【具身智能机器人高级实战】第5章： 基础模型 (Foundation Models) 在机器人中的应用

3.4.1 VLM/LLM 作为规划器

目标：把自然语言指令（“把红色盒子放到桌子上”）转化为一条可直接送给机器人执行的动作序列

• 输入：自然语言描述 + 当前视觉状态
• 输出：动作列表 [(action_name, params), …]，例如 [("move_to", {"x":1.2,"y":0.5}), ("grasp", {}), ("lift", {}), ("place", {"table_id": 3})]

下面给出一套可直接运行的 Python 示例（基于 PyTorch、HuggingFace Transformers 和 OpenAI‑style LLM API），并在每一步都加上注释与优化技巧。

⚠️ 说明

• 视觉编码器采用 CLIP ViT‑B/32 或者 ResNet‑50，输出一个 512‑维向量。
• 所有的网络均在 CUDA 上运行，使用 torch.compile（PyTorch 2.0）来加速推理。
• 机器人控制层采用伪接口 RobotInterface；请根据实际 SDK 替换。