¿Qué es Greg (high-five-robot)?
Greg es un brazo robótico impreso en 3D con una sola tarea: levantas la palma abierta y él se estira y te choca los cinco. Una cámara en la base envía vídeo por wifi a un pequeño servidor en Python en tu ordenador, que encuentra la palma con MediaPipe Hand Landmarker de Google y calcula los ángulos de las articulaciones; después, una placa ESP32-S3 mueve cinco servos, golpea unos 3 cm más allá del punto de contacto y vuelve a su posición inicial.
El repositorio incluye el CAD paramétrico (scripts de Python para Blender), archivos STL listos en cinco fases de impresión, firmware de Arduino para las dos placas, el software de visión y calibración, una guía de cableado y una lista de materiales. Andris Gauracs construyó el robot a mano; según el README, Claude escribió el CAD, los dos firmwares y el código de visión en una larga sesión de Claude Code.
Tiene licencia MIT, está escrito sobre todo en Python y se publicó el 5 de noviembre de 2026. El día que lo revisamos tenía 1 estrella, ningún fork, 3 commits y ninguna release.
¿Merece la pena Greg (high-five-robot)?
Greg merece estudio porque cubre todo el camino desde un fotograma de cámara hasta una articulación en movimiento en un proyecto pequeño y legible: piezas impresas, dos microcontroladores, un modelo de visión, un paso de calibración y una corrección aprendida para la muñeca. La pega: se ha construido una vez, en un solo Mac, y el README lo dice.
Las piezas son baratas y corrientes. La lista de materiales incluye tres servos MG995 para giro, hombro y codo, dos microservos MG90S para la muñeca, una placa ESP32-S3 N16R8 para el brazo, una Seeed XIAO ESP32S3 Sense con lente gran angular OV2640 como cámara, una fuente de 5 V 6 A, una placa perforada, tornillos M3, una base de madera y alrededor de 1 kg de PLA o PETG. El autor calcula entre 140 y 230 $ antes de impuestos y envío, con precios de tiendas de noviembre de 2026, sin contar la impresora ni las herramientas.
La parte de visión es de serie. El servidor usa MediaPipe Hand Landmarker de Google, un paquete float16 con un detector de palmas y un modelo que sitúa 21 puntos en cada mano; Google indica 17.12 ms por fotograma en la CPU de un Pixel 6. Greg lo usa para comprobar si hay una palma abierta y levantada; luego un modelo de cámara calibrado convierte la posición de la palma en ángulos de articulación, y un pequeño modelo aprendido ajusta la muñeca y el giro a partir de unos 15 ejemplos que le enseñas por voz en Chrome.
La dificultad está en la calibración, no en el código. Los servos clónicos varían en torno a 1 mm, así que el montaje empieza con pruebas de ajuste impresas y puede obligar a editar el CAD y regenerar piezas en Blender 4.3. La calibración de la cámara recorre unas 268 posturas siguiendo una etiqueta roja en la mano, con un error objetivo de unos 5 px, y el README insiste en que su modelo ajustado solo sirve para el robot original. Un artículo en Stork.ai describe los arreglos reales por el camino: soportes de servo sin hueco para los cables, suposiciones erróneas sobre el grosor de la cámara y servos que temblaban hasta tener su propia línea de alimentación y una masa común. No se ha publicado el tiempo total de montaje; solo la base tarda de 8 a 10 horas en imprimirse.
Como proyecto de aprendizaje enseña más que un kit montado, precisamente porque las asperezas están documentadas. Quien busque un brazo robótico para tareas generales verá que Greg hace un solo movimiento, solo funciona con un servidor en un portátil al lado y, en palabras del autor, "golpea fuerte", así que las caras deben quedar fuera de su alcance.
Dónde se gana su sitio
Una desarrolladora de software con impresora 3D y sin experiencia en robótica
Entender cómo una imagen de cámara se convierte en un movimiento de articulación
Imprimir las cinco fases, cablear las dos placas ESP32 y seguir los pasos de calibración; el código es lo bastante corto para leerlo entero. Cuenta con 140 a 230 $ en piezas y varias tardes de pruebas de ajuste y calibración.
Un club de robótica de instituto o universidad
Hacer un proyecto trimestral que cubra CAD, firmware y visión por ordenador
Repartir el montaje por capas: un grupo imprime y adapta el CAD de Blender, otro flashea el firmware con arduino-cli y otro ejecuta el servidor de MediaPipe y la calibración. El aviso del README de que Greg golpea fuerte obliga a probar a baja velocidad y a fijar una norma sobre las caras.
