宇树 B2 工业机器狗二次开发实战 2026：巡检/搬运/检测完整方案
宇树 B2 工业机器狗开发教程，涵盖巡检、搬运、检测三大场景，PLC 集成方案，自动化仓库巡检实战项目
宇树 B2 工业机器狗 Unitree SDK 巡检机器人 PLC 集成 四足机器人
宇树 B2 工业机器狗二次开发实战 2026
宇树 B2 是面向工业场景的高性能四足机器人，相比消费级 Go2，B2 具备更强的负载能力、更高的防护等级和更长的续航时间。本文将深入讲解 B2 的二次开发流程，涵盖巡检、搬运、检测三大工业场景，并提供完整的 PLC 集成方案和自动化仓库巡检实战项目。
1. B2 与 Go2 对比：选型指南
硬件规格对比
| 参数 | B2（工业版） | Go2（消费版） |
|---|---|---|
| 负载能力 | 最大 40kg | 最大 5kg |
| 续航时间 | 4-6 小时 | 1-2 小时 |
| 防护等级 | IP67（防水防尘） | IP44（防溅水） |
| 工作温度 | -20°C ~ 60°C | 0°C ~ 40°C |
| 最大速度 | 3.5 m/s | 2.5 m/s |
| 爬坡能力 | 最大 30° | 最大 20° |
| 通信距离 | 2km（4G/5G 扩展） | 200m（WiFi） |
| 参考价格 | ￥15-25 万 | ￥1-3 万 |
适用场景差异
B2 适合的场景：
- 电力巡检：变电站、输电线路、风电场
- 矿山作业：井下勘探、矿石搬运
- 应急救援：灾害现场搜索、物资运输
- 仓储物流：自动化仓库巡检、货物搬运
Go2 适合的场景：
- 科研教学：机器人学实验、算法验证
- 家庭陪伴：日常互动、简单任务
- 轻量巡检：园区巡逻、环境监测
- 娱乐表演：展示、互动活动
选型建议
选择 B2 的情况：
- 需要承载重型传感器（激光雷达、热成像仪）
- 工作环境恶劣（粉尘、水汽、极端温度）
- 需要长时间连续作业
- 预算充足，追求工业级可靠性
选择 Go2 的情况：
- 预算有限，主要用于学习开发
- 工作环境相对温和
- 对负载要求不高
- 快速原型验证
2. B2 SDK 环境搭建
工业环境配置要求
B2 SDK（unitree_sdk2）支持 Ubuntu 20.04 LTS，推荐使用工控机或嵌入式计算机作为开发平台。
硬件要求：
- CPU：Intel i5 或同级 ARM 处理器
- 内存：8GB+
- 存储：64GB+ SSD
- 网络：千兆以太网 + WiFi 6
- 接口：USB 3.0、RS485、CAN
软件要求：
- 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS
- CMake：3.10+
- GCC：9.4.0+
- Python：3.8+（可选）
SDK 安装与编译
# 1. 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cmake g++ build-essential \
libyaml-cpp-dev libeigen3-dev libboost-all-dev \
libfmt-dev
# 2. 克隆 SDK
git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2.git
cd unitree_sdk2
# 3. 编译
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4
# 4. 安装到系统目录
sudo make install
# 或安装到自定义目录
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/unitree_robotics
sudo make installPython SDK 安装
# 安装 Python 绑定
pip install unitree-sdk2-python
# 或从源码安装
git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2_python.git
cd unitree_sdk2_python
pip install -e .与 PLC/SCADA 系统集成
B2 可通过 Modbus TCP、OPC UA 等工业协议与 PLC 通信。
# Modbus TCP 客户端示例
from pymodbus.client import ModbusTcpClient
from unitree_sdk2 import RobotInterface
class B2PLCController:
def __init__(self, plc_ip, plc_port=502):
# 连接 PLC
self.plc = ModbusTcpClient(plc_ip, port=plc_port)
self.plc.connect()
# 连接 B2
self.robot = RobotInterface()
self.robot.connect("192.168.1.100")
def read_plc_status(self):
"""读取 PLC 状态寄存器"""
result = self.plc.read_holding_registers(address=0, count=10)
return result.registers
def send_robot_status(self, status_code):
"""发送机器人状态到 PLC"""
self.plc.write_register(address=100, value=status_code)
def close(self):
self.plc.close()
self.robot.disconnect()常见问题排查
问题 1：SDK 编译失败
# 检查 CMake 版本
cmake --version
# 如果版本过低，升级 CMake
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.26.4/cmake-3.26.4.tar.gz
tar -xzf cmake-3.26.4.tar.gz
cd cmake-3.26.4
./bootstrap && make && sudo make install问题 2：网络连接不稳定
# 检查网络延迟
ping 192.168.1.100
# 调整网络参数
sudo sysctl -w net.ipv4.tcp_keepalive_time=60
sudo sysctl -w net.ipv4.tcp_keepalive_probes=3问题 3：机器人无法启动
# 检查电源状态
sudo dmesg | grep -i usb
# 重启机器人服务
ssh root@192.168.1.100 "systemctl restart unitree_robot"3. 工业场景应用
3.1 巡检场景
电力巡检路线规划
电力巡检是 B2 的典型应用场景。通过预设巡检路线，B2 可以自主完成变电站设备的温度、振动、声音检测。
import numpy as np
from unitree_sdk2 import RobotInterface, PathPlanner
class PowerInspection:
def __init__(self):
self.robot = RobotInterface()
self.planner = PathPlanner()
