感知環境
辨識位置、障礙或目標訊號，建立可用的環境資訊。
Small scale · Intelligent motion
TORY
Physical AI Companion
當微型機器人具備感知與決策能力，狹小、複雜、難以到達的環境，也能成為可探索的現場。
創意發起與設計 / Oscar Yeh · 奧斯卡數位科技SENSE / DECIDE / MOVE
01 / THE IDEA
讓行動與智慧
縮小到新的尺度
TORY 探索 AI 微型機器人與智慧控制的結合。感測器收集周遭資訊，控制系統選擇動作，致動機構完成移動與任務；實際能力取決於尺寸、材料、供電與環境。
PROJECT STATUS
目前進度 / 構想初稿完成
目前已完成構想初稿，下一步是挑選與採購原型材料。
01 構想初稿 ✓02 材料挑選與採購03 原型組裝04 功能測試
做出判斷
依照任務與即時回饋調整路徑、速度或行為。
執行任務
透過適合尺度的驅動方式移動、協作或回傳資料。
02 / POSSIBILITIES
從研究場域出發
不同尺度對應不同工程解法。以下是值得探索的方向，並非已完成的產品功能。
狹窄空間檢測
探索管道、設備縫隙等人工不易抵達的區域，協助蒐集狀態資訊。
環境監測
在受控場域分散量測條件變化，建立更細緻的觀測資料。
群體協作研究
研究多個個體如何分工、避障與共享有限資訊。
03 / DEVELOPMENT PATH
從可驗證的原型開始
先定義場景，再選擇尺寸與驅動方式；用小規模實驗逐步驗證控制能力。
「微型」不是固定尺寸。毫米級、厘米級與更小尺度，在能源、通訊、製造與控制上面臨不同限制。
01
選定任務與環境
明確界定移動範圍、要量測的資訊及成功條件。
02
建立單機原型
先驗證移動、感測、控制與資料傳輸。
03
加入智慧控制
針對定位、路徑規劃或異常辨識導入合適模型。
04
測試協作與可靠性
在可重複的測試環境中比較任務成功率與失效情況。
04 / FLOATING COMPANION
四角一體式室內漂浮 AI 伴侶
以低成本、可驗證、逐步迭代為原則，Floating Companion 使用氦氣提供主要浮力，馬達負責位移與姿態微調。設計目標是降低室內長時間懸浮的功耗與噪音，並透過防護和控制機制提高近距離互動的安全性。目前為概念與原型開發規劃。
概念架構
浮力與結構圓角矩形氦氣囊、超輕量碳纖維外框、中央薄型電子模組
推進與控制四角推進馬達、ESP32-S3、Motor Driver、1S LiPo
連線與感測Wi-Fi 為主；BLE 用於配網與近距離備援；V1 導入 ToF 與 IMU
開發步驟 / DEVELOPMENT ROADMAP
先證明能安全漂浮與受控移動
- 選擇氦氣囊，以 Dummy Weight 模擬電子設備重量，調整至接近中性浮力。
- 以輕量碳纖管與薄型 EPP / 輕量板材建立四角推進框架。
- ESP32-S3 負責 Wi-Fi、PWM、Motor Driver 與失聯保護；初期不搭載 Raspberry Pi / Jetson。
- 透過手機或電腦的 Web UI 手動控制前後、左右、轉向、高度微調與緊急停止。
- 室內初期使用安全繫線，測試推力、重心、轉向及失聯自動停機。
V0 驗收
關閉馬達後不快速升降；可前後、左右移動與轉向；可微調高度；Wi-Fi 斷線自動停機；馬達不造成控制板 Brownout / Reboot。
自動定高與基本避障
- 以下視 ToF 感測器與 PID 控制高度。
- 以 IMU 監測 Pitch / Roll / Yaw 並進行姿態修正。
- 前、左、右加入 ToF 感測，實作近距離防撞與安全停止。
- 低電量時停止自主移動並進入安全模式。
- 任何自動行為都能由使用者立即接管或緊急停止。
V1 驗收
維持設定高度；接近障礙物時停止或修正；感測器異常不致使馬達全速；使用者隨時可接管。
跟隨使用者
相機透過 Wi-Fi 傳送影像至既有 PC / Server，由電腦辨識人物，再將高階控制指令送回 ESP32。目標：找到使用者、維持距離、左右跟隨與保持正面朝向。
語音與角色互動
加入麥克風、喇叭與 AI Voice，透過 Wi-Fi 連接 PC / Cloud AI，逐步建立即時語音、原創角色聲線、人格設定與情境式回應。
雙向音訊選擇 / 概念規劃
- 機身模式：機身麥克風收音，AI 回覆由機身揚聲器播放。
- 藍牙耳機模式：耳機與手機或 PC 配對，耳機麥克風的語音由手機或 PC 輸入 AI；回覆音訊由該裝置透過藍牙送至耳機。
- 切換設計：使用者在手機或 PC 選擇輸入裝置與播放位置；切回機身揚聲器時，AI 音訊經 Wi-Fi 送回機體。依實際音訊裝置支援情況測試通話模式、延遲與回音抑制。
ESP32-S3 的藍牙用途維持配網與控制。它不支援 Classic Bluetooth 或 LE Audio，因此現階段不規劃由 ESP32-S3 直接配對藍牙耳機傳送音訊。若未來要求機體直接連耳機，需另選支援藍牙音訊的硬體。Espressif 藍牙音訊規格 ↗
連續記憶
以 Local DB / SQLite 保存重要事件、對話摘要與使用者偏好。
室內導航
先以 AprilTag / 房間標記建立低成本定位，視需求再研究 Visual SLAM，目標是辨識房間、尋找使用者與規劃簡單路徑。
自動返航充電
開發 Docking / Charging，低電量時返回 Home Base，自動對位與充電。
完整實體 AI 伴侶
整合 Voice、Vision、Memory、Navigation、Behavior 與安全控制，朝能長時間在室內互動的實體 AI Agent 邁進。
通訊與安全
COMMUNICATION
由家用網路串接控制與 AI
主要通訊使用 2.4 GHz Wi-Fi。約 50 坪、多房間環境應以 Router / AP / Mesh 提供覆蓋；BLE 用於首次配網、維修及近距離備援。
Floating Companion → Wi-Fi → Home Router / Mesh → PC / AI Server、Smartphone、Internet / Cloud AI
SAFETY
從 V0 納入失效保護
- 螺旋槳護罩、開機預設馬達關閉、低電壓保護
- Wi-Fi 指令逾時 / 失聯即停機、緊急停止與手動接管
- AI 僅輸出高階行為指令，不直接輸出任意原始 PWM
- V0 / V1 室內測試使用安全繫線
05 / COLLABORATION
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