结合大语言模型的机械臂抓取操作简单介绍
一、大语言模型与机械臂抓取的基本操作
1. 大语言模型简介
大语言模型是基于深度学习技术构建的自然语言处理模型,能够生成、理解和处理文本信息。这些模型通过训练大量的文本数据,学习语法、上下文和常识,能够执行多种任务,如文本生成、问答、翻译等。
2. 机械臂抓取基本操作
机械臂抓取操作通常包括以下几个步骤:
- 环境感知:通过传感器获取周围环境的信息。
- 目标识别:使用计算机视觉技术识别并定位目标物体。
- 路径规划:根据目标位置和机械臂当前状态,规划最佳抓取路径。
- 执行抓取:控制机械臂移动到目标位置并进行抓取。
二、结合大语言模型的机械臂抓取实现
在这个示例中,将结合大语言模型的输出与机械臂控制,实现一个简单的自动化抓取系统。将使用Python模拟大语言模型生成指令,并通过ROS控制机械臂。
1. 环境准备
确保安装以下库:
- OpenCV(用于图像处理)
- PyTorch(用于大语言模型)
- ROS(机器人操作系统)
2. 代码实现
2.1 目标识别部分(使用YOLOv5)
首先,实现目标识别部分,该部分将捕获视频流并检测目标物体。
import cv2
import torch# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')def detect_objects(frame):results = model(frame)return results.xyxy[0].numpy() # 返回检测结果# 捕获视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, frame = cap.read()if not ret:breakdetections = detect_objects(frame)for *box, conf, cls in detections:label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'cv2.rectangle(frame, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, label, (int(box[0]), int(box[1]-10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('Detection', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()
2.2 大语言模型指令生成
接下来,使用大语言模型生成抓取指令。这里假设已经有一个大语言模型的接口可以调用。
from transformers import pipeline# 加载大语言模型
language_model = pipeline("text-generation", model="gpt-3")def generate_instruction(object_name):prompt = f"请为我生成一个关于抓取{object_name}的指令。"response = language_model(prompt, max_length=50)return response[0]['generated_text']
2.3 机械臂控制(ROS部分)
然后,通过ROS控制机械臂移动到目标位置。我们假设有一个ROS节点可以接收目标位置并控制机械臂。
import rospy
from geometry_msgs.msg import Posedef move_to_object(x, y, z):pub = rospy.Publisher('/robot_arm/move_to', Pose, queue_size=10)rospy.init_node('move_robot_arm', anonymous=True)rate = rospy.Rate(10) # 10hzpose = Pose()pose.position.x = xpose.position.y = ypose.position.z = zwhile not rospy.is_shutdown():pub.publish(pose)rate.sleep()
2.4 整合代码
最后,将目标检测、大语言模型指令生成和机械臂控制整合到一起。
import cv2
import torch
from transformers import pipeline
import rospy
from geometry_msgs.msg import Pose# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')# 加载大语言模型
language_model = pipeline("text-generation", model="gpt3")def detect_objects(frame):results = model(frame)return results.xyxy[0].numpy()def generate_instruction(object_name):prompt = f"请为我生成一个关于抓取{object_name}的指令。"response = language_model(prompt, max_length=50)return response[0]['generated_text']def move_to_object(x, y, z):pub = rospy.Publisher('/robot_arm/move_to', Pose, queue_size=10)rospy.init_node('move_robot_arm', anonymous=True)rate = rospy.Rate(10) # 10hzpose = Pose()pose.position.x = xpose.position.y = ypose.position.z = zwhile not rospy.is_shutdown():pub.publish(pose)rate.sleep()# 捕获视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, frame = cap.read()if not ret:breakdetections = detect_objects(frame)for *box, conf, cls in detections:object_name = model.names[int(cls)]instruction = generate_instruction(object_name)print(instruction) # 打印指令target_x = (box[0] + box[2]) / 2 # 计算目标中心点target_y = (box[1] + box[3]) / 2arm_x, arm_y, arm_z = convert_camera_to_arm_coordinates(target_x, target_y) # 转换坐标move_to_object(arm_x, arm_y, arm_z)cv2.rectangle(frame, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{object_name} {conf:.2f}', (int(box[0]), int(box[1]-10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('Detection', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()
三、关键点总结
- 目标检测使用YOLOv5实时检测视频流中的物体。
- 指令生成通过大语言模型生成关于抓取物体的指令。
- 机械臂控制通过ROS发布目标坐标,控制机械臂移动到指定位置。
- 在实际应用中,需要实现相机坐标与机械臂坐标之间的转换函数
convert_camera_to_arm_coordinates()
,以确保机械臂能够准确到达目标物体。
通过这种方法,可以有效地实现自动化的机械臂抓取任务,结合了大语言模型和智能识别的灵活控制。
相关文章:
结合大语言模型的机械臂抓取操作简单介绍
一、大语言模型与机械臂抓取的基本操作 1. 大语言模型简介 大语言模型是基于深度学习技术构建的自然语言处理模型,能够生成、理解和处理文本信息。这些模型通过训练大量的文本数据,学习语法、上下文和常识,能够执行多种任务,如文…...

