随着大语言模型的快速演进，其与传统技术的深度融合正在催生更高效的行业解决方案。ROS-LLM正是这一趋势的典型代表，它将大语言模型与机器人操作系统（ROS）相结合，旨在提升机器人在复杂环境中的智能决策与控制能力。

如今，借助望获实时Linux系统和瑞芯微RK3588的千元级硬件支持，也能轻松实现这一前沿技术的落地应用，开启具身智能的新篇章。

为什么选择望获实时Linux系统与RK3588？

    微秒级实时响应：望获实时Linux系统以其卓越的实时性能，确保机器人在微秒级别内完成决策与动作，显著提升响应速度。

    千元级硬件支持：瑞芯微RK3588作为一款高性价比的处理器，不仅具备强大的计算能力，还能完美支持边缘计算与工业控制，大幅降低部署成本。

    具身智能的坚实基石：通过ROS-LLM的赋能，机器人能够更精准地感知、理解和交互物理世界，实现从“机械执行”到“智能决策”的跨越。

    快速部署指南

    只需简单几步，就能在望获实时Linux系统上运行ROS-LLM，体验智能机器人的强大能力：

    前期准备

    硬件准备：

    RK3588开发板：京博航友善NanoPC-T6（预装望获实时Linux）购买

    工作主机： Ubuntu笔记本电脑

    软件准备：

    ROS相关功能包

    ament-*/geometry-msgs-*/rosidl-*/action-msgs-*/gnome-terminal

    部署步骤

    步骤一：拉取源码

    git clone https://github.com/chinaheyu/chatgpt_ros.git

    GitHub拉取chatgpt_ros源码时，由于已提前完成拉取操作，系统显示该源码已存在。
    步骤二：修改API指向
    进入源码目录（cd chatgpt_ros），编辑 chatgpt_action_server.py 文件，将API指向修改为您的个人API地址。
    步骤三：加载ROS环境

    执行source /etc/profile.d/ros/setup.bash脚本

    步骤四：安装编译所需的相关包

    确保您的系统已连接互联网，然后输入以下命令安装所需依赖包：

    dnf install ament-* -y

    dnf install geometry-msgs-* -y

    dnf install rosidl-* -y

    dnf install action-msgs-* -y

    dnf install gnome-terminal -y

    步骤五：编译包

    执行 colcon build 开始编译，当显示以下信息时，表示编译完成。

    步骤六：加载功能包

    执行 source install/setup.bash 脚本，加载功能包的环境配置。

    步骤七：导入API KEY
    导入您的API KEY，将 OPENAI_API_KEY 替换为您的实际密钥。
    步骤八：执行程序

    启动演示程序。在控制端输入指令，例如“画一个正方形”或“画一个圆”，ROS-LLM 机制会将自然语言指令解析为具体的运动命令，小乌龟将根据指令运动。实际使用中，您也可以根据需要选择其他大语言模型，ROS-LLM 支持灵活替换和扩展。

    ~$ ros2 launch chatgpt_ros_turtlesim demo.py

通过在望获实时Linux系统与RK3588平台上部署ROS-LLM，您可以轻松实现边缘智能的高效落地。这一技术组合将大语言模型的智能决策能力与实时控制相结合，显著提升了工业控制与边缘计算的智能化水平，为复杂环境下的机器人应用开辟了新的可能性。如果您在部署过程中遇到任何问题，欢迎随时与我们联系！

如需了解更多信息,请访问 (北京国科环宇科技股份有限公司)官网 https://www.ucas.com.cn/