利用图逻辑编排机械臂的‘视觉感知-规划-执行-反馈’闭环：Robotic Control Loops in LangGraph
在现代工业和科研领域，机器人技术正以前所未有的速度发展，尤其是机械臂，它们在制造、医疗、探索等多个场景中扮演着核心角色。然而，要让机械臂从简单的重复性任务走向智能化的自主操作，需要一套高效、鲁棒的控制系统。传统的机器人控制往往依赖于预设的程序和复杂的状态机，在面对动态、不确定的环境时显得力不从心。
随着人工智能，特别是大型语言模型（LLMs）和多模态模型（VLMs）的兴起，我们有机会重新构想机器人控制的范式。通过将LLMs的推理能力与机器人的物理执行能力结合，我们可以构建更加灵活、适应性强的机器人系统。然而，如何有效地组织这种复杂的“感知-规划-执行-反馈”闭环，管理其状态，并处理各种条件分支和潜在的错误，是一个巨大的挑战。
LangGraph，作为LangChain生态系统的一部分，提供了一个强大的解决方案。它允许我们使用图结构来定义和管理有状态的、多参与者的、包含循环的应用程序。这种基于图的逻辑与机器人控制的闭环天生契合，能够以一种声明式、模块化的方式来编排复杂的机器人行为。
本次讲座将深入探讨如何利用LangGraph构建一套用于机械臂的“视觉感知-规划-执行-反馈”（Sense-Plan-Act-Feedback, SPAF）闭环控制系统。我们将从SPAF循环的基本原理讲起，逐步引入LangGraph的核心概念，并最终通过一个具体的代码示例，展示如何将两者无缝集成，从而实现对机械臂的智能控制。
第一章：机器人控制的SPAF循环
“感知-规划-执行-反馈”闭环是自主机器人系统的核心范式。它描述了机器人如何与环境交互，实现其目标。
1.1 感知 (Sense)
感知是机器人获取其周围环境信息的过程。对于机械臂而言，视觉感知尤为关键，因为它提供了关于物体位置、形状、颜色以及环境布局的丰富信息。
- 输入：原始传感器数据，例如来自RGB-D相机（彩色图像、深度图）、激光雷达、触觉传感器、内部编码器数据等。
- 处理：
- 图像处理：去噪、色彩校正、特征提取。
- 目标检测与识别：使用卷积神经网络（CNN）或Transformer模型（如YOLO、Mask R-CNN、DETR）识别环境中的特定物体。
- 姿态估计：确定物体相对于机器人基坐标系或相机坐标系的精确三维位置和方向。
- 语义理解：结合多模态大模型（VLM）对图像和文本的理解能力，将原始视觉信息转化为高级语义描述，例如“桌子上有一个红色的杯子，旁边是我的手机”。
- 状态估计：整合机器人自身的关节角度、末端执行器姿态等内部状态数据。
- 输出：结构化的环境状态表示（例如，物体列表、它们的ID、3D姿态、属性），以及机器人自身的当前状态。这些信息将作为规划阶段的输入。
1.2 规划 (Plan)
规划是根据当前感知到的环境状态和预设的任务目标，生成一系列机器人可以执行的动作序列的过程。
- 输入：当前环境状态、机器人自身状态、任务目标（例如，“拿起红色的杯子并放到垫子上”）。
- 处理：
- 任务分解：将高层任务分解为一系列子任务。例如，“拿起杯子”可能分解为“移动到杯子上方”、“下降”、“抓取”、“抬起”。
- 路径规划 (Motion Planning)：计算从当前机器人姿态到目标姿态的无碰撞路径。这可能涉及关节空间规划或笛卡尔空间规划，并考虑障碍物规避、关节限制和动力学约束。
- 动作序列生成：根据分解的子任务和路径规划结果，生成一系列具体的机器人指令（如，关节角度、末端执行器速度、抓取力等）。LLMs在这里可以发挥巨大作用，它们能将自然语言的任务描述转化为具体的、可执行的机器人动作指令，甚至处理不确定性和上下文信息。
- 策略选择：在有多种可行路径或动作时，选择最优策略（例如，基于效率、安全性或成功率）。
- 输出：一个有序的、可执行的机器人动作序列（例如，JSON格式的指令列表）。
1.3 执行 (Act)
执行是将规划好的动作序列转化为物理世界中机器人实际运动的过程。
- 输入：由规划阶段生成的机器人动作序列。
- 处理：
- 指令解析：将抽象的动作指令解析为机器人控制器能够理解的底层命令。
- 运动控制：通过逆运动学、前馈控制、PID控制等技术，驱动机器人关节电机，使其按照规划的轨迹移动。
