Skip to main content

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


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

vlm_robot_agent-0.1.4.tar.gz (19.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

vlm_robot_agent-0.1.4-py3-none-any.whl (21.3 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file vlm_robot_agent-0.1.4.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: vlm_robot_agent-0.1.4.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 19.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.13

File hashes

Hashes for vlm_robot_agent-0.1.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 8c8b1cab7803d46cc8d8b718dfda86ab154f80782f04f90f07e86881e3347a2f
MD5 47593ddf35d1796cb08b43078824bd64
BLAKE2b-256 074ca17785a31d08349b36da25f98a354bfa8a8a649907259938471f33b48d25

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file vlm_robot_agent-0.1.4-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for vlm_robot_agent-0.1.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 780d7a575e55685225963c4eaaaed08a84ae62f2d87f96c1e54b9cd19198d8f4
MD5 8571587913f6b92438e2c7b572d48d37
BLAKE2b-256 36f2f2b8c1beac5944a7f8e56df98fdafdbf4108512523f624e2654ae77e54ab

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page