Using LLM for Robotics Control: A Step‑by‑Step Guide

Описание и применение

LLM генерирует список действий для 2‑D робота, который выполняет команды из естественного языка, с проверкой безопасности и возможностью замены симулятора на ROS2.

Задача

Translate natural‑language robot commands into discrete actions while ensuring safety and correctness in a simulated 2D pick‑and‑place environment.

Результат

The LLM generates a valid action list that the simulator executes safely, demonstrating a complete natural‑language control loop that can be ported to ROS2.

Рабочий процесс

• Connect to Oxlo.ai and verify client
• Define world and action space
• Write system prompt to constrain actions
• Build planner to format state and user command
• Execute actions with safety validation
• Run full script and observe output

Доказательства

First, I initialize the OpenAI-compatible client pointing at Oxlo.ai and make a quick sanity call.

Источник

The system prompt grounds the model in the robot's valid actions and forces it to output one command per line.

Источник

Example output: MOVE_TO 7 2 GRIP MOVE_TO 5 9 RELEASE

Источник