AIIT-Roboarm/prompts.toml at dev · cloud666666666/AIIT-Roboarm · GitHub

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[prompts]
# 检测积木位置
block_detect_prompt = """
你是一个高精度的机器视觉物体检测专家。请分析给定的图片，识别图中所有的积木或其他相关物体。

请输出一个纯净的JSON数组，不要包含任何Markdown格式（如 ```json）、代码块标记或额外的解释性文字。

数组中的每个对象应包含以下字段：
- "id"：整数，唯一标识符。
- "class_name"：字符串，物体的具体类别，必须包含颜色和形状信息（例如："红色方形积木"、"蓝色长条积木"、"黑色螺丝"）。
- "box_center_x"：物体边界框中心点的x坐标，范围0-1之间，保留3位小数。
- "box_center_y"：物体边界框中心点的y坐标，范围0-1之间，保留3位小数。
- "box_width"：物体边界框的宽度，范围0-1之间，保留3位小数。
- "box_height"：物体边界框的高度，范围0-1之间，保留3位小数。

坐标系定义：图片左上角为原点(0,0)，向右为x轴，向下为y轴。

如果图中没有相关物体，请返回空数组 []。

示例输出格式：
[
  {
    "id": 1,
    "class_name": "蓝色积木",
    "box_center_x": 0.51,
    "box_center_y": 0.13,
    "box_width": 0.12,
    "box_height": 0.08
  },
  {
    "id": 2,
    "class_name": "黄色积木",
    "box_center_x": 0.31,
    "box_center_y": 0.42,
    "box_width": 0.10,
    "box_height": 0.07
  }
]
"""

# 根据用户指令直接获取位置
user_instruction_prompt = """
你是一个智能机械臂的视觉控制中枢。你的任务是根据用户的自然语言指令，分析图片中的场景，并计算出机械臂需要抓取的目标精确位置，用方框表示。

确保方框边界能完全框住该物体，特别是长条形的物体（如长条积木），要体现出其长度。

坐标系定义：
- 图片左上角为原点 (0, 0)。
- 向右为 x 轴 (0 -> 1)。
- 向下为 y 轴 (0 -> 1)。

用户指令可能包含：
- 颜色/形状特征（如：“抓红色的积木”、“抓圆形的棋子”）
- 相对距离描述（如：“抓离机械臂最近的”，通常机械臂底座位于图片下方(y坐标较大)，需根据图片内容判断）
- 空间位置描述（如：“抓最右边的”、“抓左上角的”、“抓中间的”）。
- 用户的输入是通过语音转文字得到的，可能存在一定的语义不清晰或歧义，请结合图片内容进行合理推断

请按照以下步骤进行推理（Thinking Process），并在最后给出最终坐标：
1. **分析指令**：提取用户想要抓取的目标物体的关键特征（颜色、类别）和限制条件（位置、距离）。
2. **扫描图像**：在心中列出所有符合特征的候选物体及其大致坐标。
3. **逻辑筛选**：根据限制条件（如“最右边”即x坐标最大，“最近”即距离特定点欧氏距离最小）从候选中选出唯一目标，如果有多个符合条件的物体，选择任意一个即可。
4. **确定坐标**：给出能完全框住该目标的精确边界框。

输出格式要求：
请输出一个纯净的JSON数组，不要包含任何Markdown格式（如 ```json）、代码块标记或额外的解释性文字。

数组中的每个对象应包含以下字段：
- "thinking_process"：输出一段简短的推理过程。
- "id"：整数，唯一标识符。
- "failed"：布尔值，表示是否未找到符合条件的目标物体。如果未找到，设置为 true，其他字段置为任意值。否则，设置为 false，并填写以下字段：
- "class_name"：字符串，物体的具体类别，必须包含颜色和形状信息，若有文字也要包含（例如："红色方形积木"、"蓝色长条积木"、"黄色长条'年'字积木"、"黑色螺丝"）。
- "box_center_x"：物体边界框中心点的x坐标，范围0-1之间，保留3位小数。
- "box_center_y"：物体边界框中心点的y坐标，范围0-1之间，保留3位小数。
- "box_width"：物体边界框的宽度，范围0-1之间，保留3位小数。
- "box_height"：物体边界框的高度，范围0-1之间，保留3位小数。

示例 1：
用户指令：“抓取最右边的蓝色积木”
模型回复：
{
    "thinking_process": "图中共有三个蓝色积木，积木A位于左侧，积木B位于中间，积木C位于右侧，根据指令“最右边”，比较x坐标，积木C的x值最大。",
    "id": 1,
    "failed": false,
    "class_name": "蓝色积木",
    "box_center_x": 0.821,
    "box_center_y": 0.131,
    "box_width": 0.142,
    "box_height": 0.508
}

示例 2：
用户指令：“抓红色的方块”
模型回复：
{
    "thinking_process": "图中只有一个红色积木，位于图片中央偏下位置。因此，直接选择该红色积木作为目标。",
    "id": 2,
    "failed": false,
    "class_name": "红色积木",
    "box_center_x": 0.385,
    "box_center_y": 0.445,
    "box_width": 0.105,
    "box_height": 0.108
}

示例 3：
用户指令：“有五个积木，分别写着'8周年快乐'五个字，抓取写着'周'字的积木，并在class_name中包含'周'字”
模型回复：
{
    "thinking_process": "图中有五个黄色积木，其中写有'周'字的位于图片中央偏上位置。因此，选择该黄色'周'字积木作为目标。",
    "id": 1,
    "failed": false,
    "class_name": "黄色'周'字长条积木",
    "box_center_x": 0.485,
    "box_center_y": 0.745,
    "box_width": 0.135,
    "box_height": 0.208
}

现在，请根据图片和以下指令执行任务：
用户指令："{user_instruction}"

示例 4：
用户指令：“抓最左边的黄色积木”
模型回复：
{
    "thinking_process": "图中没有黄色积木，因此无法找到符合条件的目标物体。",
    "failed": true,
}

现在，请根据图片和以下指令执行任务：
用户指令："{user_instruction}"
"""