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1.引言：

自OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，世界正迅速朝著更廣泛地將AI技術融合到機器人設備中的趨勢發(fā)展。機械手臂，作為自動化與智能化技術的重要組成部分，在制造業(yè)、醫(yī)療、服務業(yè)等領域的應用日益廣泛。隨著AI技術的進步，機械手臂不僅能執(zhí)行復雜的操作任務，還能通過自然語言處理技術進行更加直觀的交互，極大提高了靈活性和用戶友好性。

就比如說微軟的一個人工智能研究中心，研究如何用自然語言來控制機器人設備的一個研究，

所以我想做一個類似的項目，通過允許用戶使用自然語言來控制機械手臂，它可以大大降低機器人編程的門檻，使得非專業(yè)人士也能輕松地操作和實驗。

論文link：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2023/02/ChatGPT___Robotics.pdf

該項目一共分為上下兩篇，本篇文章主要內(nèi)容是整個人工智能系統(tǒng)的設計和構建的過程，未來的下一篇文章將要介紹在開發(fā)項目的過程中遇到的而困難，如何解決，以及該項目有什么擴展的性的功能。

2.項目背景與動機：

想象如果有有一天，你命令一個機械臂“幫我收拾一下桌面，將垃圾丟到垃圾桶里”，機械臂就開始聽從命令，清理你的桌面的垃圾，那該是多么幸福的一件事情呀。

所以準備工作，我們需要一臺小型的機械臂（主要是大的機械臂太貴了），一臺能夠上網(wǎng)的電腦，以及一顆炙熱的心！該項目主要是借鑒微軟的那篇改變機器人使用的研究來入手。

3.技術概覽：

前提本項目是基于python的環(huán)境下進行編譯的。

首先我們先來介紹一下本項目會使用到的一些軟件層面上技術：

ChatGPT:（整個項目最關鍵的核心技術）
https://openai.com/chatgpt

ChatGPT是一項人工智能技術，基于GPT(Generative Pre-trained Transformer）模型的架構，GPT是一種基于深度學習的自然語言處理模型，通過大規(guī)模的無監(jiān)督預訓練和有監(jiān)督微調來實現(xiàn)語言理解和生成任務。

換句話來說，你可以簡單人理解為你在跟一個知識十分淵博的人進行聊天，你可以對它預設一些角色，例如“”你是一個醫(yī)生”，你就可以跟他聊醫(yī)學相關的知識，但是請注意并不是所生成的所有聊天都是正確的需要進行自我判斷。

Speech recognition：（搭配處理自然語言必不可少的功能模塊）

我們這邊使用的是Google的一種語音識別服務，Speech-to-text，它允許開發(fā)者將語音轉化成文本的形式。并且它也支持多種語言和方言，包括但不限于英語，西班牙語，法語，德語，中文等等，可以滿足全球用戶的需求。

你可以進行在線的嘗試語音轉文本：

https://cloud.google.com/speech-to-text?hl=en#features

pymycobot：（mycobot 280機械臂的控制功能模塊）

https://github.com/elephantrobotics/pymycobot

pymycobot 是大象機器人專門為了my系列產(chǎn)品的機械臂開發(fā)的控制模塊，這個功能模塊的開發(fā)，大大降低了機械臂編程控制的門檻。pymycobot 提供了大量的機械臂的控制接口，例如關節(jié)控制，坐標控制，配套的機械臂的夾爪控制等等，對機械臂變成的初學者是相當有好的。

解釋這些技術如何合作實現(xiàn)自然語言控制機械手臂的功能。

接下來介紹一下硬件設備：

mycobot 280 M5Stack

mycobot 280 M5Stack 是Elephant Robotics 和M5Stack 合作的一款6自由度的協(xié)作性機器人。它外觀結構設計小巧精致，一體式全包裹機身設計，采用高精度伺服電機，無任何外漏線纜。mycobot重量只有850g，機械臂末端最大的負載能夠達到250g，最大工作半徑達到280mm，重復定位精度能夠到0.5mm的誤差范圍內(nèi)。

4.設計思路與實現(xiàn)過程：

https://www.youtube.com/watch?v=Sq1QZB5baNw&pp=ygUVY2hhdGdwdCBjb250cm9sIHJvYm90

大家可以看一下近期OpenAI發(fā)布的一條視頻，人跟機器人聊天，機器人來處理自然語言并且生成相對應的動作執(zhí)行。

也有一些其他的額機械臂也集成了類似的場景。

https://www.youtube.com/watch?v=IGsYgSdrT4Y

我要做的項目就是類似于這個小型版！通過自然語言跟機械臂進行溝通，然后，機械臂執(zhí)行相對應的指令。

接下來我將要說明項目的過程。

語音識別轉文本功能speech-to-text：

為什么要用語音識別轉文本功能呢？用過chatgpt的人知道chatgpt有內(nèi)置的語音聊天的功能，但是我們要集成到PC端和機械臂當中去使用，就不能夠使用ChatGPT的web版本，而是要在本地的計算機當中實現(xiàn)，就要用到ChatGPT的API接口。

