机械臂智慧零售

案例简介

该 Demo 展示了 K1 平台驱动大象机械臂在智慧零售中的应用，集成了 Function Call 大模型、YOLOv8 目标检测和 OCR 文字识别技术。机械臂通过目标检测精确识别商品，利用 OCR 完成扫码结算，提供高效、智能的购物体验。系统支持语音交互，显著提升了购物的自动化和便捷性，展示了未来零售业的智能化发展方向。

硬件清单

基于 K1 芯片的开发板一块（配套电源）
大象 myCobot 280 系列机械臂一台（配套法兰摄像头、吸泵）
大象 Aikits 人工智能套件一套
USB 麦克风一个
USB 声卡或者扬声器一个

模块清单

本案例包含以下核心模块：

智能商品识别模块 融合语音交互与计算机视觉技术，通过 Function Call 大模型精准解析用户"帮我拿一个橘子"等语音指令，并驱动 Yolov8 实时检测算法在摄像头画面中锁定目标商品。系统可同时识别多个商品的类别及其二维图像坐标。
机械臂运动控制模块 负责机械臂的关节控制、角度控制、吸泵控制。将 Yolov8 检测的二维图像坐标转换为三维机械臂关节角度。
商品扫码模块 通过法兰摄像头通过扫描商品二维码来获取目标商品价格。
付钱结算模块 采用 Paddle OCR 引擎识别支付券。

环境搭建

下载代码

git clone https://github.com/elephantrobotics/jobot-ai-elephant.git ~/

安装系统依赖

sudo apt update
sudo apt install -y \
    spacemit-ollama-toolkit \
    portaudio19-dev \
    python3-dev \
    libopenblas-dev \
    ffmpeg \
    python3-venv \
    python3-spacemit-ort \
    libceres-dev \
    libopencv-dev

安装Python依赖

1）创建 Python 虚拟环境

virtualenv ~/asr-env

2）配置 pip 源为进迭时空镜像源

pip config set global.extra-index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple

3）安装项目依赖

cd ~/jobot-ai-elephant
source ~/asr-env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

下载大模型并部署到Ollama

1）创建并进入模型存储目录

mkdir -p ~/models && cd ~/models

2）下载模型和配置文件

# Download the Qwen2.5 0.5B model
wget -c https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/gguf/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Q4_0.gguf --no-check-certificate
wget -c https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/modelfile/qwen2.5:0.5b.modelfile --no-check-certificate

# Download the Qwen2.5 0.5B-FC model
wget -c https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/gguf/qwen2.5-0.5b-f16-elephant-fc-Q4_0.gguf --no-check-certificate
wget -c https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/modelfile/qwen2.5-0.5b-elephant-fc.modelfile --no-check-certificate

3）将模型部署到 Ollama

ollama create qwen2.5:0.5b -f qwen2.5:0.5b.modelfile
ollama create qwen2.5-0.5b-elephant-fc -f qwen2.5-0.5b-elephant-fc.modelfile

4）检查模型是否部署成功

部署完成之后，执行 ollama list 命令查看服务，如图所示：

5）模型部署完成之后，删掉模型存储目录以节省空间

rm -rf ~/models

音频权限设置

执行下述命令将当前用户加入 audio 用户组，从而赋予用户访问和管理音频设备的权限：

sudo usermod -aG audio $USER

音频模块使用指南

麦克风设备检测与配置

执行以下命令查看系统识别的麦克风设备列表：

arecord -l

典型输出示例：

**** List of CAPTURE Hardware Devices ****
card 1: Camera [USB Camera], device 0: USB Audio [USB Audio]
    Subdevices: 1/1
    Subdevice #0: subdevice #0
card 2: Camera_1 [USB 2.0 Camera], device 0: USB Audio [USB Audio]
    Subdevices: 1/1
    Subdevice #0: subdevice #0
card 3: Device [USB PnP Sound Device], device 0: USB Audio [USB Audio]
    Subdevices: 1/1
    Subdevice #0: subdevice #0

注意识别带有 "Camera" 字段的设备属于摄像头麦克风，不建议选用。上例中应选择 card3 作为主麦克风设备。对应地，修改配置文件路径：~/jobot-ai-pipeline/smart_main_asr.py

record_device = 3  # 录音设备索引号，需根据实际检测结果修改
rec_audio = RecAudioThreadPipeLine(
    vad_mode=1,
    sld=2,
    max_time=2,
    channels=1,
    rate=48000,
    device_index=record_device
)

扬声器设备检测与配置

执行以下命令检测可用扬声器设备：

aplay -l

典型输出示例：

card 0: sndes8326 [snd-es8326], device 0: i2s-dai0-ES8326 HiFi ES8326 HiFi-0 []
    Subdevices: 1/1
    Subdevice #0: subdevice #0
card 2: Device [USB Audio Device], device 0: USB Audio [USB Audio]
    Subdevices: 1/1
    Subdevice #0: subdevice #0

需要修改以下文件的播放设备参数：

1）~/jobot-ai-pipeline/smart_main_asr.py

play_device='plughw:2,0'  # 播放设备设置

2）~/jobot-ai-pipeline/spacemit_audio/play.py

play_device='plughw:2,0'  # 播放设备设置

录音参数配置

1）最大录音时长设置

rec_audio.max_time_record = 3  # 设置最大录音时长（单位：秒）

2）录音模式说明

默认采用非阻塞模式录音
如需同步等待录音完成，请使用 `join()方法：

# 开始录音
rec_audio.max_time_record = 3
rec_audio.frame_is_append = True
rec_audio.start_recording()
rec_audio.thread.join()  # 等待录音完成

启动程序

cd ~/jobot-ai-elephant
source ~/asr_env/bin/activate
python smart_main_asr.py

使用说明：

直接按 Enter 键进入录音模式
默认录音时长为 3 秒
支持模糊指令匹配（如："拿橙子"、"拿苹果"、"结账"等）
大语言模型支持的自然语言指令：
- "给我一个苹果"、"还要一个橙子"等
- 可识别各类物体名称

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