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-0.2.9.tar.gz (22.1 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-0.2.9-py3-none-any.whl (26.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file vlm_robot_agent-0.2.9.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: vlm_robot_agent-0.2.9.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 22.1 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.2

File hashes

Hashes for vlm_robot_agent-0.2.9.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a1451aa3999176beb2a40353254357b57c607b3d96ec8fbdfda47b2eba0da39b
MD5 04102835e2320f89b087d339002fc38d
BLAKE2b-256 deaba64c20ea87cc5a357d7fa14e27fd3f9c7ec412af6a70176dbe572dfc3cd0

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file vlm_robot_agent-0.2.9-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for vlm_robot_agent-0.2.9-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 533cec5ea501158f8af36b192c5da4f1c9f27588c037879b5d7c5112369622de
MD5 d70fca40b63cce6325eb48dd845cd09c
BLAKE2b-256 10fb31d0d020397c99bd97d246caadf4faba4403df3d8c7bda74273f6e62bf32

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