# TonyPi: un bípedo con cámara para aprender control por color El humanoide de Hiwonder permite seguir líneas y mover una pelota con visión. Raspberry Pi, ajustes de color y versión del kit condicionan las actividades. - URL canónica: https://robotica.es/humanoides/tonypi-bipedo-camara-color-programacion/ - Versión Markdown: https://robotica.es/humanoides/tonypi-bipedo-camara-color-programacion.md - Publicado: 2026-09-29 - Última actualización editorial: 2026-09-29 - Autoría: Redacción Robotica.es - Categoría: Humanoides - Etiquetas: TonyPi, Hiwonder, Bípedos, Visión - Idioma: es-ES TonyPi puede seguir una línea y reaccionar a una pelota de color mediante su cámara. El humanoide de Hiwonder utiliza Raspberry Pi y permite modificar el programa que convierte una detección en movimiento. Para aprender con él resulta útil distinguir qué observa la cámara, cómo se corrige la dirección y qué maniobra ejecutan las piernas. La [ficha de TonyPi](https://www.hiwonder.com/products/tonypi) anuncia **18 grados de libertad**: 16 en el cuerpo y dos en la cabeza. Entre sus variantes figura el **Standard Kit con Raspberry Pi 5 de 2 GB por 609,99 dólares estadounidenses**. Las cajas con Pi 4, más memoria o accesorios tienen condiciones diferentes. ## Una pelota de color delimita el ejercicio Una actividad de seguimiento puede buscar una región de la imagen que cumpla unos parámetros de color. Si cambia la iluminación o aparece otro objeto semejante, la detección puede variar. El programa necesita ajustar esos parámetros al entorno que se va a utilizar. OpenCV explica la segmentación mediante umbrales de rango en su documentación. Su tutorial sirve como referencia para entender la técnica, aunque utiliza su propio ejemplo y no sustituye los ajustes que establece el manual de TonyPi. Detectar una región de color no equivale a reconocer de manera general cualquier pelota u objeto. El ejercicio puede empezar mostrando la detección sin activar las piernas. Si la cámara encuentra el objetivo, se introduce el seguimiento de cabeza; después, el movimiento de acercamiento. Al separar esas fases es más fácil identificar si falla la visión o el control físico. ## Seguir una línea exige conservar el entorno La [documentación de TonyPi](https://docs.hiwonder.com/projects/TonyPi/en/latest/index.html) ofrece actividades para sus versiones de Raspberry Pi. Una pista de contraste claro y una superficie preparada facilitan observar el comportamiento del seguidor. Las condiciones de una demostración influyen en lo que se ve y conviene registrarlas junto al programa. Si la línea desaparece de la imagen, el robot necesita una respuesta definida. Esa situación puede convertirse en parte de la sesión: detenerse, buscar o volver a una posición son decisiones que el alumno puede comparar. Una maniobra aparentemente espectacular aporta menos aprendizaje si no se conoce qué la activó. Entre los [humanoides educativos](https://robotica.es/humanoides/), TonyPi añade coordinación de cabeza y cuerpo a los ejercicios de visión. Las pruebas de marcha deberían comenzar con una postura y una secuencia conocidas antes de introducir cambios en el seguimiento. ## Elegir el kit por las actividades El nombre TonyPi aparece junto a versiones y paquetes distintos. La primera comprobación debe identificar modelo base, placa, memoria y accesorios. Los ejemplos de TonyPi Pro no se pueden atribuir automáticamente al equipo base por compartir parte del nombre. La oferta actual también describe integración con modelos de lenguaje y voz. Esas actividades pueden necesitar credenciales y servicios adicionales, según el ejemplo. La detección de color y la marcha permiten empezar a trabajar con el robot sin activar una conversación remota. La [guía de AiNex](https://robotica.es/humanoides/ainex-bipedo-raspberry-pi-ros-noetic/) ofrece contexto de otra propuesta de Hiwonder con más articulaciones y un entorno de software distinto. TonyPi debe valorarse por el conjunto que se recibirá y por los ejercicios que ese conjunto permite reproducir. Una prueba de seguimiento con el kit exacto resulta más informativa que una colección de vídeos de distintas versiones. ## Fuentes - [Hiwonder: TonyPi, articulaciones y variantes de Raspberry Pi](https://www.hiwonder.com/products/tonypi). Imagen oficial del modelo base: Hiwonder. - [Hiwonder: documentación de TonyPi por versión](https://docs.hiwonder.com/projects/TonyPi/en/latest/index.html). - [OpenCV: segmentación de color mediante umbrales de rango](https://docs.opencv.org/4.13.0/da/d97/tutorial_threshold_inRange.html).