ROS-LLM入门指南 - 将大语言模型引入ROS机器人的开源框架

ROS-LLM简介

ROS-LLM是一个专为ROS(机器人操作系统)设计的嵌入式智能框架。它允许通过自然语言与机器人进行交互,并利用大型语言模型(如GPT-4和ChatGPT)来进行机器人的决策和控制。这个框架设计简单易用,只需提供机器人的功能接口,就可以在10分钟内完成集成和使用。

主要特点

ROS-LLM具有以下几个主要特点:

1. 🤖 ROS集成:无缝对接ROS系统,实现全面的机器人控制。

2. 🧠 大语言模型支持:利用GPT-4、ChatGPT等模型增强决策和任务管理能力。

3. 🗣️ 自然交互:通过对话方式实现与机器人的直观沟通。

4. 🔄 灵活控制:基于语言模型解释实现运动和导航等任务控制。

5. 🔌 简化扩展:提供简单接口,便于整合机器人功能。

6. 🛠️ 快速开发:可在短时间内创建交互式机器人控制体验。

7. 📚 教学示例:提供全面的教程和示例,便于理解和实施。

8. 🗃️ 历史存储:保留本地聊天历史,方便回顾和参考。

快速入门

要开始使用ROS-LLM,请按以下步骤操作:

1. 克隆仓库:

git clone https://github.com/Auromix/ROS-LLM.git

2. 安装依赖:

cd ROS-LLM/llm_install
bash dependencies_install.sh

3. 配置OpenAI设置:

cd ROS-LLM/llm_install
bash config_openai_api_key.sh

4. 配置AWS设置(可选):

cd ROS-LLM/llm_install
bash config_aws.sh

5. 配置OpenAI Whisper设置(可选):

pip install -U openai-whisper
pip install setuptools-rust

6. 构建工作空间:

cd <your_ws>
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y
colcon build --symlink-install

7. 运行演示:

source <your_ws>/install/setup.bash
ros2 launch llm_bringup chatgpt_with_turtle_robot.launch.py

启动监听:

ros2 topic pub /llm_state std_msgs/msg/String "data: 'listening'" -1

未来发展计划

ROS-LLM团队正在持续改进框架,计划在未来版本中添加以下功能:

• 代理机制:更好地划分长序列任务
• 外部函数反馈通道:辅助模型决策
• 导航接口:支持导航相关任务
• 传感器输入接口:融入环境感知能力
• 视觉模型集成:如Palm-e等
• 持续优化:提高框架的合理性和可扩展性

参与贡献

欢迎为ROS-LLM项目做出贡献!在提交pull request之前,请阅读贡献指南。

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ROS-LLM为机器人开发者提供了一个强大而灵活的工具,让机器人具备自然语言交互和智能决策能力。无论您是机器人爱好者还是专业开发者,都可以通过ROS-LLM快速为您的机器人赋能,开启智能机器人的无限可能!