m1ngsama/robot_arm

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2026-02-20 21:58:29 +08:00

8.3 KiB

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智能语音机械臂

基于"耳-脑-眼-手"全链路闭环的具身智能系统，运行于消费级硬件，完全离线。

English

系统简介

能力	实现
听	Faster-Whisper，本地中文语音识别
想	DeepSeek-R1-1.5B + QLoRA 微调，自然语言 → JSON
看	YOLOv8s 目标检测 + 单应性矩阵手眼标定
动	D-H 逆运动学 + S-Curve 轨迹规划，ESP32 驱动

硬件总成本 ¥317，GPU 需求 RTX 3060 6GB（推理 <4GB 显存，延迟 <200ms）。

系统架构

flowchart TD
    MIC["🎤 麦克风"] --> STT["Faster-Whisper<br/>中文语音识别"]
    STT --> RULE{"规则解析引擎<br/>简单指令匹配"}
    RULE -- "命中" --> ACT["JSON 动作指令"]
    RULE -- "未命中（含物体名）" --> LLM["DeepSeek-R1-1.5B<br/>QLoRA FP16<br/>自然语言 → JSON"]
    LLM --> ACT
    ACT --> VIS["YOLOv8s + Homography<br/>目标检测 · 手眼标定<br/>像素坐标 → 机械臂坐标 mm"]
    VIS --> MOT["arm_main.py<br/>D-H IK + S-Curve"]
    MOT --> ESP["ESP32 PWM → 舵机"]

硬件清单

总计 ¥317

#	物品	规格	数量	单价	合计
1	3D 打印机械臂（散件）	教具级，含亚克力/PLA 结构件	1	¥71	¥71
2	ESP32 开发板	WiFi+蓝牙双核 MCU	1	¥19	¥19
3	ESP32 配件	接插件/扩展板	1	¥5	¥5
4	USB 工业摄像头	免驱，广角，1280×720	1	¥61	¥61
5	数字舵机 MG996R	金属齿轮，高扭矩	5	¥27	¥133
6	稳压电源	6V 6A，舵机专用	1	¥29	¥29

硬件连接

ESP32 引脚：X→14, Y→4, Z→5, B→18, 夹爪→23
电源：舵机与 ESP32 分开供电（外部 6V/6A），防浪涌
摄像头：USB，固定于机械臂前方，覆盖整个工作台面
串口：USB 连接 ESP32，默认 COM3，可通过 ROBOT_PORT 环境变量修改

安装

1. 烧录固件

Arduino IDE 2.x，开发板选 "ESP32 Dev Module"，打开 main.ino，选择串口，点击上传。

2. Python 环境

Python 3.10+，CUDA 11.8 或 12.x。

# 先去 pytorch.org 安装对应 CUDA 版本的 PyTorch，再安装其余依赖
pip install -r requirements.txt

3. 配置

所有可调参数集中在 config.py，支持环境变量覆盖，无需修改代码：

ROBOT_PORT=COM5               python voice_main.py  # 修改串口
LLM_MODEL_PATH=D:\models\lora python voice_main.py  # 修改 LLM 路径
YOLO_MODEL_PATH=runs/best.pt  python voice_main.py  # 修改 YOLO 路径

4. 模型准备

语音 (Whisper)：首次运行自动下载 base 模型，无需准备。

视觉 (YOLO)：需自行训练，50 张样本即可迁移学习：

yolo detect train model=yolov8s.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640
# 产出 runs/detect/train/weights/best.pt → 复制到项目根目录

大模型 (LLM)：需对 DeepSeek-R1-1.5B 或 Qwen1.5-1.8B 进行 LoRA 微调。完整流程见 TRAINING.md。

训练数据格式（Alpaca）：

{
  "instruction": "把削笔刀抬起5厘米",
  "input": "",
  "system": "你是机械臂JSON转换器...",
  "output": "[{\"action\": \"lift\", \"target\": \"part\", \"height\": 50}]"
}

快速上手

python voice_main.py

启动后依次加载：机械臂串口 → YOLO → Whisper → LLM，弹出摄像头窗口。

键盘快捷键

按键	功能
SPACE（按住）	录音，松开即识别
C	进入 / 退出手眼标定模式
R	手动复位到原始姿态
O	强制张开夹爪
Q	退出程序

语音指令

所有指令用普通中文说话即可，无需特殊格式。

抓取与搬运（需视觉定位）

"把削笔刀抓起来"
"抓住那个盒子"
"把削笔刀抬起5厘米"
"将零件举高10公分"