ChatGPT API的形式的話只能夠接收“文本”的形式來使用，所以speech-to-text可以講我們講話轉化成文本的形式輸入到電腦當中。

def speech_to_text():
   recognizer = sr.Recognizer()

   with sr.Microphone() as source:
       print("start speaking...")
       audio = recognizer.listen(source)

       try:
           # text = recognizer.recognize_google(audio, language='zh-CN')
           text = recognizer.recognize_google(audio, language='en-US')
           print("you said: " + text)
           return text
       except sr.UnknownValueError:
           print("Google Speech Recognition could not understand audio")
           return None
       except sr.RequestError as e:
           print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
           return None

調用ChatGPT API ＆預訓練

獲取了語音的文本形式，就可以調用API在本地跟ChatGPT進行聊天了。以下是OpenAI 提供調用ChatGPT API的使用方法。

def generate_control_code(prompt):
   openai.api_key = ''
   prompt = f"{pre_training}The command the user wants to execute is：'{prompt}'."

   try:
       response = openai.Completion.create(
           engine="gpt-3.5-turbo",
           prompt=prompt,
           temperature=0.5,
           max_tokens=100,
           top_p=1.0,
           frequency_penalty=0.0,
           presence_penalty=0.0
       )
       code = response.choices[0].text.strip()
       return code
   except Exception as e:
       print(f"error: {e}")
       return ""

代碼當中的API_KEY需要自己去官方申請（需要付費）。

可以關注一下prompt這一句話，這將是要提及到的預訓練。

 prompt = f"{pre_training}The command the user wants to execute is：'{prompt}'."

如果想要獲取精準的回復，需要提前給ChatGPT知道它需要干什么，要讓他干什么，按照我們的想法來輸出。我們先用web版本來進行測試，因為API的搭建比較復雜。

以下是我的prompt（針對于這個項目）,我只想要它輸出機械臂執(zhí)行的代碼給我所以我是這么做的。

Generate Python code that matches the following requirements: 
Use an instance of the MyCobotController class robot to perform a specific action. The instance already contains methods such as move_to_zero() to return to the initial position, grab_position() to move to the grab position, and plus_x_coords(value), plus_y_coords(value), plus_z_coords(value) to move specific distances on the X, Y, and Z axes. 
You don’t need to output other textual content, just output the code directly, for example, the robot arm returns to the origin. robot.move_to_zero()

Here is what I said:
I want the robot arm to return to the origin, and then go to the position to be grabbed to perform grabbing.

這里可以看到能夠成功的完成我的基本需求，但是他輸出了代碼的注釋，這會影響我們之后的結果，所以還是需要進行修改。（讓他只輸出代碼，不要輸出注釋。）

構建新的機械臂API

為什么要構建新的API呢，pymycobot不是已經(jīng)提供了嗎？

當然，pymycobot 提供的API很全面，也很多。我們?nèi)绻o的語音比較復雜，ChatGPT會生成其他的復雜的代碼可能會導致出錯。我根據(jù)我想要目前測試的一些需求構建了一個新的機械臂的API。

class MyCobotController:
   def __init__(self, port, baud):
        self.mc = MyCobot(port, baud)
        self.speed = 80
        self.mode =0
        self.coords = []

   def grab_position(self):
       # self.mc.send_angles([4.83, 13.97, (-99.31), (-1.75), 4.39, (-0.26)], 80)
       self.mc.send_coords([149.2, (-48.3), 201.7, (-176.98), 4.55, (-84.66)], 80, 0)
       time.sleep(2)

   def move_to_zero(self):
       self.mc.send_angles([0,0,0,0,0,0],70)
       time.sleep(2)

   def gripper_open(self):
       self.mc.set_gripper_state(0,80,1)
       time.sleep(2)

目的是為了快速的將整個項目搭建起來，之后還可以在豐富其中的內(nèi)容。

這么做是有原因的，比如說，要讓機械臂去到一個點位進行抓取，用pymycobot的方法可能是下面這樣的:

robot.send_angles([0,0,0,0,0,0],80)
time.sleep(2)
#open gripper
robot.set_grippr_value(1,80,1)
time.sleep(1)
#clos grippr
robot.set_grippr_value(0,80,1)
time.sleep(1)

這樣的話就要輸出很多行的代碼，在其他復雜的情況下可能會導致出錯，重新構建一個方法的話咱就只需要調用一個方法就可以執(zhí)行了,兩行代碼就能解決。

class Newmycobot():
   def grab_action(self):
       self.send_angles([0,0,0,0,0,0],80)
       time.sleep(2)
       #open gripper
       self.set_grippr_value(1,80,1)
       time.sleep(1)
       #clos grippr
       self.set_grippr_value(0,80,1)
       time.sleep(1)
   
robot = Newmycobot()
robot.grab_action()

5.初步成果與展示：

我們先來個快速的調試，用web版本的ChatGPT來實踐一下。