- 末端执行器控制：控制夹爪、吸盘等末端执行器执行抓取、放置等操作。
- 安全监控：在执行过程中持续监控机器人状态，确保不超出安全限制，避免碰撞。
- 输出：动作执行结果（成功/失败）、实际执行的机器人状态变化、可能产生的错误信息。
1.4 反馈 (Feedback)
反馈是评估动作执行结果，并根据结果调整后续行为或更新系统状态的过程。这是闭环控制的关键所在。
- 输入：执行阶段的动作执行结果、新的传感器数据（再次感知到的环境状态）。
- 处理：
- 结果验证：比较实际的执行结果与预期的结果。例如，检查物体是否真的被抓起，是否到达了目标位置。这可能需要再次调用感知模块。
- 状态更新：根据执行结果更新机器人的内部状态和对环境的理解。例如，如果成功抓取，则更新物体的位置为“在机器人手中”。
- 误差分析：识别执行中出现的问题或偏差。
- 决策：
- 如果任务完成且成功，则终止或进入下一个任务。
- 如果任务未完成但进展顺利，则继续执行下一个动作。
- 如果发生错误或与预期严重不符，则触发重新规划（re-plan）或错误恢复机制。
- 输出：更新后的系统状态，以及关于下一步行动的决策（例如，继续、重新规划、终止、错误处理）。
这个SPAF循环构成了机器人自主行为的骨架，而LangGraph将为我们提供一个优雅的框架来编排这个复杂的舞蹈。
第二章：LangGraph核心概念
LangGraph是LangChain家族的一个高级库，专注于构建有状态、多代理且包含循环的应用程序。它通过图论的范式来表示和管理应用程序的逻辑流和状态。
2.1 为什么选择LangGraph？状态管理与循环
在复杂的自主系统中，如机器人控制，我们面临以下挑战：
- 状态管理：系统需要跟踪机器人的当前姿态、环境理解、任务进度、历史动作等大量信息。
- 条件逻辑：根据不同的感知结果或执行反馈，系统需要采取不同的行动路径（例如，成功则继续，失败则重试或重新规划）。
- 循环行为：SPAF循环本身就是一种持续的循环，直到任务完成或失败。
- 模块化：将感知、规划、执行、反馈等功能解耦，使得系统易于开发、测试和维护。
LangGraph通过其核心组件——节点、边和图状态——完美地解决了这些挑战。
2.1.1 节点 (Nodes)
节点是LangGraph图中的基本计算单元。每个节点封装了一个特定的任务或逻辑片段。在机器人控制的上下文中，SPAF循环的每个阶段（感知、规划、执行、反馈）都可以自然地映射为一个节点。
- 功能：执行特定的计算，例如调用一个大模型、执行一个数据库查询、或者与外部API（如机器人控制器）交互。
- 输入：从图状态中获取所需的数据。
- 输出：更新图状态中的某些字段，并将控制权传递给下一个节点。
2.1.2 边 (Edges)
边定义了节点之间的流转路径。LangGraph支持两种类型的边：
- 普通边 (Default Edges)：直接将一个节点的输出连接到另一个节点的输入。当源节点执行完毕后，控制权无条件地传递给目标节点。
- 条件边 (Conditional Edges)：根据源节点的输出结果，动态地决定下一个要执行的节点。这是LangGraph实现复杂逻辑和循环的关键。条件边通常需要一个“路由器”函数，该函数根据节点输出返回一个字符串（下一个节点的名称）或一个列表（多个并行执行的节点）。
2.1.3 图状态 (Graph State)
图状态是LangGraph应用程序中所有节点共享的单一、可变的数据结构。它存储了应用程序的当前上下文、所有相关数据和中间结果。
- 功能：作为“单一事实来源”，确保所有节点都能访问到最新的信息。
- 更新：每个节点在执行完毕后，可以返回一个对图状态的更新字典。LangGraph会智能地将这些更新合并到当前的图状态中。
- 持久化：图状态可以被持久化，以便在应用程序崩溃或重启后恢复。
在机器人控制中，图状态将包含机器人当前姿态、环境理解、任务目标、规划历史、错误信息等所有关键信息。
2.1.4 循环与条件逻辑：构建复杂行为
LangGraph最强大的特性之一是其构建复杂循环和条件逻辑的能力。通过结合条件边和图状态，我们可以：
- 实现迭代：例如，在反馈节点判断需要重新规划时，可以将控制权返回给规划节点，形成一个“规划-执行-反馈”的循环。
- 处理分支：根据感知结果的不同（例如，是否检测到目标物体），选择不同的处理路径。
