随着大语言模型的快速演进,其与传统技术的深度融合正在催生更高效的行业解决方案。
ROS-LLM正是这一趋势的典型代表,它将大语言模型与机器人操作系统(ROS)相结合,旨在提升机器人在复杂环境中的智能决策与控制能力。
如今,借助望获实时Linux系统和瑞芯微RK3588的千元级硬件支持,也能轻松实现这一前沿技术的落地应用,开启具身智能的新篇章。
为什么选择望获实时Linux系统与RK3588?
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微秒级实时响应:望获实时Linux系统以其卓越的实时性能,确保机器人在微秒级别内完成决策与动作,显著提升响应速度。
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千元级硬件支持:瑞芯微RK3588作为一款高性价比的处理器,不仅具备强大的计算能力,还能完美支持边缘计算与工业控制,大幅降低部署成本。
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具身智能的坚实基石:通过ROS-LLM的赋能,机器人能够更精准地感知、理解和交互物理世界,实现从“机械执行”到“智能决策”的跨越。
快速部署指南:
只需简单几步,就能在望获实时
Linux系统上运行ROS-LLM,体验智能机器人的强大能力:
前期准备
硬件准备:
软件准备:
ament-*/geometry-msgs-*/rosidl-*/action-msgs-*/gnome-terminal
部署步骤
步骤一:拉取源码
git clone https://github.com/chinaheyu/chatgpt_ros.git
GitHub拉取chatgpt_ros源码时,由于已提前完成拉取操作,系统显示该源码已存在。
步骤二:修改API指向
进入源码目录(cd chatgpt_ros),编辑 chatgpt_action_server.py 文件,将API指向修改为您的个人API地址。
步骤三:
加载ROS环境
执行source /etc/profile.d/ros/setup.bash脚本
步骤四:安装编译所需的相关包
确保您的系统已连接互联网,然后输入以下命令安装所需依赖包:
dnf install ament-* -y
dnf install geometry-msgs-* -y
dnf install rosidl-* -y
dnf install action-msgs-* -y
dnf install gnome-terminal -y
步骤五:编译包
执行colcon build 开始编译,当显示以下信息时,表示编译完成。
步骤六:加载功能包
执行source install/setup.bash 脚本,加载功能包的环境配置。
步骤七:导入API KEY
导入您的API KEY,将 OPENAI_API_KEY 替换为您的实际密钥。
步骤八:执行程序
启动演示程序。在控制端输入指令,例如“画一个正方形”或“画一个圆”,ROS-LLM 机制会将自然语言指令解析为具体的运动命令,小乌龟将根据指令运动。实际使用中,您也可以根据需要选择其他大语言模型,ROS-LLM 支持灵活替换和扩展。
~$ ros2 launch chatgpt_ros_turtlesim demo.py