Guida all'uso del Gemini Robotics SDK per il Controllo Robotico con AI

Prima di iniziare, assicurati di avere le seguenti conoscenze di base:

• Conoscenza di base di Python: Consigliamo di seguire un tutorial introduttivo a Python per acquisire familiarità con la sintassi e i concetti fondamentali.
• Familiarità con i concetti di robotica: Una conoscenza di base dell'architettura dei robot, dei sensori e degli attuatori è utile.
• Comprensione di base dei modelli di machine learning: Comprendere i concetti di base del machine learning, come il training dei modelli e l'inferenza, è essenziale. Puoi trovare risorse utili su introduzione al machine learning.

L'SDK può essere installato facilmente tramite PyPI. Si raccomanda l'uso di un ambiente virtuale per evitare conflitti di dipendenze.

pip install safari_sdk

L'SDK Safari è strutturato in diverse librerie principali:

• safari/logging: Librerie relative al logging dei dati del robot.
• safari/model: Librerie relative all'inferenza del modello e all'interfaccia con i server dei modelli.
• safari/flywheel: Librerie e binari relativi all'accesso ai checkpoint del modello, al caricamento dei dati e alla richiesta di fine-tuning del modello.
• examples/: Esempi, inclusa la valutazione del robot e la simulazione dei modelli. Codice di valutazione specifico per Aloha si trova in examples/aloha.

L'architettura dell'SDK può essere visualizzata nel seguente diagramma:

La Flywheel CLI è uno strumento a riga di comando che facilita l'interazione con la piattaforma Gemini Robotics. È disponibile dopo l'installazione del pacchetto pip e fornisce comandi per training dei modelli, serving dei modelli, gestione dei dati e download degli artefatti.

Sintassi:

flywheel-cli <command> [--flags] [--flags]

Di seguito, una descrizione dettagliata dei comandi supportati:

train

Effettua il training di un modello. Richiede l'ID del task, la data di inizio e la data di fine.

serve

Serve un modello. Richiede l'ID del job di training.

list

Elenca i job di training disponibili.

list_serve

Elenca i job di serving disponibili.

data_stats

Mostra le statistiche dei dati disponibili per il training.

download

Scarica gli artefatti da un job di training o da un ID artefatto specifico.

upload_data

Carica i dati al servizio di ingestion dei dati.

version

Mostra la versione dell'SDK.

help

Mostra questo messaggio di aiuto con tutti i comandi e i flag disponibili.

Questa sezione descrive un esempio di base per controllare un robot in un ambiente simulato. Per questo esempio, presupponiamo che tu abbia installato un simulatore robotico come Gazebo e che tu abbia una conoscenza di base di ROS (Robot Operating System).

Nota: Questo esempio richiede l'accesso al Gemini Robotics Trusted Tester Program per accedere alle funzionalità complete dell'SDK.

In questo tutorial, abbiamo esplorato i fondamenti del Gemini Robotics SDK e come utilizzarlo per il controllo robotico tramite l'intelligenza artificiale. Abbiamo visto come installare l'SDK, comprendere la sua architettura e utilizzare la Flywheel CLI. Con le giuste credenziali e un po' di pratica, puoi sfruttare la potenza dei modelli Gemini per creare applicazioni robotiche innovative. Questo apre la strada a nuove frontiere nell'automazione e nel controllo avanzato dei robot.