行MicroPython
• 电机驱动：3个DRV8825步进电机驱动器
• 位置编码：2个AS5048B 14位绝对编码器，支持低速/零速归位
• 编程特性：支持协作编程
• 状态显示：8位可寻址LED环，用于显示电机或机器状态
• 扩展接口：

  • 外部步进电机驱动器和外设端口

  • CANbus边缘板接口

  • 伺服电机接口

• CNC控制：Fluid NC驱动的CNC控制器，配备专用FTDI接口和复位开关
• 存储：Micro-SD卡槽
• 网络连接：支持WiFi
• 电源输入：24VDC
• 用户交互：

  • 1个用户可编程触觉按钮

  • 复位按钮

  • 功能按钮

• 调试接口：FTDI端口
• 设计标准：符合边缘板标准
• 状态指示：

  • 心跳LED

  • 状态可寻址LED

核心亮点：从硬件到软件的全栈自由

1. 模块化硬件架构

   • 支持机械臂、移动底盘、传感器（视觉模块/距离传感器）和执行器（电机/夹爪）的自由组合，通过标准化接口快速搭建。

   • 可扩展3D打印头实现微型制造，或集成激光切割头完成精密加工，打造你的“桌面工厂”！

   • 硬件设计开源，用户可3D打印零件或采购兼容组件，成本低至百元级（具体参数见仓库文档）。

2. Python驱动的软件生态

   • 基于 Python 开发（遵循 CERN-OHL-P-2.0 开源协议），代码完全透明，支持实时控制与离线任务规划。

   • 内置 Floe 可视化编程环境：拖拽式设计工作流，新手秒上手；高级开发者可编写自定义脚本，调用Python库控制运动轨迹或传感器联动。

3. 高性价比与开放生态

   • 动力系统支持步进电机/伺服电机，配合轻量级运动学算法实现毫米级精度。

   • 社区驱动优化：GitHub 已收获 23 Stars & 5 Forks，开发者可提交 PR 参与核心功能开发！

技术细节：从机械结构到代码实践

1. 硬件设计
   紧凑机械结构 + 开源设计文件，支持自制或商用组件混搭。文档提供电机选型建议（如扭矩、精度参数），助力低成本实现工业级性能。

2. 软件能力

   • Python库集成：运动控制（逆运动学求解）、传感器数据处理（实时反馈）、多任务调度（优先级队列）。

   • AI扩展潜力：轻松接入视觉识别（如OpenCV）、语音交互，甚至多机器人协同算法！

3. 开发工具链

git clone https://github.com/evezor/tobor_v00  # 克隆仓库  pip install -r requirements.txt               # 一键安装依赖  python floe_ide.py                            # 启动可视化IDE  

• Star & Fork 仓库：https://github.com/evezor/tobor_v00

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