- 错误恢复：当执行节点报告错误时，可以跳转到专门的错误处理节点，尝试恢复或请求人工干预。
LangGraph的StateGraph类允许我们定义一个状态机，其中每个节点是一个函数，每条边是一个路由规则。它提供了一个清晰、声明式的方式来构建复杂的控制流，这对于机器人SPAF闭环至关重要。
第三章：将SPAF映射到LangGraph架构
现在，我们将SPAF循环的各个阶段与LangGraph的核心概念进行映射，设计一个用于机械臂控制的LangGraph架构。
3.1 定义机器人系统状态 (RobotGraphState)
首先，我们需要定义LangGraph的共享状态。这个状态将包含机器人控制所需的全部信息。我们使用TypedDict来定义一个清晰、类型安全的结构。
from typing import List, Dict, Any, Literal, TypedDict, Optional
class RobotGraphState(TypedDict):
"""
表示机器人控制循环的图状态。
"""
task_description: str # 当前任务的自然语言描述
robot_pose: Dict[str, Any] # 机器人当前姿态 (关节角度, 末端执行器位置等)
environment_map: Dict[str, Any] # 感知到的环境信息 (物体列表, 它们的姿态, 属性)
plan: List[Dict[str, Any]] # 当前的动作规划序列
current_step: int # 当前计划执行到的步骤索引
feedback: Optional[str] # 来自反馈节点的简短描述
status: Literal["IDLE", "SENSING", "PLANNING", "ACTING", "FEEDBACK", "SUCCESS", "FAILURE", "ERROR"] # 系统当前状态
error_message: Optional[str] # 错误信息
retry_count: int # 当前步骤重试次数
max_retries: int # 最大重试次数
goal_achieved: bool # 任务是否完成
last_action_success: bool # 上一个动作是否成功RobotGraphState字段说明：
task_description：用户输入的任务，例如“拿起红色的杯子放到绿色垫子上”。robot_pose：表示机器人当前的物理状态，如关节角度、末端执行器（夹爪）的位置和方向。environment_map：通过视觉感知获得的对环境的理解，例如识别出的物体列表，每个物体的名称、3D坐标、尺寸等。plan：一个动作序列，其中每个动作都是一个字典，包含动作类型（如move_joint,grasp,release）和参数。current_step：plan列表中当前正在执行或即将执行的动作的索引。feedback：反馈节点生成的对执行结果的简要评估。status：表示整个控制循环的当前阶段，有助于调试和高层监控。error_message：捕获执行过程中发生的任何错误。retry_count：记录当前动作的重试次数，用于实现简单的错误恢复策略。max_retries：允许的最大重试次数。goal_achieved：布尔标志，指示任务是否已成功完成。last_action_success: 布尔标志，指示上一个动作是否成功。
3.2 SPAF节点实现
我们将SPAF循环的每个阶段实现为一个LangGraph节点函数。这些函数将接收当前的RobotGraphState，执行其特定逻辑，并返回一个字典来更新RobotGraphState。
3.2.1 感知节点 (SenseNode)
sense_node将模拟调用视觉感知系统，更新environment_map和robot_pose。在实际应用中，这里会集成CV模型或多模态LLM。
# 假设的视觉感知模型和机器人API
def mock_vision_model_inference(camera_feed: Any) -> Dict[str, Any]:
"""模拟视觉模型推断，识别物体及其姿态。"""
print("[Sense] 模拟视觉模型感知环境...")
