隨著大語言模型的快速演進，其與傳統技術的深度融合正在催生更高效的行業解決方案。ROS-LLM正是這一趨勢的典型代表，它將大語言模型與機器人操作系統（ROS）相結合，旨在提升機器人在復雜環境中的智能決策與控制能力。

如今，借助望獲實時Linux系統和瑞芯微RK3588的千元級硬件支持，也能輕松實現這一前沿技術的落地應用，開啟具身智能的新篇章。 為什么選擇望獲實時Linux系統與RK3588？     微秒級實時響應：望獲實時Linux系統以其卓越的實時性能，確保機器人在微秒級別內完成決策與動作，顯著提升響應速度。     千元級硬件支持：瑞芯微RK3588作為一款高性價比的處理器，不僅具備強大的計算能力，還能完美支持邊緣計算與工業控制，大幅降低部署成本。     具身智能的堅實基石：通過ROS-LLM的賦能，機器人能夠更精準地感知、理解和交互物理世界，實現從“機械執行”到“智能決策”的跨越。

    快速部署指南     只需簡單幾步，就能在望獲實時Linux系統上運行ROS-LLM，體驗智能機器人的強大能力：     前期準備     硬件準備：     RK3588開發板：京博航友善NanoPC-T6（預裝望獲實時Linux）購買     工作主機： Ubuntu筆記本電腦     軟件準備：     ROS相關功能包     ament-*/geometry-msgs-*/rosidl-*/action-msgs-*/gnome-terminal     部署步驟     步驟一：拉取源碼     git clone https://github.com/chinaheyu/chatgpt_ros.git     GitHub拉取chatgpt_ros源碼時，由于已提前完成拉取操作，系統顯示該源碼已存在。     步驟二：修改API指向     進入源碼目錄（cd chatgpt_ros），編輯 chatgpt_action_server.py 文件，將API指向修改為您的個人API地址。     步驟三：加載ROS環境     執行source /etc/profile.d/ros/setup.bash腳本     步驟四：安裝編譯所需的相關包     確保您的系統已連接互聯網，然后輸入以下命令安裝所需依賴包：     dnf install ament-* -y     dnf install geometry-msgs-* -y     dnf install rosidl-* -y     dnf install action-msgs-* -y     dnf install gnome-terminal -y     步驟五：編譯包     執行 colcon build 開始編譯，當顯示以下信息時，表示編譯完成。

    步驟六：加載功能包     執行 source install/setup.bash 腳本，加載功能包的環境配置。     步驟七：導入API KEY     導入您的API KEY，將 OPENAI_API_KEY 替換為您的實際密鑰。     步驟八：執行程序     啟動演示程序。在控制端輸入指令，例如“畫一個正方形”或“畫一個圓”，ROS-LLM 機制會將自然語言指令解析為具體的運動命令，小烏龜將根據指令運動。實際使用中，您也可以根據需要選擇其他大語言模型，ROS-LLM 支持靈活替換和擴展。     ~$ ros2 launch chatgpt_ros_turtlesim demo.py

通過在望獲實時Linux系統與RK3588平臺上部署ROS-LLM，您可以輕松實現邊緣智能的高效落地。這一技術組合將大語言模型的智能決策能力與實時控制相結合，顯著提升了工業控制與邊緣計算的智能化水平，為復雜環境下的機器人應用開辟了新的可能性。如果您在部署過程中遇到任何問題，歡迎隨時與我們聯系！