机器人 × 编程 × AI：具身智能与工业自动化新纪元

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import numpy as np
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import math
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# 一条最简单的2关节机械臂，算它末端能到哪？
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def simple_2d_arm(joint1_angle, joint2_angle, link1_length=0.5, link2_length=0.4):
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    """
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    joint1_angle: 第一关节角度（度）
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    joint2_angle: 第二关节角度（度）
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    link1_length: 大臂长度（米）
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    link2_length: 小臂长度（米）
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    """
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    a1, a2 = math.radians(joint1_angle), math.radians(joint2_angle)
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    # 第一关节位置
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    x1 = link1_length * math.cos(a1)
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    y1 = link1_length * math.sin(a1)
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    # 末端（手）位置
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    x2 = x1 + link2_length * math.cos(a1 + a2)
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    y2 = y1 + link2_length * math.sin(a1 + a2)
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    print(f"肘关节位置: ({x1:.3f}m, {y1:.3f}m)")
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    print(f"末端(手)位置: ({x2:.3f}m, {y2:.3f}m)")
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    return (x2, y2)
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# 试试不同角度（相当于机器人的不同姿态）
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print("=== 姿态1：手臂伸直 ===")
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simple_2d_arm(45, 0)    # 向前上方伸直
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print("\n=== 姿态2：弯曲手臂 ===")
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simple_2d_arm(30, 60)   # 弯曲回收

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# 这是一个简化但真实的概念展示：
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# 大模型如何把一句人话变成机器人能执行的步骤
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def ai_plan_robot_task(human_instruction, scene_info):
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    """
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    输入：人的自然语言指令 + 当前场景描述
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    输出：机器人可执行的动作序列
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    实际应用中，这里会调用GPT-4o或Claude
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    """
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    # 模拟大模型的规划结果（真实场景中由LLM生成）
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    plan = {
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        "理解": f"用户想要：{human_instruction}",
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        "分析场景": f"当前环境：{scene_info}",
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        "分解步骤": [
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            {"步骤": 1, "动作": "移动到指定位置前方", "注意": "保持安全距离0.5m"},
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            {"步骤": 2, "动作": "识别目标物体", "注意": "用视觉确认物体类型和姿态"},
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            {"步骤": 3, "动作": "规划抓取路径", "注意": "避开障碍物"},
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            {"步骤": 4, "动作": "抓取物体", "注意": "力度适中，检查是否握稳"},
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            {"步骤": 5, "动作": "移动到目标位置", "注意": "途中持续检测碰撞风险"},
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            {"步骤": 6, "动作": "放置物体", "注意": "确认放置平稳后方松手"},
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        ],
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        "安全检查": ["工作区域无人闯入", "力矩未超限", "电量充足"],
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        "如果失败怎么办": "返回安全位置，向人类求助"
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    }
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    for step in plan["分解步骤"]:
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        print(f"  → 第{step['步骤']}步：{step['动作']}（{step['注意']}）")
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    return plan
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# 试一下
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ai_plan_robot_task(
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    "请把桌上那个红色零件拿过来放到传送带上",
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    "工位桌上有3个零件：红色(圆柱形)、蓝色(方形)、白色(球形)"
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)
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# 运行结果：AI把"拿红色零件"分解成了6个可执行的机器人动作步骤