# 实际中会调用VLM或CV模型
# 假设识别到一个红色杯子和一个绿色垫子
return {
"cup_red": {"id": "cup_red_001", "position": [0.5, 0.2, 0.1], "orientation": [0,0,0,1], "color": "red"},
"mat_green": {"id": "mat_green_001", "position": [0.3, -0.4, 0.0], "orientation": [0,0,0,1], "color": "green"}
}
def mock_get_robot_pose() -> Dict[str, Any]:
"""模拟获取机器人当前姿态。"""
print("[Sense] 模拟获取机器人当前姿态...")
return {"joint_angles": [0, 0, 0, 0, 0, 0], "gripper_state": "open"}
def sense_node(state: RobotGraphState) -> Dict[str, Any]:
"""
感知节点：利用视觉感知系统获取环境信息，并更新机器人姿态。
"""
print("n--- 感知节点 (SenseNode) ---")
# 模拟相机输入
camera_feed = "current_camera_image.jpg" # 实际中是图像数据
# 获取环境地图
env_map = mock_vision_model_inference(camera_feed)
# 获取机器人当前姿态
robot_current_pose = mock_get_robot_pose()
print(f"[Sense] 感知到环境: {list(env_map.keys())}")
print(f"[Sense] 机器人当前姿态: {robot_current_pose}")
return {
"environment_map": env_map,
"robot_pose": robot_current_pose,
"status": "SENSING",
"feedback": "环境感知完成。"
}3.2.2 规划节点 (PlanNode)
plan_node将使用LLM根据任务描述和环境信息生成具体的动作序列。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_community.llms import OpenAI # 假设使用OpenAI LLM
# 模拟LLM
def mock_llm_plan(task: str, env_map: Dict[str, Any], robot_pose: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
模拟LLM根据任务和环境信息生成动作规划。
在实际中，这里会调用一个真正的LLM，例如OpenAI GPT-4，并配合Function Calling或Pydantic输出解析。
"""
print(f"[Plan] LLM正在根据任务 '{task}' 和环境信息进行规划...")
# 假设LLM理解“拿起红色杯子放到绿色垫子上”
# 并且知道红色杯子和绿色垫子的位置
# 这是一个简化的硬编码规划，实际LLM会动态生成
if "cup_red" in env_map and "mat_green" in env_map:
cup_pos = env_map["cup_red"]["position"]
mat_pos = env_map["mat_green"]["position"]
return [
{"action_type": "move_to_pose", "target_pose": [cup_pos[0], cup_pos[1], cup_pos[2] + 0.1, 0,0,0,1], "description": "移动到红色杯子上方"},
{"action_type": "move_to_pose", "target_pose": [cup_pos[0], cup_pos[1], cup_pos[2], 0,0,0,1], "description": "下降到红色杯子"},
{"action_type": "grasp", "object_id": "cup_red_001", "description": "抓取红色杯子"},
{"action_type": "move_to_pose", "target_pose": [cup_pos[0], cup_pos[1], cup_pos[2] + 0.1, 0,0,0,1], "description": "抬起红色杯子"},
{"action_type": "move_to_pose", "target_pose": [mat_pos[0], mat_pos[1], mat_pos[2] + 0.1, 0,0,0,1], "description": "移动到绿色垫子上方"},
{"action_type": "move_to_pose", "target_pose": [mat_pos[0], mat_pos[1], mat_pos[2] + 0.05, 0,0,0,1], "description": "下降到绿色垫子"},
{"action_type": "release", "object_id": "cup_red_001", "description": "释放红色杯子"},
{"action_type": "move_to_pose", "target_pose": [mat_pos[0], mat_pos[1], mat_pos[2] + 0.1, 0,0,0,1], "description": "抬起"}
]
else:
print("[Plan] 环境中未检测到所有所需物体，无法生成完整规划。")
return []
def plan_node(state: RobotGraphState) -> Dict[str, Any]:
"""
规划节点：根据任务描述和环境信息生成动作序列。
"""
print("n--- 规划节点 (PlanNode) ---")
task = state["task_description"]
env_map = state["environment_map"]
robot_pose = state["robot_pose"]
# 调用LLM生成规划
new_plan = mock_llm_plan(task, env_map, robot_pose)
if not new_plan:
print("[Plan] 规划失败，无法生成动作序列。")
return {
"status": "FAILURE",
"error_message": "规划失败：无法生成有效动作序列。",
"plan": [],
"current_step": 0
}
print(f"[Plan] 生成了 {len(new_plan)} 步动作规划。")
for i, step in enumerate(new_plan):
print(f" 步骤 {i+1}: {step.get('description', step['action_type'])}")
return {
"plan": new_plan,
"current_step": 0, # 从第一个步骤开始执行
"status": "PLANNING",
"feedback": "动作规划完成。"
}
3.2.3 执行节点 (ActNode)
act_node将负责与机器人硬件API交互，执行当前计划中的一个动作。
# 假设的机器人硬件API
class MockRobotAPI:
def __init__(self):
self.current_joint_angles = [0.0] * 6
self.gripper_state = "open"
self.held_object = None
def move_to_pose(self, target_pose: List[float]) -> bool:
"""模拟移动到目标姿态。"""
print(f"[Act] 机器人移动到姿态: {target_pose[:3]}...")
