基于大语言模型的语音视觉工业机器人控制系统研究：以雪蟹质检为例

为解决工业机器人编程复杂、非专家操作困难的问题，研究人员开发了基于大语言模型（LLM）的语音视觉控制系统，通过自然语言指令实现KUKA工业机器人的动态规划与执行。实验表明，该系统在雪蟹分类任务中成功率达98.46%，显著降低了人机交互门槛，为工业自动化提供了创新解决方案。

　　

在工业4.0向工业6.0演进的背景下，传统工业机器人依赖专业编程语言的局限性日益凸显。非专家用户难以通过复杂代码与机器人交互，而动态生产环境又要求系统具备实时感知与自适应能力。尤其在水产品加工等场景中，人工质检效率低下且标准不一，亟需智能化的解决方案。

加拿大新不伦瑞克大学（University of New Brunswick）CFRIA实验室的研究团队创新性地将大语言模型（LLM）与工业机器人控制相结合，开发出支持语音指令和视觉反馈的自主控制系统。该系统通过Gemini-Flash-2.5模型解析自然语言，配合YOLOv11视觉算法实现雪蟹质量分级，最终以98.46%的成功率完成分类任务，相关成果发表于《Results in Engineering》。

研究采用三大关键技术：1）基于WebSocket的非侵入式机器人通信协议，避免依赖厂商私有方案；2）多模态感知架构，集成语音活动检测（VAD）、LLM意图解析和实时计算机视觉（含MLP分类器和YOLOv11分割模型）；3）模块化Python控制工具链，实现运动规划、碰撞检测与执行反馈的闭环管理。

【实验评估】部分显示：在140组指令测试中，系统对简单运动、视觉任务和复杂指令的成功率均达100%，仅噪声干扰场景出现2例失败。YOLOv11模型在蟹体部位检测中实现92.06%的mAP@50-95精度，MLP分类器对蟹壳洁净度的判断准确率达97%。

【讨论】指出该系统的核心优势在于：1）首次在非协作型工业机器人（KUKA KR50）上实现LLM全流程控制；2）通过视觉-语言协同显著降低任务歧义；3）开源架构易于扩展至包装、装配等领域。尽管LLM推理延迟（平均778-1144ms）暂存优化空间，但其"一次规划-持续执行"机制确保了产线吞吐效率不受影响。

这项研究为人机协作提供了新范式，其"无代码编程"理念将加速工业智能化的普惠应用。未来工作可探索低秩自适应（LoRA）等轻量化技术，进一步提升系统响应速度与跨场景适应能力。