O que é Greg (high-five-robot)?
Greg é um braço robótico impresso em 3D com uma única tarefa: você levanta a palma aberta e ele se estica e bate na sua mão. Uma câmera na base transmite vídeo por Wi-Fi para um pequeno servidor em Python no seu computador, que encontra a palma com o MediaPipe Hand Landmarker do Google e calcula os ângulos das articulações; em seguida, uma placa ESP32-S3 aciona cinco servos, golpeia cerca de 3 cm além do ponto de contato e volta à posição inicial.
O repositório traz o CAD paramétrico (scripts Python para o Blender), arquivos STL prontos em cinco etapas de impressão, firmware Arduino para as duas placas, o software de visão e calibração, um guia de fiação e uma lista de materiais. Andris Gauracs montou o robô à mão; segundo o README, o Claude escreveu o CAD, os dois firmwares e o código de visão em uma longa sessão do Claude Code.
Tem licença MIT, é escrito principalmente em Python e foi publicado em 5 de novembro de 2026. No dia em que verificamos, tinha 1 estrela, nenhum fork, 3 commits e nenhuma release.
Greg (high-five-robot) vale a pena?
Greg vale o estudo porque cobre todo o caminho entre um quadro da câmera e uma articulação em movimento em um projeto pequeno e legível: peças impressas, dois microcontroladores, um modelo de visão, uma etapa de calibração e uma correção aprendida para o pulso. O porém: ele foi montado uma vez, em um único Mac, e o README diz isso.
As peças são baratas e comuns. A lista de materiais traz três servos MG995 para giro, ombro e cotovelo, dois microsservos MG90S para o pulso, uma placa ESP32-S3 N16R8 para o braço, uma Seeed XIAO ESP32S3 Sense com lente grande-angular OV2640 como câmera, uma fonte de 5 V 6 A, uma placa perfurada, parafusos M3, uma base de madeira e cerca de 1 kg de PLA ou PETG. O autor estima US$ 140 a US$ 230 antes de impostos e frete, com preços de varejo de novembro de 2026, sem contar a impressora e as ferramentas.
A parte de visão é pronta. O servidor usa o MediaPipe Hand Landmarker do Google, um pacote float16 com um detector de palmas e um modelo que marca 21 pontos em cada mão; o Google informa 17.12 ms por quadro na CPU de um Pixel 6. Greg o usa para verificar se há uma palma aberta e levantada; depois, um modelo de câmera calibrado converte a posição da palma em ângulos de articulação, e um pequeno modelo aprendido ajusta o pulso e o giro a partir de cerca de 15 exemplos que você ensina por voz no Chrome.
A dificuldade está na calibração, não no código. Servos clones variam cerca de 1 mm, então a montagem começa com testes de encaixe impressos e pode exigir editar o CAD e gerar as peças de novo no Blender 4.3. A calibração da câmera percorre cerca de 268 poses acompanhando uma etiqueta vermelha na mão, com erro-alvo de cerca de 5 px, e o README reforça que o modelo ajustado só serve para o robô original. Um texto no Stork.ai descreve os ajustes reais pelo caminho: suportes de servo sem espaço para os fios, suposições erradas sobre a espessura da câmera e servos que tremiam até ganharem alimentação própria e um terra comum. O tempo total de montagem não foi publicado; só a base leva de 8 a 10 horas para imprimir.
Como projeto de aprendizado, ensina mais do que um kit pronto, justamente porque as arestas estão documentadas. Quem procura um braço robótico para tarefas gerais vai ver que Greg faz um único movimento, só funciona com um servidor em um notebook ao lado e, nas palavras do autor, "bate forte", então rostos ficam fora do alcance.
Onde ele se destaca
Um desenvolvedor de software com impressora 3D e sem experiência em robótica
Entender como uma imagem da câmera vira um movimento de articulação
Imprimir as cinco etapas, ligar as duas placas ESP32 e seguir os passos de calibração; o código é curto o bastante para ler inteiro. Conte com US$ 140 a US$ 230 em peças e várias noites de testes de encaixe e calibração.
Um clube de robótica de escola ou universidade
Fazer um projeto semestral que cubra CAD, firmware e visão computacional
Dividir a montagem por camada: um grupo imprime e adapta o CAD do Blender, outro grava o firmware com arduino-cli e outro roda o servidor MediaPipe e a calibração. O aviso do README de que Greg bate forte exige testes em baixa velocidade e uma regra sobre rostos.
