基于LLaMA的机器人控制：让AI和机器人更自然地交互

NVIDIA Carter 机器人是一款自主移动机器人，旨在展示先进的 AI 和导航能力。利用 Isaac Sim 和 Jetson AGX Orin 的功能，我们可以通过 LLaMA 模型，使 Carter 机器人能够理解和执行自然语言指令，从而增强其与用户的互动能力。这种方法为人类与机器人之间的互动开辟了新的可能性，特别是在需要直观操作的行业中。

在这篇文章里，我们将介绍如何在Jetson AGX Orin上使用LLaMA设置一个自然语言为基础的控制系统，以管理Carter机器人在Isaac Sim中的运动。

LLAMA具备理解和生成类似人类文本的能力，使其成为解释自然语言指令来控制机器人的一项出色工具。通过在Jetson AGX Orin上使用LLAMA，我们能够构建一个强大的系统，使机器人能够实时响应用户的输入，从而提高运营效率并改善用户体验。

• 实时自然语言处理：轻松理解和执行实时命令。
• 增强用户交互：用户可以用说话或打字来控制机器人。
• 强大的边缘AI：Jetson AGX Orin提供了在边缘进行AI和机器人应用所需的强大处理能力。

1. NVIDIA Isaac Sim：从NVIDIA Omniverse下载并安装NVIDIA Isaac Sim。
2. Jetson AGX Orin：配置Jetson AGX Orin开发套件，并确保其可以访问必要的AI库。
3. LLaMA：使用Hugging Face Transformers或其他类似框架下载并配置LLaMA。
4. ROS2：设置ROS2以实现Isaac Sim与Carter机器人之间的通信。

LLaMA模型：自然语言理解和生成

LLaMA模型（或直接使用LLaMA，如果在上下文中已经定义过）善于理解人类语言，能给出详尽的解释。例如：

• 当你发出“向前移动”的指令时，LLaMA 可以用丰富的内容来回应这个命令。
• 它可以解释移动的流程，预期的行为表现，甚至可以问后续问题，比如：“你想让机器人向前移动多久?”

然而，单独来说，该模型本身无法直接控制物理硬件或执行精确命令。这就需要JSON配置和聊天记录来派上用场。

JSON文件充当预定义的指令集，将自然语言指令（比如“向前走”）映射为精确的机器人控制参数：

• 每个命令在 JSON 配置文件中对应特定的运动相关的参数（例如，速度、方向、持续时间）和执行细节。例如，JSON 中可能包含如下条目：

这个配置的 JSON 文件可能是这样的：

    {  
      "commands": {  
        "move forward": {  
          "linear_x": 0.5,  
          "angular_z": 0.0,  
          "response_text": "向前移动。"  
        },  
        "move backward": {  
          "linear_x": -0.5,  
          "angular_z": 0.0,  
          "response_text": "向后移动。"  
        },  
        "turn left": {  
          "linear_x": 0.0,  
          "angular_z": 1.0,  
          "response_text": "向左转。"  
        },  
        "turn right": {  
          "linear_x": 0.0,  
          "angular_z": -1.0,  
          "response_text": "向右转。"  
        },  
        "stop": {  
          "linear_x": 0.0,  
          "angular_z": 0.0,  
          "response_text": "停下了。"  
        }  
      }  
    }

这种架构允许系统快速将自然语言指令转换为具体动作，而不需要LLaMA模型动态生成这些参数。

1. 聊天历史：提升互动和保持上下文的理解

聊天历史非常重要，因为它有助于：

• 追踪命令：通过保留之前的交互记录，模型可以确定命令的顺序。例如，如果用户首先让机器人向前移动，然后让其停止，模型可以利用这段历史理解“停止”指令针对的是“向前移动”动作。
• 澄清歧义：模型可以回溯之前的查询，从而能够智能地回应含糊不清或后续的问题。例如，如果用户说“再做一遍”，聊天历史可以帮助模型确定需要重复哪个动作。
• 支持推理：有了命令的记录，模型可以基于聊天记录推断过去的动作。例如，如果用户问“你刚做了什么？”，模型可以根据聊天记录提供一个总结回答。

当人类发出像“向前走”这样的指令时，LLaMA模型会从字面意思和隐含意义两个角度来处理这个指令。

1. 上下文解读：

   不是仅仅执行一个机械的动作，LLaMA 模型试图理解 与谁 进行这个动作 😊，这种理解使它能够生成更合适的反应。

2. 回答生成：

LLaMA模型可能会给出一个解释，既概括字面意思也涵盖上下文。

• 字面回应：前进在物理层面上意味着朝着前方移动。这可能包括你和朋友一起步行或开车前往某个特定的目的地。
• 隐喻回应：隐喻上，与朋友一起前进意味着在你们的关系中取得进展，共同努力实现共同的目标，或在面对挑战时互相支持。

3. JSON配置 :

• JSON文件用来存储关于命令以及它的背景信息的相关信息。例如，它可以指定参数如速度和时长，还可以包含有关社交方面的信息的额外说明：

4. 聊天记录 ：

• 聊天记录记录了之前的所有命令和上下文，这样使得LLaMA模型能够保持对话的连贯性。如果用户继续发出与移动相关的命令或问题，模型可以从之前的互动中获得清晰度和相关性。

为了实现更准确的移动命令，比如“向前走5米”和“向右转90度”，需要利用传感器信息。

通过LIDAR数据，机器人可以了解周围环境并检测障碍物，从而在移动时确保安全导航。

轮编码器提供实时反馈，让机器人知道它实际行驶的距离，确保它能准确地行驶到指定的5米。

使用里程计可以追踪机器人的位置和方向，这对于执行如90度的精准转弯至关重要。

在本教程中，我们展示了如何将LLaMA与Jetson AGX Orin结合来控制Carter机器人。通过使用自然语言指令，您可以增强机器人的互动性，并创建更直观的用户界面体验。这种技术组合对研究、工业自动化以及需要自然互动的机器人应用都非常有帮助。