Kachaka机器人Python API开发指南
2025-06-10 08:54:29作者:盛欣凯Ernestine
前言
Kachaka是一款智能移动机器人平台,为开发者提供了丰富的API接口。本文将详细介绍如何使用Python语言与Kachaka机器人进行交互,包括安装配置、基础使用、示例代码以及高级异步编程等内容。
环境准备
安装Python库
Kachaka官方提供了kachaka-api
Python库,支持Python 3.7及以上版本。安装方式有以下两种:
- 使用pip安装(推荐):
pip install kachaka-api
- 使用uv安装:
uv add kachaka-api
版本说明
kachaka-api
库的版本号采用四段式:
- 前三段对应Kachaka固件版本号
- 第四段为API库自身的修订号
例如版本3.10.6.0
表示:
- 适配Kachaka固件3.10.6
- API库初始发布版本
当API库有重要更新时,第四位数字会递增(如3.10.6.1)。
基础使用
连接机器人
首先需要创建API客户端实例,指定机器人的IP地址和端口:
from kachaka_api import KachakaApiClient
# 替换为实际机器人IP
client = KachakaApiClient(target="192.168.1.100:26400")
常用API示例
- 获取机器人当前位置:
current_pose = client.get_robot_pose()
print(f"当前坐标: {current_pose}")
- 让机器人说话:
client.speak("你好,我是Kachaka机器人")
- 移动控制:
# 前往指定位置
client.move_to_location("厨房")
# 返回充电座
client.return_home()
交互式开发
推荐使用Jupyter Notebook进行交互式开发,官方提供了完整的API示例笔记本:
kachaka_api_client.ipynb
:包含所有同步API的调用示例kachaka_api_client_async.ipynb
:异步API调用示例
这些笔记本详细演示了每个API的使用方法,是学习API的最佳起点。
异步编程接口
对于需要高效处理多个任务的场景,Kachaka提供了异步API接口:
import asyncio
from kachaka_api.aio import KachakaApiClient
async def main():
client = KachakaApiClient(target="192.168.1.100:26400")
# 异步获取状态
pose = await client.get_robot_pose()
print(f"当前位置: {pose}")
# 异步执行命令
await client.speak("正在处理任务")
asyncio.run(main())
异步接口的优势:
- 支持回调机制,可实时响应机器人状态变化
- 适合需要并发处理多个任务的场景
- 与Python异步生态(如FastAPI等)无缝集成
示例项目
官方提供了多个实用示例,帮助开发者快速上手:
-
LLM语音交互示例:
- 集成ChatGPT等大语言模型
- 实现任务完成时的智能语音反馈
- 演示了回调机制的使用
-
导航控制示例:
- 展示位置标记与路径规划
- 包含避障和重试逻辑
-
状态监控示例:
- 实时显示机器人传感器数据
- 电池状态和任务队列监控
最佳实践
- 错误处理:
try:
client.move_to_location("卧室")
except KachakaApiError as e:
print(f"移动失败: {e}")
- 状态检查:
while not client.get_command_state().is_done:
print("任务执行中...")
time.sleep(1)
- 资源管理:
with KachakaApiClient(target="192.168.1.100:26400") as client:
# 使用客户端
client.speak("连接已建立")
总结
Kachaka Python API提供了从基础控制到高级编程的完整接口,开发者可以:
- 快速实现机器人基础功能
- 构建复杂的自动化流程
- 集成AI能力打造智能应用
- 通过异步编程优化性能
建议初学者从官方示例笔记本开始,逐步探索API的各种可能性。对于高级用户,异步接口和回调机制为实现复杂业务逻辑提供了强大支持。
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