# 模拟运动时间
import time
time.sleep(0.5)
# 假设总是成功
self.current_joint_angles = [angle + 0.1 for angle in self.current_joint_angles] # 模拟关节变化
return True
def grasp(self, object_id: str) -> bool:
"""模拟抓取物体。"""
print(f"[Act] 机器人尝试抓取物体: {object_id}...")
# 模拟抓取成功或失败的随机性
import random
success = random.choice([True, True, False]) # 2/3概率成功
if success:
self.gripper_state = "closed"
self.held_object = object_id
print(f"[Act] 成功抓取 {object_id}。")
else:
print(f"[Act] 抓取 {object_id} 失败！")
return success
def release(self, object_id: str) -> bool:
"""模拟释放物体。"""
print(f"[Act] 机器人尝试释放物体: {object_id}...")
if self.held_object == object_id:
self.gripper_state = "open"
self.held_object = None
print(f"[Act] 成功释放 {object_id}。")
return True
print(f"[Act] 释放 {object_id} 失败，未持有该物体。")
return False
# 实例化模拟机器人API
robot_api = MockRobotAPI()
def act_node(state: RobotGraphState) -> Dict[str, Any]:
"""
执行节点：执行当前计划中的一个动作。
"""
print("n--- 执行节点 (ActNode) ---")
current_plan = state["plan"]
current_step_idx = state["current_step"]
if current_step_idx >= len(current_plan):
print("[Act] 所有计划步骤已执行完毕。")
return {"status": "SUCCESS", "goal_achieved": True, "feedback": "所有动作执行完毕。"}
action = current_plan[current_step_idx]
action_type = action["action_type"]
action_desc = action.get("description", action_type)
print(f"[Act] 正在执行步骤 {current_step_idx + 1}: {action_desc} ({action_type})...")
success = False
error_msg = None
try:
if action_type == "move_to_pose":
success = robot_api.move_to_pose(action["target_pose"])
elif action_type == "grasp":
success = robot_api.grasp(action["object_id"])
elif action_type == "release":
success = robot_api.release(action["object_id"])
else:
error_msg = f"未知动作类型: {action_type}"
print(f"[Act] {error_msg}")
success = False
except Exception as e:
error_msg = f"机器人API调用失败: {e}"
print(f"[Act] {error_msg}")
success = False
next_step_idx = current_step_idx + 1 if success else current_step_idx
return {
"current_step": next_step_idx,
"status": "ACTING",
"last_action_success": success,
"error_message": error_msg if not success else None,
"feedback": f"动作 '{action_desc}' 执行{'成功' if success else '失败'}。"
}3.2.4 反馈节点 (FeedbackNode)
feedback_node将评估上一个动作的执行结果，并决定下一步是继续、重试、重新规划还是任务完成。
def feedback_node(state: RobotGraphState) -> Dict[str, Any]:
"""
反馈节点：评估上一个动作的执行结果，并决定下一步动作。
"""
print("n--- 反馈节点 (FeedbackNode) ---")
last_action_success = state["last_action_success"]
current_step_idx = state["current_step"]
plan_length = len(state["plan"])
retry_count = state["retry_count"]
max_retries = state["max_retries"]
error_message = state["error_message"]
new_status = "FEEDBACK"
next_action_decision = None # 用于条件路由的输出
if last_action_success:
print(f"[Feedback] 上一个动作执行成功。当前进度：{current_step_idx}/{plan_length}")
if current_step_idx >= plan_length:
print("[Feedback] 所有计划步骤已成功执行，任务完成。")
new_status = "SUCCESS"
next_action_decision = "GOAL_ACHIEVED"
else:
print("[Feedback] 继续执行下一个计划步骤。")
new_status = "ACTING" # 实际是回到ActNode