Un maker que ya usa Claude Code para software
Ver hasta dónde llega un agente de programación con IA en un montaje físico
Leer juntos el repositorio y el artículo de Stork.ai: el agente produjo el CAD, el firmware y el código de visión, y los arreglos documentados de espacio para cables, ajuste de la cámara y alimentación de los servos muestran dónde una persona tuvo que seguir midiendo y probando.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Imprimir las pruebas de ajuste y después cinco fases en una cama de 225 x 225 mm (PLA o PETG, capas de 0,2 mm, sin soportes); flashear las dos placas con arduino-cli y ESP32 core 3.3.12 por wifi de 2,4 GHz; instalar los requisitos de Python, descargar hand_landmarker.task, ajustar las articulaciones, calibrar la cámara y enseñar la muñeca. No se ha publicado el tiempo total de montaje.
- Integraciones
- MediaPipe Hand Landmarker para detectar la palma; Blender para regenerar el CAD paramétrico; arduino-cli para el firmware; páginas web locales en los puertos 8090 y 8091 para mover el brazo, enseñar por voz y el interruptor ARM ON; un script de instalación opcional para arrancar el servidor en un Mac.
- Datos y privacidad
- El vídeo se queda en tu red entre la placa de la cámara y tu ordenador; el modelo de visión se ejecuta en local. Licencia MIT, con las cabeceras Apache 2.0 de Espressif conservadas en el firmware de la cámara. No hay avisos de seguridad publicados.
- Coste a escala
- Unos 140 a 230 $ en piezas por robot según la estimación del autor de noviembre de 2026, más una impresora 3D y alrededor de 1 kg de filamento; no hay edición de pago.
- Límites
- Construido y probado una vez, en macOS; sin releases; el modelo calibrado solo sirve para el robot original; un único movimiento; el README avisa de que golpea fuerte y de que hay que probarlo primero a baja velocidad.
Lo bueno
- Todas las capas incluidas: CAD, STL, firmware, servidor de visión y guía de cableado
- Piezas estimadas entre 140 y 230 $ en tiendas de electrónica comunes
- Usa el modelo de manos ya hecho de MediaPipe, sin entrenar desde cero
- Las pruebas de ajuste impresas y el CAD editable absorben las diferencias de tamaño de los servos
Lo malo
- Publicado el 5 de noviembre de 2026 con 1 estrella y sin otros montajes conocidos
- Probado solo en macOS con Python 3.12
- La calibración de unas 268 posturas de cámara hay que repetirla para cada robot
- Necesita un ordenador con el servidor; el brazo no funciona solo
Ideal para
Makers con impresora 3D y algo de experiencia soldando que quieren aprender cómo encajan la visión por cámara, la calibración y el control de servos en un robot pequeño.
Greg (high-five-robot): preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Greg (high-five-robot)?
- Una lección de robótica simpática y bien documentada que se ha construido exactamente una vez, así que conviene tratarla como una receta cuidadosa que adaptar y no como un kit que funcione a la primera. Le damos un 3.5 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Greg (high-five-robot)?
- Gratis bajo la licencia MIT; las piezas cuestan entre 140 y 230 $, más una impresora 3D.
- ¿Qué inconvenientes tiene Greg (high-five-robot)?
- Publicado el 5 de noviembre de 2026 con 1 estrella y sin otros montajes conocidos; probado solo en macOS con Python 3.12; la calibración de unas 268 posturas de cámara hay que repetirla para cada robot; necesita un ordenador con el servidor; el brazo no funciona solo.
- ¿Para quién es Greg (high-five-robot)?
- Makers con impresora 3D y algo de experiencia soldando que quieren aprender cómo encajan la visión por cámara, la calibración y el control de servos en un robot pequeño.
- ¿Cuánto cuesta Greg (high-five-robot) para un equipo o en producción?
- Unos 140 a 230 $ en piezas por robot según la estimación del autor de noviembre de 2026, más una impresora 3D y alrededor de 1 kg de filamento; no hay edición de pago.
- ¿Es Greg (high-five-robot) seguro para los datos de la empresa?
- El vídeo se queda en tu red entre la placa de la cámara y tu ordenador; el modelo de visión se ejecuta en local. Licencia MIT, con las cabeceras Apache 2.0 de Espressif conservadas en el firmware de la cámara. No hay avisos de seguridad publicados.
Respuestas comprobadas el 5 nov 2026.