LMrep：大規模言語モデルとロボットの対話を実現する小規模プロジェクト

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LMrep：大規模言語モデルとロボットの対話を実現する小規模プロジェクト

LMrep：大規模言語モデルとロボットの対話を実現する小規模プロジェクト

LMrepは、大規模言語モデル（LLM）とロボットの連携を目的としたシンプルなPythonプロジェクトです。Windows環境で動作し、CoppeliaSimを用いたロボットシミュレーションとLLMのAPIを組み合わせることで、自然言語によるロボット制御を試みています。環境構築からAPI連携までの手順が明確に示されており、LLMを応用したロボット制御の入門として有用です。

https://github.com/Reelv/LMrep

概要

LMrepは、大規模言語モデル（LLM）とロボットの対話・制御を目指したシンプルなPythonプロジェクトです。本リポジトリは、Windows上でPython 3.10.14環境を構築し、CoppeliaSimを使ったロボットシミュレーションとLLMのAPI連携を通じて、自然言語によるロボット操作を実現します。APIキーの設定や仮想環境構築、依存関係のインストールが詳細に記されており、ロボットと大規模言語モデルの融合に興味がある研究者や開発者に適した入門用リポジトリです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 11
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 大規模言語モデルとロボットシミュレーションの連携を実装
  • CoppeliaSimを利用したロボット制御の仮想環境を提供
  • Python 3.10.14とconda環境下で動作し、依存関係が明確
  • APIキー設定による外部LLMサービスとの接続サポート

技術的なポイント

LMrepの技術的な特徴は、大規模言語モデル（LLM）を実際にロボット制御に活用するためのシンプルなアーキテクチャにあります。主にPythonで実装されており、Windows上で動作することを前提としています。ロボットシミュレーションにはCoppeliaSim Edu版（バージョン4.1.0）を採用し、これにより物理的なロボットを用意せずに動作検証が可能です。

LLMとの連携は、魔塔社区などの外部APIを利用しており、APIキーをmodelscope.jsonに設定することで認証と通信を実現しています。このアプローチにより、ローカル環境に大規模モデルを配置せずに高性能な言語理解能力を利用可能です。dronellm.pyやLLM_ctrl.pyなどのスクリプトでは、ユーザからの自然言語入力を解析し、CoppeliaSim上のドローンシミュレーションを制御するためのコマンドに変換する処理が実装されています。

また、プロジェクトはconda仮想環境での構築手順を詳細にREADMEに記載しているため、依存パッケージの競合を防ぎつつ再現性の高い環境を簡単にセットアップ可能です。requirements.txtに必要なライブラリが明示されており、Python 3.10.14のバージョン固定も安定動作のために有効です。

ソースコードは比較的コンパクトで、LLMへの問い合わせ、レスポンス解析、ロボットコマンド生成、シミュレーション起動・制御の順に処理が流れる構造です。これにより、LLMの言語理解力とロボット制御の物理挙動を統合した新しいインタラクション方法を模索しています。将来的には、より複雑なタスクや実機ロボットへの展開も視野に入れられる設計となっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LLM_ctrl.py: LLMを用いたロボット制御のメイン制御ロジック
  • README.md: 環境構築手順や使用方法を記載したドキュメント
  • dronecontroller.py: ドローンのシミュレーション制御モジュール
  • dronellm.py: LLMとの通信・対話を担当するモジュール
  • modelscope.json: APIキーなど外部サービス連携設定ファイル

…他 6 ファイル

まとめ

LLMとロボットの連携を学ぶ最適な入門プロジェクト。

リポジトリ情報：