next_action_decision = "CONTINUE_ACTING"
# 成功后重置重试计数
new_retry_count = 0
else:
print(f"[Feedback] 上一个动作执行失败。错误信息: {error_message}")
new_retry_count = retry_count + 1
if new_retry_count <= max_retries:
print(f"[Feedback] 尝试重试当前动作。重试次数: {new_retry_count}/{max_retries}")
new_status = "ACTING" # 实际是回到ActNode
next_action_decision = "RETRY_ACTION"
else:
print(f"[Feedback] 达到最大重试次数，尝试重新规划。")
new_status = "PLANNING" # 实际是回到PlanNode
next_action_decision = "REPLAN"
return {
"status": new_status,
"retry_count": new_retry_count,
"feedback": f"动作评估完成，决定：{next_action_decision}",
"next_action_decision": next_action_decision # 这是LangGraph条件路由的关键
}
3.3 构建LangGraph：连接节点与定义路由
现在我们将这些节点连接起来，形成一个完整的SPAF闭环。我们将使用StateGraph来定义这个状态机。
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
def build_robot_graph():
"""
构建机器人控制的LangGraph。
"""
workflow = StateGraph(RobotGraphState)
# 1. 添加节点
workflow.add_node("sense", sense_node)
workflow.add_node("plan", plan_node)
workflow.add_node("act", act_node)
workflow.add_node("feedback", feedback_node)
# 2. 定义图的入口和初始路径
# 任务开始时，首先进行感知
workflow.set_entry_point("sense")
# 3. 定义边和条件路由
# 从 'sense' 到 'plan'
workflow.add_edge("sense", "plan")
# 从 'plan'
# 如果规划失败，则直接结束 (例如，如果LLM无法生成有效规划)
# 否则，进入执行阶段
def route_plan_output(state: RobotGraphState) -> str:
if state["status"] == "FAILURE" and state["error_message"] == "规划失败：无法生成有效动作序列。":
return "END_FAILURE"
return "act"
workflow.add_conditional_edges(
"plan",
route_plan_output,
{
"act": "act",
"END_FAILURE": END # 规划失败直接结束
}
)
# 从 'act' 到 'feedback'
workflow.add_edge("act", "feedback")
# 从 'feedback' 进行条件路由
# 这是整个闭环的核心
def route_feedback_output(state: RobotGraphState) -> str:
decision = state["next_action_decision"]
if decision == "GOAL_ACHIEVED":
return "END_SUCCESS"
elif decision == "CONTINUE_ACTING" or decision == "RETRY_ACTION":
return "act" # 回到执行节点，执行下一步或重试当前步
elif decision == "REPLAN":
return "plan" # 回到规划节点，进行重新规划
else:
return "END_FAILURE" # 未知情况或严重错误导致失败
workflow.add_conditional_edges(
"feedback",
route_feedback_output,
{
"act": "act",
"plan": "plan",
"END_SUCCESS": END, # 任务成功结束
"END_FAILURE": END # 任务失败结束
}
)
# 编译图
app = workflow.compile()
return appLangGraph图结构说明：
- Entry Point:
sense。任何任务都从感知环境开始。 - Sense -> Plan: 感知完成后，无条件地进入规划阶段。
- Plan -> Act / END:
- 如果
plan_node成功生成了动作序列，则进入act节点开始执行。 - 如果
plan_node因无法生成有效规划而失败，则直接终止（END_FAILURE）。
- 如果
- Act -> Feedback: 无论执行成功与否，执行完成后都进入反馈阶段进行评估。
- Feedback -> Act / Plan / END:
- GOAL_ACHIEVED: 如果任务完成且成功，终止（
END_SUCCESS）。 - CONTINUE_ACTING: 如果上一步成功且任务未完成，继续回到
act节点执行计划的下一步。 - RETRY_ACTION: 如果上一步失败且未达最大重试次数，回到
act节点重试当前步骤。 - REPLAN: 如果上一步失败且已达最大重试次数，回到
plan节点进行重新规划。 - END_FAILURE: 其他未处理的失败情况，终止任务。
- GOAL_ACHIEVED: 如果任务完成且成功，终止（
这个结构清晰地定义了机器人SPAF闭环的逻辑流和状态转换。
第四章：代码实战：一个简化的机械臂任务
我们将通过一个简化的“拿起红色杯子放到绿色垫子上”的机械臂任务来演示LangGraph的应用。
4.1 环境准备与依赖
确保你已经安装了LangChain和LangGraph。
pip install langchain langchain-core langgraph4.2 模拟机器人API与传感器数据