Vivado - BD(差分时钟、简单分频、RESET、KEY)
目录 1. 简介 1.1 要点 1.2 buffer 介绍 2. vivado 工程 2.1 Block Design 2.2 IBUFDS 2.3 BUFGCE_DIV 2.4 Processor System Reset 2.5 key_mod 2.6 led_drv 3. 编译与调试 3.1 XDC 3.2 Debug 4. 总结 1. 简介 1.1 要点 了解 Utility Buffer v2.2 中的 Buffer…...

7--苍穹外卖-SpringBoot项目中套餐管理 详解(一)
前言 目录 新增套餐 需求分析和设计 代码开发 根据分类id查询菜品 Controller层 Service层 ServiceImpl层 Mapper层 DishMapper.xml 新增套餐 实体类 mapper层 Service层 ServiceImpl层 Mapper层 SetmealMapper.xml setmealDishMapper.xml 套餐分页查询 需求分…...
【尚硅谷】RocketMQ 消息队列学习笔记
RocketMQ 和 Kafka 消息队列概念比较? 好的!RocketMQ 和 Kafka 都是分布式消息队列系统,它们的核心概念有很多相似之处,但在具体实现和命名上有所不同。下面我通过一个表格来对比 RocketMQ 和 Kafka 中的五个概念:消息…...

C题(三)芝麻开门 --- strcmp函数应用
场景一:“芝麻开门 ”是通往C语言的大门的暗号,现在你需要说对暗号,大门才会打开。 【分解目标1】字符串的输入 char arr[20] { 0 }; //字符的集合---字符串(数组表示)//20为预定的数组的大小scanf("%s", a…...

C++函数模板、选择排序实现(从大到小)
template <class T> void mysw (T &a , T &b) {T temp b;b a;a temp; }template <class T> void muSort( T &arr ,int len) {//该实现为选择排序(高到低)for (int i 0; i < len; i) {int max i ; //首先默认本次循环首位元素为最大for (int j …...

EasyExcel使用介绍
EasyExcel使用 1、EasyExcel介绍 1.1 官网介绍 传统操作Excel大多都是利用Apach POI进行操作的,但是POI框架并不完善,使用过程非常繁琐且有较多的缺陷: 动态操作Excel非常繁琐,对于新手来说,很难在短时间内上手;读写时需要占用…...
字段临时缓存包装器
前言 在实际开发中,我们有时候存在一种需求,例如对于某个字段,我们希望在某个明确的保存节点前对字段的修改都仅作为缓存保留,最终是否应用这些修改取决于某些条件,比如玩家对游戏设置的修改可能需要玩家明确确认应用修…...

Python(三)——列表
文章目录 创建列表访问下标遍历列表元素新增元素查找元素删除元素连接列表切片操作 创建列表 创建列表主要有两种方式 [ ]表示一个空的列表 a [] print(type(a)) # <class list> print(a) # []通过list()的方式来创建一个空列表 a list() print(type(a)) # …...

MySQL--三大范式(超详解)
目录 一、前言二、三大范式2.1概念2.2第一范式(1NF)2.3第二范式(2NF)2.3第三范式(3NF) 一、前言 欢迎大家来到权权的博客~欢迎大家对我的博客进行指导,有什么不对的地方,我会及时改进…...
追梦无Bug的软件世界
追梦无Bug的软件世界:测试人员的视角与探索 我有一个梦想,今天我们共同承载着一个愿景:创造一个没有Bug的软件世界。 我梦想有一天,用户将享受到完全无Bug的软件体验,用户不再因为软件中的Bug而感到困扰和沮丧。 我梦…...
在C#中使用Redis实现高效消息队列
使用Redis实现C#中的消息队列 Redis是一种开源的内存数据结构存储系统,因其高性能和灵活性被广泛用于缓存、数据库和消息队列等场景。本文将详细介绍如何在C#中使用Redis实现一个简单的消息队列,涵盖环境准备、代码实现和使用示例。 1. 环境准备 1.1 安装Redis 首先,确保…...

