UGV Rover PI ROS2 8. Web 端自然语言交互
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8. Web 端自然语言交互
本教程将介绍如何在 Web 端页面用自然语言直接控制机器人。在该教程中，我们使用 Ollama 命令行工具运行大型语言模型，通过命令行输入相应的命令来使用 Gemma 模型进行 JSON 指令生成，生成的 JSON 指令发送给机器人，支持机器人执行基础移动、辅助建图、导航等任务。
8.1 Ollama 简介
Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，用于简化在本地运行大语言模型、降低使用大语言模型的门槛，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，包括如 Qwen2、Llama3、Phi3、Gemma2 等开源的大型语言模型，可以轻松集成到各种应用程序中。Ollama 的目标是使大型语言模型的部署和交互变得简单，无论是对于开发者还是对于终端用户。
8.2 安装与配置 Ollama
1. 点击 Ollama 官网下载 Ollama 的安装包。官方 Ollama 支持不同操作系统下载，根据您的操作系统，选择相应的安装包进行下载。该教程中是在 Windows 操作系统安装的，下载完成后，运行安装包，按照提示完成安装过程。
2. 安装完成后，需要进行 Windows 系统环境变量配置。在“开始”菜单栏中，搜索“高级系统设置”，在系统设置中选择“环境变量”。
3. 在用户变量中选择“新建”，变量名填入：“OLLAMA_HOST”，变量值填入：“:11434”，如下图。填完后点击“OK”进行保存。
4. 如下图显示即为添加成功，最后点击“OK”保存环境变量的配置。
8.3 下载大模型到本地
Ollama 支持 Ollama 模型库上提供的一系列模型，以下是一些可以下载的示例模型，该教程中使用的是 Gemma2:9B 模型。
注意：你应该至少有 8GB RAM 内存大小来运行 7B 的模型，16GB RAM 内存大小来运行 13B 的模型，32GB RAM 内存大小来运行 33B 的模型。我们教程中使用的是 Gemma2:9B 的模型，则需要保证你的电脑 RAM 内存大小有 16GB 及以上。
1. 首先，先确定你的电脑 RAM 内存大小有 16 GB 及以上。在“开始”菜单栏中搜索“任务管理器”，选择“内存”查看内存大小是 16GB 及以上即可。
2. 接着在Windows 系统下，按 Ctrl+R 后输入“cmd”打开终端，通过 pull 命令从 Ollama 远程仓库完整下载大模型到本地。
ollama pull gemma2
3. 下载完成后，可以运行大模型进行测试，随机和 AI 进行对话测试。
ollama run gemma2
8.4 更改 IP 地址
首先，先确定你进行 Ollama 部署的本地 IP 地址是多少，记住这个 IP 地址。
- Windows 系统
按 Ctrl+R，输入 cmd 打开终端，在终端中输入查看 IP 地址的指令：
ipconfig
记住这个 IP 地址，接着在树莓派操作系统中，打开 /home/ws/ugv_ws/src/ugv_main/ugv_chat_ai/ugv_chat_ai/ 这个目录下的 app.py 文件，如下图将第 85 行“:11434”前的 IP 地址更改为你前面所得到的本地 IP 地址。
更改后按 Ctrl+S 保存退出即可。
8.5 底盘驱动
在启动底盘驱动之前，默认您已根据第一章 UGV Rover PI ROS2 1. 准备工作里的内容已结束主程序且远程连接上 Docker 容器。
在容器中，进入该产品 ROS 2 项目的工作空间：
cd /home/ws/ugv_ws
启动小车驱动节点：
ros2 launch ugv_bringup bringup_lidar.launch.py use_rviz:=true
此时，机器人云台会转至中位，摄像头面向前方，可以查看到该产品 Rviz2 模型界面，原地旋转小车可以看见模型中也会跟着一起旋转。
8.6 启动 Web 端 AI 应用
打开一个新的 Docker 容器终端，点击左边侧栏中的“⭐”符号，双击打开 Docker 的远程终端，输入用户名：root，密码：ws。
运行 Web 端 AI 应用：
ros2 run ugv_chat_ai app
运行后成功后如下图所示：
接着在部署 Ollama 的操作系统的浏览器中，访问“树莓派 IP 地址:5000”这个网址进入 AI 应用的界面。如上图所示，这里访问的网址为 “192.168.10.131:5000”。
在与 AI 的聊天界面中，我们需要先给 AI 发一些提示，让 AI 反馈 JSON 指令，从而去控制机器人运动。下面是我们提供的提示，可以直接复制发送给 AI：
You are an assistant helping me with the simulator for robots.Here are some tips you can use to command the robot.
{"T": "1", "type": type, "data": data}
type: drive_on_heading back_up spin stop
data: num
you should return only json in code,without explanation
for examples,
"user": "move 2 units forward."
"assistant": {"T": 1, "type": "drive_on_heading", "data": 2}
"user": "move 2 units back."
"assistant": {"T": 1, "type": "back_up", "data": 2}
"user": "turn left 30 degrees."
"assistant": {"T": 1, "type": "spin", "data": 30}
"user": "stop."
"assistant": {"T": 1, "type": "stop", "data": 0}
等待 1 分钟左右，AI 会反馈直走 2m 的 JSON 指令，如下图：
- type：机器人运动类型。driver_on_heading：前进；back_up：后退；spin：旋转；stop：停止。
- data：机器人运动的数值参数。前进或后退时，单位为 m；旋转时，单位为度。
接着，还需要启动机器人运动的相关接口，在 AI 反馈回 JSON 指令后，实际中的机器人才会进行相应地运动。打开一个新的 Docker 容器终端，运行以下指令：
ros2 run ugv_tools behavior_ctrl
运行完成后，未给机器人运动指令前不会有反馈出来。
示例：让机器人前进 1m。AI 应用会反馈前进 1m 的 JSON 指令，“ros2 run ugv_tools behavior_ctrl”这个指令会反馈出产品移动距离和现在距离等参数，完成 1m 的移动后机器人会停止。
