基于 OpenArm 的实验室移动操作的表示切换

开源机器人和基础模型降低了实现人工智能的障碍，但语言引导的实验室自动化仍然需要从指令和观察到安全行动的可靠协调。本现场报告介绍了一个用于实验室类型任务的基于 OpenArm 的移动操纵原型，该原型通过将双 OpenArm 机械臂与移动底座、垂直滑动、RGB-D 传感、基于激光雷达的映射、ROS2/MoveIt 执行和配置文件定义的技能界面集成而构建。该系统围绕表示切换进行组织：自然语言请求被限制为已注册的技能调用，传感器观察结果基于地图和对象姿势，对象先验提供角色和技能约束，运行时绑定将经过验证的技能编译为可执行的运动目标。我们使用试运行跟踪和启动检查来评估此集成路径，展示原型如何将缺失的校准、不完整的对象资产和未完成的真实场景视觉基础暴露为显式部署障碍。这些中间表示充当实用的调试接口，用于将语言、感知、规划和机器人安全集成到具体系统中。