空间运动控制（精确移动）

"向上三厘米"        → Z 轴 +30mm
"向左移动四毫米"     → Y 轴 +4mm
"往前伸10厘米"       → X 轴 +100mm

模糊移动（不指定数值，默认 5cm）

"向左"  "抬起"  "往下"

动作交互

"点头"   → 当前位置上下往复 3 次（幅度 3cm）
"摇头"   → 当前位置左右往复 3 次（幅度 3cm）
"放下"   → 降至桌面高度（Z=-15mm）并松开夹爪
"复位"   → 回到初始安全姿态 [120, 0, 60] mm
"松开"   → 张开夹爪，不移动

语音兼容性：内置谐音纠错，如 "零米"→"厘米"、"小笔刀"→"削笔刀"、"电头"→"点头" 等。

手眼标定

摄像头移动后必须重新标定。按 C 键进入标定模式，依次点击 4 个角点：

P1（左上）←→ 机械臂坐标 (90,  90)
P2（右上）←→ 机械臂坐标 (200,  90)
P3（右下）←→ 机械臂坐标 (200, -90)
P4（左下）←→ 机械臂坐标 (90, -90)

点完第 4 个点后，单应性矩阵立即更新，无需重启。

故障排除

现象	原因	解决
按空格无反应	窗口焦点不在摄像头画面	点击一下摄像头窗口
语音识别乱码	麦克风噪声 / 语速过快	安静环境，语速适中，按住空格 0.5s 再说话
"未找到目标"	YOLO 未检测到物体	调整物体角度、光照；检查是否在训练类别中
抓取位置偏离	摄像头被移动	按 C 重新四点标定
无法连接串口	ESP32 未插入 / 端口号不对	检查设备管理器，修改 `ROBOT_PORT` 环境变量
启动剧烈抖动	五路舵机同时上电浪涌	固件已做阶梯式上电；若仍出现，检查电源容量

核心技术要点

以下是开发过程中解决的关键工程问题，供复刻者参考。

D-H 逆运动学 130mm 的 L4 连杆导致几何解析法在水平移动时产生 40° 轨迹偏移。最终采用 Scipy SLSQP 数值优化器，加入 Pitch=-90° 姿态约束（抓手始终垂直地面），彻底解决非线性偏移。

S-Curve + 多层减震 MG996R 在长力臂下惯性震动严重。减震流水线：倾斜补偿 → 移动平均滤波（deque）→ 速度限制 → EMA 阻尼 → 死区过滤。

双通道解析架构 简单指令（松开、复位、方向移动）走正则规则引擎，微秒级响应，且避免大模型将"向下三厘米"误判为 lift。只有含物体名的复杂指令才交给 LLM（延迟 <200ms）。

Pre-filling 截断 DeepSeek-R1 默认输出思维链（<think>...</think>）。通过手动追加 <｜Assistant｜> 标签进行 Pre-filling，强制跳过思考过程直接输出 JSON，实现 100% 格式遵循率。

Whisper 反幻觉 三道防线，全部封装在 RobotEar.get_text() 内：① 首尾静音裁剪 + 时长过滤；② condition_on_previous_text=False；③ 重复模式正则检测（去除"向右向右向右..."类幻觉）。相关阈值均在 config.py 中统一配置。

工程坑：System Prompt 对齐 训练与推理的 System Prompt 必须完全一致，否则模型输出偏移（如输出 500mm 而非 50mm）。已在代码注释中标注警告。

大模型训练

约 500 条领域数据，QLoRA 微调 DeepSeek-R1-1.5B，Loss 收敛至 0.0519，格式错误率 0%。

完整训练流程见 TRAINING.md，包括：QLoRA 超参数配置、GGUF vs Transformers 方案对比、Pre-filling 推理方案详解、实验结果。

项目结构

robot_arm/
├── README.md          本文档（中文）
├── README_EN.md       English documentation
├── TRAINING.md        大模型 LoRA 微调研究笔记
├── requirements.txt   Python 依赖
├── config.py          全局常量：硬件、运动、音频、手势（支持环境变量覆盖）
│
├── main.ino           ESP32 固件，LEDC PWM 舵机控制
├── arm_main.py        机械臂运动学核心：D-H IK + S-Curve
├── whisper_main.py    语音识别全链路：静音裁剪 → 转录 → 纠错
└── voice_main.py      主程序：语音 → LLM → 视觉 → 控制

关键数据

指标	值
硬件成本	¥317
GPU 需求	RTX 3060 6GB（推理 <4GB 显存）
推理延迟	<200ms（LLM），<50ms（规则引擎）
训练数据量	~500 条
格式错误率	0%
运行模式	完全离线

8.3 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape