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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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SHA256 fc70b39158a9c3620c74c71303b4427febec6ab57c8c57a3fd4c2056a3c3edd2
MD5 00b7ca12bba98f18ae4244c917f5e9af
BLAKE2b-256 ba1576083e9f536195cd5e86866cb2bf6b25d417e53055868f9d7d50c801f0d9

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MD5 ab6846468a4c1285c668a2b4b25d1d3e
BLAKE2b-256 01fb0f8a3c6f6759c92e46e7b1b7a29c7ceec0d6abe9e8b5dd967077c591b567

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