# 定义巡检点（变电站设备坐标）
self.inspection_points = [
{"name": "变压器 T1", "pos": [10, 5, 0], "check_temp": True},
{"name": "断路器 CB1", "pos": [15, 8, 0], "check_vibration": True},
{"name": "隔离开关 DS1", "pos": [20, 5, 0], "check_temp": True},
{"name": "电流互感器 CT1", "pos": [25, 8, 0], "check_sound": True},
]
def plan_route(self):
"""规划最优巡检路线"""
# 使用 TSP 算法优化路线
route = self.planner.solve_tsp(self.inspection_points)
return route
def execute_inspection(self, route):
"""执行巡检任务"""
for point in route:
# 移动到目标位置
self.robot.move_to(point["pos"])
# 执行检测
if point.get("check_temp"):
temp = self._measure_temperature()
self._log_data(point["name"], "temperature", temp)
# 异常报警
if temp > 80: # 温度阈值
self._send_alert(f"{point['name']} 温度异常: {temp}°C")
if point.get("check_vibration"):
vibration = self._measure_vibration()
self._log_data(point["name"], "vibration", vibration)
if vibration > 5.0: # 振动阈值 (mm/s)
self._send_alert(f"{point['name']} 振动异常: {vibration} mm/s")
if point.get("check_sound"):
sound_level = self._measure_sound()
self._log_data(point["name"], "sound", sound_level)
def _measure_temperature(self):
"""使用热成像仪测量温度"""
# 调用热成像仪 API
thermal_image = self.robot.get_thermal_image()
max_temp = np.max(thermal_image)
return max_temp
def _measure_vibration(self):
"""使用加速度计测量振动"""
imu_data = self.robot.get_imu_data()
vibration = np.sqrt(np.sum(imu_data["accel"]**2))
return vibration
def _measure_sound(self):
"""使用麦克风阵列测量声音"""
audio_data = self.robot.get_audio_data()
sound_level = np.max(np.abs(audio_data))
return sound_level
def _log_data(self, device, metric, value):
"""记录检测数据"""
timestamp = datetime.now().isoformat()
log_entry = {
"timestamp": timestamp,
"device": device,
"metric": metric,
"value": value
}
# 保存到数据库或文件
with open("inspection_log.json", "a") as f:
f.write(json.dumps(log_entry) + "\n")
def _send_alert(self, message):
"""发送报警信息"""
# 通过 4G/5G 网络发送到监控中心
requests.post("https://monitor.example.com/alert", json={
"robot_id": "B2-001",
"message": message,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
})设备状态检测
B2 可集成多种传感器进行设备状态检测：
- 热成像仪：检测设备过热
- 振动传感器：监测机械振动
- 声学传感器：识别异常声音
- 可见光相机：读取仪表数值、检测设备外观
异常报警机制
class AlertSystem:
def __init__(self):
self.alert_levels = {
"normal": 0,
"warning": 1,
"critical": 2,
"emergency": 3
}
def check_threshold(self, device, metric, value):
"""检查是否超过阈值"""
thresholds = {
"temperature": {"warning": 70, "critical": 85},
"vibration": {"warning": 4.0, "critical": 6.0},
"sound": {"warning": 80, "critical": 95}
}
if metric in thresholds:
if value >= thresholds[metric]["critical"]:
return "critical"
elif value >= thresholds[metric]["warning"]:
return "warning"
return "normal"3.2 搬运场景
负载控制与平衡
B2 最大负载 40kg，需要精确控制负载分布以保持平衡。
class B2Transporter:
def __init__(self):
self.robot = RobotInterface()
self.max_payload = 40.0 # kg
self.current_payload = 0.0
def load_cargo(self, weight):
"""装载货物"""
if self.current_payload + weight > self.max_payload:
raise ValueError(f"超载: {self.current_payload + weight}kg > {self.max_payload}kg")
self.current_payload += weight
self.robot.set_payload_compensation(self.current_payload)
# 调整步态参数
self.robot.set_gait_params(
step_height=0.15, # 增加步高
step_length=0.3, # 减小步长
speed=0.5 # 降低速度
)
def unload_cargo(self):
"""卸载货物"""
self.current_payload = 0.0
self.robot.set_payload_compensation(0.0)
