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Agente robótico basado en VLM que navega e interactúa con personas según objetivos visuales

Project description

🤖 vlm_robot_agent

Author: Edison Bejarano

Library designed to use VLMs in the context of robotics actions for planning and interactions

Un agente robótico inteligente basado en modelos de lenguaje visual (VLM), que puede percibir el entorno desde una imagen, planificar acciones y decidir entre navegar o interactuar con personas para alcanzar un objetivo dado (como entrar en una habitación, buscar un baño, etc).


🚀 Características

  • 📷 Percepción visual usando un VLM de OpenAI
  • 🧠 Razonamiento basado en objetivos (macro y micro-goals)
  • 🧭 Acciones de navegación:
    • forward, left, right, forward_left, forward_right
  • 🙋 Acciones de interacción:
    • Conversar con una persona que bloquea el paso
    • Hacer gestos para pedir que se mueva
  • 💾 Memoria de interacciones y lectura/ejecución de prompts desde un folder

📦 Instalación

pip install vlm_robot_agent

🛠 Uso básico

from vlm_robot_agent import VLMRobotAgent

agent = VLMRobotAgent(prompt_folder="./prompts")

image = obtener_imagen_de_tu_robot()
goal = "entrar a la oficina 3"

# Loop de ejecución
while True:
    action = agent.step(image, goal)
    ejecutar_action_en_robot(action)
    if objetivo_cumplido():
        break

📁 Estructura de prompts

Los prompts se almacenan como archivos .json dentro del folder configurado, y puedes cargarlos con:

prompts = agent.load_prompts()

🧩 Integración con robots

  • Puede usarse en sistemas ROS, simuladores como Gazebo, o cualquier entorno de robots.
  • El agente necesita:
    • Imagen actual del entorno (image)
    • Objetivo a cumplir (goal)
    • Una función que ejecute la acción devuelta (Navigate, Interact)

📚 Ejemplo de acciones

from vlm_robot_agent import Navigate, Interact

# Navegar hacia adelante
Navigate(direction="forward")

# Pedir a una persona que se mueva
Interact(strategy="ask_to_move")

📄 Licencia

MIT


🧠 Futuras mejoras

  • Seguimiento de progreso con StateTracker
  • Manejo de múltiples agentes o flujos conversacionales
  • Soporte para entrada multimodal (texto + imagen)

Edison Bejarano

Project details


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Algorithm Hash digest
SHA256 29a674b542277653d5e5c7df27fd62dce49dfde05f74901d2804a180a8d44524
MD5 359f9ab1aa1595506eacd1fc8e33d7a0
BLAKE2b-256 946d7a0b5e9ffe70a0723f0d0ed4fe2c1d1ec9f39e2cccc6a1b304cd1215924c

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MD5 edd92b28eca8ebb675a8be664aea5db2
BLAKE2b-256 a4c7410285aef4fd6f4ed250929acf98f6f8119dd4581e303308de4fedbc27c6

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