我们已经在前面定义了MockRobotAPI和mock_vision_model_inference，它们模拟了与真实机器人硬件和视觉系统的交互。
模拟机器人API接口概览
| 方法名称 | 输入参数 | 输出参数 (返回值) | 描述 |
|---|---|---|---|
move_to_pose |
target_pose: List[float] |
bool |
机器人末端执行器移动到指定姿态 |
grasp |
object_id: str |
bool |
机器人尝试抓取指定ID的物体 |
release |
object_id: str |
bool |
机器人尝试释放指定ID的物体（如果持有） |
get_robot_pose |
无 | Dict[str, Any] |
获取机器人当前关节角度和夹爪状态 |
vision_inference |
camera_feed: Any |
Dict[str, Any] |
模拟视觉感知，返回物体及其姿态 |
4.3 定义Graph State
RobotGraphState已在3.1节定义。
RobotGraphState结构概览
| 字段名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
task_description |
str |
当前任务的自然语言描述 |
robot_pose |
Dict[str, Any] |
机器人当前姿态 (关节角度, 末端执行器位置等) |
environment_map |
Dict[str, Any] |
感知到的环境信息 (物体列表, 它们的姿态, 属性) |
plan |
List[Dict[str, Any]] |
当前的动作规划序列 |
current_step |
int |
当前计划执行到的步骤索引 |
feedback |
Optional[str] |
来自反馈节点的简短描述 |
status |
Literal["IDLE", "SENSING", ..., "ERROR"] |
系统当前状态 |
error_message |
Optional[str] |
错误信息 |
retry_count |
int |
当前步骤重试次数 |
max_retries |
int |
最大重试次数 |
goal_achieved |
bool |
任务是否完成 |
last_action_success |
bool |
上一个动作是否成功 |
4.4 实现各个节点函数
sense_node, plan_node, act_node, feedback_node 已在3.2节定义。
4.5 构建Graph逻辑（build_graph）
build_robot_graph 函数已在3.3节定义。
4.6 运行与演示（run_graph）
现在，我们将初始化一个LangGraph实例并运行它，观察机器人如何执行任务。
# 初始化图
robot_app = build_robot_graph()
# 定义初始状态
initial_state: RobotGraphState = {
"task_description": "拿起红色的杯子放到绿色垫子上",
"robot_pose": {"joint_angles": [0]*6, "gripper_state": "open"},
"environment_map": {}, # 初始时环境未知
"plan": [],
"current_step": 0,
"feedback": None,
"status": "IDLE",
"error_message": None,
"retry_count": 0,
"max_retries": 2, # 每个动作最多重试2次
"goal_achieved": False,
"last_action_success": True # 初始时假定上一个“动作”成功（没有动作发生）
}
print("=== 机器人任务开始 ===")
print(f"任务描述: {initial_state['task_description']}")
# 运行图
# stream_log允许我们看到每一步的状态变化
for s in robot_app.stream(initial_state):
print(f"n当前图状态更新: {s}")
# 可以选择打印更详细的状态信息
current_node = list(s.keys())[0] # 获取当前执行的节点名称
current_state = s[current_node]
print(f" --- 状态概览 ---")
print(f" 当前节点: {current_node}")
print(f" 系统状态: {current_state.get('status')}")
print(f" 反馈信息: {current_state.get('feedback')}")
if current_node == 'act':
current_plan_step = current_state.get('current_step', 0)
total_plan_steps = len(current_state.get('plan', []))
if total_plan_steps > 0:
print(f" 执行进度: {current_plan_step}/{total_plan_steps}")
else:
print(f" 执行进度: 0/0 (无规划)")
if current_state.get("error_message"):
print(f" 错误信息: {current_state['error_message']}")
if current_state.get("goal_achieved"):
print(f" 任务完成: {current_state['goal_achieved']}")
break # 任务完成，退出循环
if current_state.get("status") == "FAILURE":
print(f" 任务失败: {current_state['error_message']}")
break # 任务失败，退出循环
final_state = robot_app.invoke(initial_state) # 也可以直接运行到结束获取最终状态
print("n=== 机器人任务结束 ===")
print(f"最终系统状态: {final_state['status']}")
if final_state['status'] == 'SUCCESS':
print("任务成功完成！")
elif final_state['status'] == 'FAILURE':