self.robot.set_gait_params(
step_height=0.1,
step_length=0.4,
speed=1.0
)
def transport_to(self, target_pos):
"""运输到目标位置"""
# 实时监测负载状态
while not self.robot.reached_position(target_pos):
# 检查负载是否偏移
payload_offset = self.robot.get_payload_offset()
if np.linalg.norm(payload_offset) > 0.1: # 偏移超过 10cm
self.robot.adjust_payload_position()
self.robot.step()路径优化
from scipy.spatial import KDTree
class PathOptimizer:
def __init__(self, warehouse_map):
self.map = warehouse_map
self.obstacles = warehouse_map.get_obstacles()
self.obstacle_tree = KDTree(self.obstacles)
def find_shortest_path(self, start, goal):
"""使用 A* 算法寻找最短路径"""
# 实现 A* 算法
open_set = [(0, start)]
came_from = {}
g_score = {start: 0}
f_score = {start: self._heuristic(start, goal)}
while open_set:
current = heapq.heappop(open_set)[1]
if current == goal:
return self._reconstruct_path(came_from, current)
for neighbor in self._get_neighbors(current):
if self._is_collision(neighbor):
continue
tentative_g = g_score[current] + self._distance(current, neighbor)
if neighbor not in g_score or tentative_g < g_score[neighbor]:
came_from[neighbor] = current
g_score[neighbor] = tentative_g
f_score[neighbor] = tentative_g + self._heuristic(neighbor, goal)
heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], neighbor))
return None
def _heuristic(self, a, b):
"""曼哈顿距离"""
return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])多机协同搬运
class MultiRobotTransport:
def __init__(self, robot_ids):
self.robots = {rid: RobotInterface(rid) for rid in robot_ids}
self.task_queue = []
def assign_task(self, task):
"""分配任务给最优机器人"""
# 根据机器人位置、负载、电量选择最优机器人
best_robot = min(
self.robots.values(),
key=lambda r: self._compute_cost(r, task)
)
best_robot.execute_task(task)
def _compute_cost(self, robot, task):
"""计算任务成本"""
distance = robot.distance_to(task["start"])
payload_capacity = robot.max_payload - robot.current_payload
battery_level = robot.get_battery_level()
# 综合成本：距离 + 负载能力 + 电量
cost = distance * 0.5 + (1.0 / payload_capacity) * 0.3 + (1.0 / battery_level) * 0.2
return cost3.3 检测场景
视觉检测集成
import cv2
import torch
from ultralytics import YOLO
class VisualInspection:
def __init__(self):
self.robot = RobotInterface()
self.model = YOLO("defect_detection.pt")
def detect_defects(self):
"""检测产品缺陷"""
# 获取相机图像
image = self.robot.get_camera_image()
# 运行 YOLO 检测
results = self.model(image)
defects = []
for result in results:
for box in result.boxes:
defect = {
"class": result.names[int(box.cls)],
"confidence": float(box.conf),
"bbox": box.xyxy[0].tolist()
}
defects.append(defect)
return defects
def generate_report(self, defects):
"""生成检测报告"""
report = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"robot_id": self.robot.id,
"defects": defects,
"total_count": len(defects),
"pass": len([d for d in defects if d["confidence"] < 0.5]) == 0
}
# 保存报告
with open(f"report_{report['timestamp']}.json", "w") as f:
json.dump(report, f, indent=2)
return report数据采集与上传
class DataCollector:
def __init__(self):
self.robot = RobotInterface()
self.data_buffer = []
def collect_data(self):
"""采集传感器数据"""
data = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"imu": self.robot.get_imu_data(),
"lidar": self.robot.get_lidar_scan(),
"camera": self.robot.get_camera_image(),