Um maker que já usa o Claude Code para software
Ver até onde um agente de programação com IA chega em uma montagem f ísica
Ler juntos o repositório e o texto do Stork.ai: o agente produziu o CAD, o firmware e o código de visão, e os ajustes documentados de espaço para fios, encaixe da câmera e alimentação dos servos mostram onde uma pessoa ainda teve de medir e testar.
Antes de decidir
- Configuração
- Imprimir os testes de encaixe e depois cinco etapas em uma mesa de 225 x 225 mm (PLA ou PETG, camadas de 0,2 mm, sem suportes); gravar as duas placas com arduino-cli e ESP32 core 3.3.12 via Wi-Fi de 2,4 GHz; instalar os requisitos Python, baixar hand_landmarker.task, ajustar as articulações, calibrar a câmera e ensinar o pulso. O tempo total de montagem não foi publicado.
- Integrações
- MediaPipe Hand Landmarker para detectar a palma; Blender para gerar de novo o CAD paramétrico; arduino-cli para o firmware; páginas web locais nas portas 8090 e 8091 para mover o braço, ensinar por voz e o botão ARM ON; um script de instalação opcional para iniciar o servidor em um Mac.
- Dados e privacidade
- O vídeo fica na sua rede entre a placa da câmera e o seu computador; o modelo de visão roda localmente. Licença MIT, com os cabeçalhos Apache 2.0 da Espressif mantidos no firmware da câmera. Nenhum alerta de segurança publicado.
- Custo em escala
- Cerca de US$ 140 a US$ 230 em peças por robô pela estimativa do autor de novembro de 2026, mais uma impressora 3D e cerca de 1 kg de filamento; não há edição paga.
- Limites
- Montado e testado uma vez, no macOS; sem releases; o modelo calibrado só serve para o robô original; um único movimento; o README avisa que ele bate forte e deve ser testado primeiro em baixa velocidade.
O que é bom
- Todas as camadas incluídas: CAD, STLs, firmware, servidor de visão e guia de fiação
- Peças estimadas em US$ 140 a US$ 230 em lojas comuns de hobby
- Usa o modelo de mãos pronto do MediaPipe, sem treinar do zero
- Testes de encaixe impressos e CAD editável absorvem diferenças de tamanho dos servos
O que não é
- Publicado em 5 de novembro de 2026 com 1 estrela e nenhuma outra montagem conhecida
- Testado só no macOS com Python 3.12
- A calibração de cerca de 268 poses de câmera precisa ser refeita para cada robô
- Precisa de um computador rodando o servidor; o braço não funciona sozinho
Ideal para
Makers com impressora 3D e alguma experiência com solda que querem aprender como visão por câmera, calibração e controle de servos se encaixam em um robô pequeno.
Greg (high-five-robot): perguntas frequentes
- Greg (high-five-robot) vale a pena?
- Uma lição de robótica simpática e bem documentada que foi montada exatamente uma vez, então trate-a como uma receita cuidadosa para adaptar, e não como um kit que funciona de primeira. Damos nota 3.5 de 5.
- Quanto custa Greg (high-five-robot)?
- Gratuito sob a licença MIT; as peças custam cerca de US$ 140 a US$ 230, mais uma impressora 3D.
- Quais são as desvantagens de Greg (high-five-robot)?
- Publicado em 5 de novembro de 2026 com 1 estrela e nenhuma outra montagem conhecida; testado só no macOS com Python 3.12; a calibração de cerca de 268 poses de câmera precisa ser refeita para cada robô; precisa de um computador rodando o servidor; o braço não funciona sozinho.
- Para quem Greg (high-five-robot) é indicado?
- Makers com impressora 3D e alguma experiência com solda que querem aprender como visão por câmera, calibração e controle de servos se encaixam em um robô pequeno.
- Quanto custa Greg (high-five-robot) para uma equipe ou em produção?
- Cerca de US$ 140 a US$ 230 em peças por robô pela estimativa do autor de novembro de 2026, mais uma impressora 3D e cerca de 1 kg de filamento; não há edição paga.
- Greg (high-five-robot) é seguro para dados da empresa?
- O vídeo fica na sua rede entre a placa da câmera e o seu computador; o modelo de visão roda localmente. Licença MIT, com os cabeçalhos Apache 2.0 da Espressif mantidos no firmware da câmera. Nenhum alerta de segurança publicado.
Respostas verificadas em 5 de nov. de 2026.