微服务JMeter解析部署使用全流程
目录 1、介绍 2、下载 3、运行 4、设置简体中文版 5、开始测试 1、添加线程组 2、添加监听器 3、添加请求 先.测试userController里的查询方法 6、查看结果 1、查看结果树 2、汇总报告 3、聚合报告 7、JMeter报错 1、介绍 Apache JMeter 是 Apache 组织基于 Java…...

Python 从入门到实战32(数据库MySQL)
我们的目标是:通过这一套资料学习下来,通过熟练掌握python基础,然后结合经典实例、实践相结合,使我们完全掌握python,并做到独立完成项目开发的能力。 上篇文章我们讨论了数据库编程接口操作的相关知识。今天我们将学习…...
hrnet训练的pt模型结合目标检测进行关键点识别的更准确前向推理
本篇在将图像输入hrnet识别之前先进行目标检测来确定识别的位置,让识别更加精准。 本段代码设置了一个区域框BOX,让人走入区域内才开始检测,适用于考核等场景,也可以直接去掉BOX也是一样的效果。若画面背景中有多个行人࿰…...
Leetcode 3306. Count of Substrings Containing Every Vowel and K Consonants II
Leetcode 3306. Count of Substrings Containing Every Vowel and K Consonants II 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3306. Count of Substrings Containing Every Vowel and K Consonants II 1. 解题思路 这一题的话思路上就是一个滑动窗口,考察没一…...

算法笔记(五)——分治
文章目录 算法笔记(五)——分治快排颜色分类排序数组数组中的第K个最大元素库存管理 III 归并排序数组交易逆序对的总数计算右侧小于当前元素的个数翻转对 算法笔记(五)——分治 分治算法字面上的解释是“分而治之”,就…...

多级侧边菜单(递归)
需要编写两个文件 aside-menu.vue 和 menu-item.vue menu-item.vue <script setup> defineOptions({name: MenuItem}) defineProps({menuList: Array}) </script><template><template v-for"menu of menuList"><!-- 如果当前有子菜单&a…...

JavaScript break与continue语句
break语句和continue语句都具有跳转作用,可以让代码不按既有的顺序执行。 break break语句用于跳出代码块或循环 for(i0;i<100;i){if(i5){break;}console.log(i);} continue continue语句用于应即终止本轮循环,返回循环结构的头部,开始下一轮循环。…...
算法【从递归入手一维动态规划】
动态规划:用空间代替重复计算,包含一整套原理和技巧的总和。后面会有非常多的文章介绍动态规划。 有些递归在展开计算时,总是重复调用同一个子问题的解,这种重复调用的递归变成动态规划很有收益。如果每次展开都是不同的解&#…...

XCTF-web-easyupload
试了试php,php7,pht,phtml等,都没有用 尝试.user.ini 抓包修改将.user.ini修改为jpg图片 在上传一个123.jpg 用蚁剑连接,得到flag...

汽车生产虚拟实训中的技能提升与生产优化
在制造业蓬勃发展的大背景下,虚拟教学实训宛如一颗璀璨的新星,正发挥着不可或缺且日益凸显的关键作用,源源不断地为企业的稳健前行与创新发展注入磅礴强大的动力。就以汽车制造企业这一极具代表性的行业主体为例,汽车生产线上各类…...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1
每日一言 生活的美好,总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件:OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写,"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析 题目: 表:sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
【JavaSE】绘图与事件入门学习笔记
-Java绘图坐标体系 坐标体系-介绍 坐标原点位于左上角,以像素为单位。 在Java坐标系中,第一个是x坐标,表示当前位置为水平方向,距离坐标原点x个像素;第二个是y坐标,表示当前位置为垂直方向,距离坐标原点y个像素。 坐标体系-像素 …...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心
当仓库学会“思考”,物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景: 凌晨3点,某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...
高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?
高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器,可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击,有效识别和清理一些恶意的网络流量,为用户提供安全且稳定的网络环境,那么,高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢?下面…...
#Uniapp篇:chrome调试unapp适配
chrome调试设备----使用Android模拟机开发调试移动端页面 Chrome://inspect/#devices MuMu模拟器Edge浏览器:Android原生APP嵌入的H5页面元素定位 chrome://inspect/#devices uniapp单位适配 根路径下 postcss.config.js 需要装这些插件 “postcss”: “^8.5.…...
return this;返回的是谁
一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请,不同级别的经理有不同的审批权限: // 抽象处理者:审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...