"thermal": self.robot.get_thermal_image(),
"battery": self.robot.get_battery_level(),
"position": self.robot.get_position()
}
self.data_buffer.append(data)
# 缓冲区满时上传
if len(self.data_buffer) >= 100:
self.upload_data()
def upload_data(self):
"""上传数据到云端"""
requests.post(
"https://cloud.example.com/api/data",
json={"robot_id": self.robot.id, "data": self.data_buffer}
)
self.data_buffer.clear()4. 与 PLC 集成方案
通信协议选择
工业场景中，B2 与 PLC 的通信需要可靠的工业协议：
| 协议 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Modbus TCP | 简单、广泛支持 | 小型系统、低成本 |
| OPC UA | 安全、跨平台 | 大型系统、多厂商设备 |
| PROFINET | 实时性强 | 西门子 PLC |
| EtherNet/IP | 罗克韦尔生态 | 艾伦布拉德利 PLC |
Modbus TCP 实现
from pymodbus.server import StartTcpServer
from pymodbus.datastore import ModbusSequentialDataBlock
from pymodbus.datastore import ModbusSlaveContext, ModbusServerContext
class B2ModbusServer:
def __init__(self, robot):
self.robot = robot
# 初始化数据寄存器
# 0-9: 机器人状态
# 10-19: 传感器数据
# 20-29: 控制命令
self.data = {
0: [0] * 30 # 30 个寄存器
}
# 创建 Modbus 数据存储
self.store = ModbusSequentialDataBlock(0, self.data[0])
self.context = ModbusSlaveContext(
di=self.store, # 离散输入
co=self.store, # 线圈
hr=self.store, # 保持寄存器
ir=self.store # 输入寄存器
)
self.server_context = ModbusServerContext(
slaves=self.context, single=True
)
def start(self, port=502):
"""启动 Modbus TCP 服务器"""
StartTcpServer(
context=self.server_context,
address=("0.0.0.0", port)
)
def update_robot_status(self):
"""更新机器人状态到寄存器"""
# 寄存器 0: 运行状态 (0=停止, 1=运行, 2=错误)
self.store.setValues(0, [self.robot.get_status()])
# 寄存器 1: 电量百分比
self.store.setValues(1, [int(self.robot.get_battery_level() * 100)])
# 寄存器 2-4: 当前位置 (x, y, z)
pos = self.robot.get_position()
self.store.setValues(2, [int(pos[0] * 100), int(pos[1] * 100), int(pos[2] * 100)])
# 寄存器 5-7: IMU 数据
imu = self.robot.get_imu_data()
self.store.setValues(5, [
int(imu["roll"] * 100),
int(imu["pitch"] * 100),
int(imu["yaw"] * 100)
])
def read_plc_commands(self):
"""读取 PLC 控制命令"""
# 寄存器 20: 启动/停止命令
command = self.store.getValues(20, 1)[0]
if command == 1:
self.robot.start()
elif command == 2:
self.robot.stop()
elif command == 3:
self.robot.return_to_dock()
# 寄存器 21-23: 目标位置
target = self.store.getValues(21, 3)
if target != [0, 0, 0]:
self.robot.move_to([t / 100.0 for t in target])OPC UA 实现
from asyncua import Server, ua
import asyncio
class B2OPCUAServer:
def __init__(self, robot):
self.robot = robot
self.server = Server()
async def start(self):
"""启动 OPC UA 服务器"""
await self.server.init()
self.server.set_endpoint("opc.tcp://0.0.0.0:4840")
# 注册命名空间
uri = "http://unitree.com/b2"
idx = await self.server.register_namespace(uri)
# 创建对象
objects = self.server.nodes.objects
self.b2_node = await objects.add_object(idx, "B2_Robot")
# 添加变量
self.status_var = await self.b2_node.add_variable(idx, "Status", 0)
self.battery_var = await self.b2_node.add_variable(idx, "Battery", 0.0)
self.position_var = await self.b2_node.add_variable(idx, "Position", [0.0, 0.0, 0.0])
# 添加方法
await self.b2_node.add_method(
idx, "MoveTo", self.move_to_method,
[ua.VariantType.Float, ua.VariantType.Float, ua.VariantType.Float],
[ua.VariantType.Boolean]
)
# 启动服务器
async with self.server:
while True:
await self.update_variables()
await asyncio.sleep(1)
async def update_variables(self):
"""更新变量值"""
