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-0.2.0.tar.gz (21.7 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-0.2.0-py3-none-any.whl (25.9 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file vlm_robot_agent-0.2.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: vlm_robot_agent-0.2.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 21.7 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-0.2.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 30f985cc95627078df711cdcb21c87ca4d9335d75525c622036d95c49f9f7fac
MD5 084f47d59747222cf4ad96472c560bd7
BLAKE2b-256 dd1c0fb282ec4a117cfef603fbe580791a1dd28e0acee440747b00caf3d1965c

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file vlm_robot_agent-0.2.0-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for vlm_robot_agent-0.2.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 a2b7137db5d90eab71d410eda834218f6311657d7f96a29f94da0102fb08dbb3
MD5 5336266776d79fbc6f31c933782ffe00
BLAKE2b-256 b78dc9cec2387f2a57fa6000924663e838bfbdc7ab7d1dbfc2016fcabe80959f

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