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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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vlm_robot_agent-0.1.5-py3-none-any.whl (25.8 kB view details)

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SHA256 62565e2806c72801fdeaa6b891767368c6e3d58c61facf2a37ddf22add47bb6c
MD5 7ef81fa0dca52c408fc023675f983806
BLAKE2b-256 5095c377145ab9c4f7a5c714e7d0de49175dd785637f9451e4b64aebed60c3b2

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SHA256 ab93e6ad8539c2b2510aeccf5cf502e6d82b04b91b72ec4468e9de2582c36887
MD5 751299e70e01f0ca020320e01def5440
BLAKE2b-256 28f2a0fd2e6bf1f495dac5d7e5d88850f223aa3a3fd2febf8e98be0358c2db5b

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