await self.status_var.write_value(self.robot.get_status())
await self.battery_var.write_value(self.robot.get_battery_level())
await self.position_var.write_value(self.robot.get_position())
async def move_to_method(self, parent, x, y, z):
"""移动到指定位置"""
success = self.robot.move_to([x, y, z])
return success故障处理机制
class FaultHandler:
def __init__(self, robot, plc):
self.robot = robot
self.plc = plc
self.fault_codes = {
0: "正常",
1: "电池电量低",
2: "电机过热",
3: "通信丢失",
4: "传感器故障",
5: "路径阻塞"
}
def handle_fault(self, fault_code):
"""处理故障"""
print(f"故障: {self.fault_codes[fault_code]}")
# 通知 PLC
self.plc.write_register(100, fault_code)
# 执行故障处理
if fault_code == 1: # 电池电量低
self.robot.return_to_dock()
elif fault_code == 2: # 电机过热
self.robot.stop()
self.robot.cool_down()
elif fault_code == 3: # 通信丢失
self.robot.emergency_stop()
elif fault_code == 4: # 传感器故障
self.robot.switch_to_backup_sensor()
elif fault_code == 5: # 路径阻塞
self.robot.replan_path()5. 实战项目：自动化仓库巡检
项目需求分析
某大型电商仓库需要 24 小时自动化巡检，具体需求：
- 巡检范围：10000 平方米仓库，包含 50 个货架区
- 巡检内容：货架完整性、通道阻塞、温度异常、烟雾检测
- 巡检频率：每 2 小时一次全覆盖巡检
- 报警响应：发现异常后 5 分钟内通知管理员
系统架构设计
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 云端监控平台 │
│ - 数据可视化 │
│ - 报警推送 │
│ - 历史数据分析 │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ 4G/5G
┌────────────────┴────────────────────────────────────┐
│ 边缘计算网关 │
│ - 数据预处理 │
│ - 本地决策 │
│ - PLC 通信 │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ Ethernet
┌────────────────┴────────────────────────────────────┐
│ B2 巡检机器人 │
│ - 自主导航 │
│ - 多传感器融合 │
│ - 异常检测 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘巡检路线规划算法
import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree
class WarehouseInspector:
def __init__(self, warehouse_map):
self.robot = RobotInterface()
self.map = warehouse_map
self.inspection_zones = warehouse_map.get_zones()
# 定义巡检点（每个货架区的关键位置）
self.checkpoints = []
for zone in self.inspection_zones:
# 每个区域 4 个角点 + 中心点
corners = zone.get_corners()
center = zone.get_center()
self.checkpoints.extend(corners + [center])
def plan_optimal_route(self):
"""规划最优巡检路线（TSP 问题）"""
# 使用遗传算法求解 TSP
from scipy.optimize import differential_evolution
n = len(self.checkpoints)
def objective(order):
"""计算路线总长度"""
order = order.argsort()
total_dist = 0
for i in range(n):
p1 = self.checkpoints[order[i]]
p2 = self.checkpoints[order[(i + 1) % n]]
total_dist += np.linalg.norm(
np.array(p1) - np.array(p2)
)
return total_dist
# 优化
bounds = [(0, n)] * n
result = differential_evolution(objective, bounds, maxiter=1000)
optimal_order = result.x.argsort()
return [self.checkpoints[i] for i in optimal_order]
def execute_inspection(self, route):
"""执行巡检"""
for i, checkpoint in enumerate(route):
print(f"巡检点 {i+1}/{len(route)}")
# 移动到目标位置
self.robot.move_to(checkpoint)
# 执行检测
anomalies = self.perform_checks()
# 发现异常则报警
if anomalies:
self.send_alert(checkpoint, anomalies)
# 上传数据
self.upload_inspection_data(checkpoint, anomalies)
def perform_checks(self):
"""执行多项检测"""
anomalies = []
# 1. 视觉检测：货架完整性
image = self.robot.get_camera_image()
shelf_damage = self.detect_shelf_damage(image)
if shelf_damage:
anomalies.append({"type": "shelf_damage", "detail": shelf_damage})
# 2. 通道阻塞检测
lidar_scan = self.robot.get_lidar_scan()
blocked = self.detect_path_obstruction(lidar_scan)
if blocked:
