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机器人与大模型融合的智能服务系统

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简介：
本研究探讨了将机器人技术与大模型相结合，以构建创新性的智能服务系统，旨在提供更高效、自然的人机交互体验。 基于大模型和行为树的生成式具身智能体系统框架： 1. 行为树是系统的中枢，作为大模型与具身智能之间的桥梁，解决了两者结合面临的挑战。 2. 大语言模型充当着“大脑”的角色。一方面，我们设计了向量数据库和工具调用功能；另一方面，在实现智能体规划时，不再需要大语言模型输出完整的动作序列，而是仅提供一个任务目标，从而大大缓解了具身幻觉现象的出现。 3. 具身机器人则是系统的躯干。在条件节点感知与动作节点控制函数中，我们优化了接口调用和算法设计，提高了感知效率及控制准确性。

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  • 机器人与大模型融合的智能服务系统
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    本研究探讨了将机器人技术与大模型相结合，以构建创新性的智能服务系统，旨在提供更高效、自然的人机交互体验。 基于大模型和行为树的生成式具身智能体系统框架： 1. 行为树是系统的中枢，作为大模型与具身智能之间的桥梁，解决了两者结合面临的挑战。 2. 大语言模型充当着“大脑”的角色。一方面，我们设计了向量数据库和工具调用功能；另一方面，在实现智能体规划时，不再需要大语言模型输出完整的动作序列，而是仅提供一个任务目标，从而大大缓解了具身幻觉现象的出现。 3. 具身机器人则是系统的躯干。在条件节点感知与动作节点控制函数中，我们优化了接口调用和算法设计，提高了感知效率及控制准确性。
     
  • 智能客户服务机器人
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    智能客户服务机器人是一种利用人工智能技术为用户提供自动化的咨询、引导和问题解决服务的软件系统。它能够24小时在线，高效处理大量客户请求，提高服务质量并降低成本。 这类资源稀缺，在网上很难找到，所以只能花钱购买电子版的来分享给有需要的人。
     
  • 基于STM32的智能餐厅服务机器人系统设计.pdf
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    本论文探讨了基于STM32微控制器的智能餐厅服务机器人的设计与实现，涵盖硬件选型、软件架构及功能模块开发。 基于STM32智能餐厅服务系统机器人的设计 本段落档详细介绍了以STM32微控制器为核心构建的智能餐厅服务机器人设计方案。首先概述了项目背景及目标，并阐述了使用STM32微控制器的原因及其优势，包括其强大的处理能力、丰富的外设接口以及低功耗特性。 接下来部分深入探讨硬件平台的选择与设计，具体涉及传感器模块（如超声波测距仪和红外避障传感器）、执行机构（例如舵机控制的机械臂）以及其他关键组件。此外还详细介绍了如何通过STM32微控制器实现这些硬件之间的通信及协调工作，以确保机器人能够准确感知环境并作出相应动作。 软件方面，则重点描述了基于RTOS的操作系统框架、人机交互界面的设计思路以及各类服务功能（如菜品推荐与下单）的具体实现方法。特别强调的是，在整个开发过程中采用了模块化编程思想来简化代码结构，并提高系统的灵活性和可维护性。 最后，文档总结了所面临的技术挑战及解决方案，并对未来可能的发展方向进行了展望。通过本项目的研究实践，旨在为餐饮业引入更高效便捷的服务模式提供参考依据和技术支持。
     
  • 基于STM32的智能餐厅服务机器人系统设计.zip
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    本项目旨在设计一款基于STM32微控制器的智能餐厅服务机器人，集成导航、避障和语音交互功能，提升餐饮业服务效率与顾客体验。 本段落讨论了基于STM32的智能餐厅服务系统机器人的设计。该机器人旨在提高餐饮业的服务效率与顾客满意度，通过集成先进的传感器技术和控制系统实现自主导航、物品配送等功能。设计过程中充分考虑了系统的稳定性和可靠性，并采用了模块化的设计方法以便于维护和升级。此外，还探讨了如何利用STM32微控制器的低功耗特性和强大的处理能力来优化机器人性能，确保其在复杂环境中的良好表现。 此系统不仅关注技术实现层面的问题解决策略，同时也考虑到了用户体验与安全性需求之间的平衡。通过综合运用机械工程、电子电路设计以及软件编程知识，开发团队成功构建了一个能够适应多种餐厅运营模式的智能服务平台。未来的工作将集中于进一步完善人机交互界面，并探索更多应用场景以扩大其商业价值。 该研究为餐饮行业的智能化转型提供了新的思路和技术支持，展示了STM32平台在服务机器人领域的巨大潜力和发展前景。
     