anomalies.append({"type": "path_blocked", "detail": blocked})
# 3. 温度检测
thermal = self.robot.get_thermal_image()
hot_spots = self.detect_hot_spots(thermal)
if hot_spots:
anomalies.append({"type": "high_temperature", "detail": hot_spots})
# 4. 烟雾检测
smoke_detected = self.detect_smoke()
if smoke_detected:
anomalies.append({"type": "smoke", "detail": "烟雾 detected"})
return anomalies
def detect_shelf_damage(self, image):
"""检测货架损坏"""
# 使用 YOLO 检测货架变形、倒塌
model = YOLO("shelf_damage.pt")
results = model(image)
damages = []
for box in results[0].boxes:
if box.conf > 0.7:
damages.append({
"type": results[0].names[int(box.cls)],
"bbox": box.xyxy[0].tolist()
})
return damages if damages else None
def detect_path_obstruction(self, lidar_scan):
"""检测通道阻塞"""
# 分析激光雷达数据，检测障碍物
obstacles = []
for point in lidar_scan:
if point["distance"] < 0.5: # 距离小于 0.5m
obstacles.append(point)
if len(obstacles) > 10: # 超过 10 个点认为是阻塞
return {"obstacle_count": len(obstacles), "min_distance": min(p["distance"] for p in obstacles)}
return None
def detect_hot_spots(self, thermal_image):
"""检测热点"""
# 温度超过 50°C 认为是热点
hot_pixels = np.where(thermal_image > 50)
if len(hot_pixels[0]) > 100:
return {
"max_temp": np.max(thermal_image),
"hot_area": len(hot_pixels[0])
}
return None
def detect_smoke(self):
"""检测烟雾"""
# 使用烟雾检测模型
image = self.robot.get_camera_image()
model = YOLO("smoke_detection.pt")
results = model(image)
for box in results[0].boxes:
if box.conf > 0.8:
return True
return False
def send_alert(self, location, anomalies):
"""发送报警"""
alert = {
"robot_id": self.robot.id,
"location": location,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"anomalies": anomalies,
"severity": self._compute_severity(anomalies)
}
# 发送到监控平台
requests.post("https://monitor.example.com/alert", json=alert)
# 发送短信/邮件
if alert["severity"] == "critical":
self._send_sms(alert)
self._send_email(alert)
def _compute_severity(self, anomalies):
"""计算严重程度"""
for anomaly in anomalies:
if anomaly["type"] == "smoke":
return "critical"
elif anomaly["type"] == "high_temperature":
return "warning"
return "info"完整代码与部署
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/warehouse-inspection.git
cd warehouse-inspection
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 配置机器人
cp config.example.yaml config.yaml
vim config.yaml # 编辑机器人 IP、巡检参数等
# 4. 运行巡检程序
python main.py --mode inspection
# 5. 启动监控服务
python main.py --mode monitor部署脚本
#!/bin/bash
# deploy.sh
# 构建 Docker 镜像
docker build -t warehouse-inspection:latest .
# 推送到镜像仓库
docker push your-org/warehouse-inspection:latest
# 在边缘网关上部署
ssh edge-gateway "
docker pull your-org/warehouse-inspection:latest
docker-compose up -d
"
echo "部署完成"FAQ
B2 和 Go2 的 SDK 是否通用？
是的，unitree_sdk2 同时支持 B2 和 Go2，但部分 API 参数（如负载补偿、步态参数）需要根据机型调整。
B2 的续航时间能否延长？
可以。B2 支持热插拔电池，可以在不停机的情况下更换电池。此外，可以配置自动回充功能，当电量低于 20% 时自动返回充电桩。
如何实现多台 B2 协同作业？
使用多机协同框架，通过中央调度系统分配任务。每台 B2 通过 ROS2 或自定义协议通信，共享地图和任务状态。
B2 在室外恶劣天气下能工作吗？
B2 的 IP67 防护等级使其能够在雨天、粉尘环境中工作。但极端天气（暴雨、大雪）仍建议暂停作业。
如何与现有的 MES/WMS 系统集成？
B2 提供 RESTful API 和 MQTT 接口，可以与 MES/WMS 系统对接。也可以使用 OPC UA 协议与工业系统无缝集成。
总结
宇树 B2 工业机器狗为工业自动化提供了新的解决方案。通过本文的实战教程，你已经掌握了：
- B2 与 Go2 的选型对比
- SDK 环境搭建与 PLC 集成
- 巡检、搬运、检测三大场景的实现
- 自动化仓库巡检的完整项目
实践出真知，建议从简单的巡检场景开始，逐步扩展到复杂的搬运和多机协同任务。
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