  • 基于机器视觉的智能抓取服务机器人
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    本项目旨在研发一种基于机器视觉技术的智能抓取服务机器人，该机器人能够自主识别并精准抓取不同形状与尺寸的物品，适用于仓储、物流及家庭服务等场景。 机器视觉机器人智能抓取技术能够使机器人通过图像识别来精准地完成物品的拾取操作。这项技术结合了计算机视觉算法与机械臂控制策略，大大提升了工业自动化生产线上的灵活性和效率。
     
  • 智能家庭服务器客户端模型.rar
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    本资源为智能家庭服务器客户端模型，内含一套基于智能家居系统的软件架构设计文档与代码示例，旨在帮助用户构建高效的家庭自动化解决方案。 QT服务器与客户端模型的功能包括：多界面交互操作；客户端通过发送指令给服务器来控制硬件；一键报警功能具备响铃、弹窗及控制时间长度等功能；实时监控接口以及实时传感器检测接口；此外，客户端可以控制服务器的影音播放，并且会持续检查是否连接到服务器。若未成功建立连接，则客户端将无法执行任何操作。
     
  • 机械臂结合大模型与多模态技术的人机协作具身智能体
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    本研究提出了一种创新的人机协作系统，融合了大型语言模型和多模态感知技术，使机械臂能够更高效、自然地与人类协同工作，增强其在复杂环境中的适应性和灵活性。 机械臂结合大模型和多模态技术构成了人机协作的具身智能体。
     
  • 人工智能大型模型的技术与应用
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    人工智能大型模型的技术与应用探讨了当今AI领域中大型语言和数据模型的关键技术、发展趋势及其在各个行业的实际应用案例。 标题中的“AI大模型”指的是近年来在人工智能领域迅速发展的大型深度学习模型，这些模型拥有数亿甚至数千亿的参数，能够处理复杂的任务如自然语言理解和生成、图像识别、语音识别等。这类大模型的发展得益于计算能力的提升和数据量的增长，使它们能学到更深层次的概念。 描述简洁地传达了AI大模型的核心特点：通过大量数据训练后具备高度泛化能力和适应性，并可应用于各种场景中。这些大模型通常使用分布式计算平台如Google的TPU或NVIDIA的GPU集群进行大规模并行计算和权重优化，从而在短时间内完成复杂的任务。 标签中的“人工智能”涵盖了机器学习、深度学习等多个子领域，它是AI大模型的基础理论框架。人工智能的目标是让计算机系统模拟人类智能，而AI大模型正是这一目标的具体实现方式之一。“自然语言处理”（NLP）是指使计算机能够理解和生成人类语言的技术，在这方面，预训练的大型语言模型如BERT、GPT系列以及中国的文心一言和通义千问等取得了显著突破。这些模型在问答、翻译和文本生成等领域展现了强大的能力。 Node.js开发环境中存储第三方模块的目录“node_modules”可能被用于AI大模型的应用中，例如搭建后端服务处理推理请求或进行数据预处理与分析。`node_modules`包含了许多依赖库，包括TensorFlow.js（适用于JavaScript环境的机器学习库）、CUDA驱动等其他相关工具。 实现AI大模型涉及多个技术层面：从清洗、标记和标准化的数据预处理步骤开始，到选择合适的架构如Transformer、ResNet来优化计算效率和性能。训练过程中需要考虑使用适当的优化算法和损失函数，并进行超参数调优。部署时需关注量化、剪枝以及平台兼容性等问题。 AI大模型的应用场景广泛，从搜索引擎的个性化推荐、聊天机器人的智能对话到医疗诊断及金融风险评估等都有所涉及。它们推动了人工智能技术的发展，同时也带来了一些社会问题如数据隐私和算法公平性需要解决的问题。
     
  • 基于企业私有知识库的人工智能大语言模型智能客服机器人问答系统，支持私有化部署
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    本系统是一款集成人工智能技术的智能客服机器人，依托于企业私有知识库的大语言模型，提供精准高效的问答服务，并支持灵活的私有化部署方式。 基于企业私有知识库的LLM大语言模型智能客服机器人问答系统支持私有化部署。 能力包括： 1、专属 AI 问答系统 通过导入现有企业的知识来构建知识库，使AI机器人能够使用该关联的知识库回答问题，从而快速创建出专属于企业的AI问答系统。 2、一键接入模型 ChatWiki已兼容全球超过二十种主流的模型。只需配置相应的API密钥等信息即可顺利接入这些模型。 3、数据自动预处理 提供包括自动分段、QA分割、手动输入和CSV导入等多种方式来加载数据，ChatWiki会自动对上传的数据进行预处理，向量化或QA拆分工作。 4、简单易用的使用方法 通过直观且用户友好的可视化界面设计以及简洁明了的操作步骤，可以轻松完成AI问答机器人及知识库的创建过程。 5、适配不同业务场景 ChatWiki为AI问答机器人提供了多种应用渠道，包括H5链接、嵌入网站和桌面客户端等，以满足企业在各种业务需求下的使用。