print(f"任务失败，原因: {final_state['error_message']}")
else:
print("任务以未知状态结束。")
运行演示输出（节选，实际输出会更长）：
=== 机器人任务开始 ===
任务描述: 拿起红色的杯子放到绿色垫子上
当前图状态更新: {'sense': {'environment_map': {'cup_red': {'id': 'cup_red_001', 'position': [0.5, 0.2, 0.1], 'orientation': [0, 0, 0, 1], 'color': 'red'}, 'mat_green': {'id': 'mat_green_001', 'position': [0.3, -0.4, 0.0], 'orientation': [0, 0, 0, 1], 'color': 'green'}}, 'robot_pose': {'joint_angles': [0, 0, 0, 0, 0, 0], 'gripper_state': 'open'}, 'status': 'SENSING', 'feedback': '环境感知完成。'}}
--- 状态概览 ---
当前节点: sense
系统状态: SENSING
反馈信息: 环境感知完成。
--- 感知节点 (SenseNode) ---
[Sense] 模拟视觉模型感知环境...
[Sense] 模拟获取机器人当前姿态...
[Sense] 感知到环境: ['cup_red', 'mat_green']
[Sense] 机器人当前姿态: {'joint_angles': [0, 0, 0, 0, 0, 0], 'gripper_state': 'open'}
当前图状态更新: {'plan': {'plan': [{'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.5, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 1], 'description': '移动到红色杯子上方'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.5, 0.2, 0.1, 0, 0, 0, 1], 'description': '下降到红色杯子'}, {'action_type': 'grasp', 'object_id': 'cup_red_001', 'description': '抓取红色杯子'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.5, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 1], 'description': '抬起红色杯子'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.3, -0.4, 0.1, 0, 0, 0, 1], 'description': '移动到绿色垫子上方'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.3, -0.4, 0.05, 0, 0, 0, 1], 'description': '下降到绿色垫子'}, {'action_type': 'release', 'object_id': 'cup_red_001', 'description': '释放红色杯子'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.3, -0.4, 0.1, 0, 0, 0, 1], 'description': '抬起'}], 'current_step': 0, 'status': 'PLANNING', 'feedback': '动作规划完成。'}}
--- 状态概览 ---
当前节点: plan
系统状态: PLANNING
反馈信息: 动作规划完成。
--- 规划节点 (PlanNode) ---
[Plan] LLM正在根据任务 '拿起红色的杯子放到绿色垫子上' 和环境信息进行规划...
[Plan] 生成了 8 步动作规划。
步骤 1: 移动到红色杯子上方
步骤 2: 下降到红色杯子
步骤 3: 抓取红色杯子
步骤 4: 抬起红色杯子
步骤 5: 移动到绿色垫子上方
步骤 6: 下降到绿色垫子
步骤 7: 释放红色杯子
步骤 8: 抬起
当前图状态更新: {'act': {'current_step': 1, 'status': 'ACTING', 'last_action_success': True, 'error_message': None, 'feedback': "动作 '移动到红色杯子上方' 执行成功。", 'plan': [{'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.5, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 1], 'description': '移动到红色杯子上方'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.5, 0.2, 0.1, 0, 0, 0, 1], 'description': '下降到红色杯子'}, {'action_type': 'grasp', 'object_id': 'cup_red_001', 'description': '抓取红色杯子'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.5, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 1], 'description': '抬起红色杯子'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.3, -0.4, 0.1, 0, 0, 0, 1], 'description': '移动到绿色垫子上方'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.3, -0.4, 0.05, 0, 0, 0, 1], 'description': '下降到绿色垫子'}, {'action_type': 'release', 'object_id': 'cup_red_001', 'description': '释放红色杯子'}, {'action_type': 'move_to_pose', 'target_pose': [0.3, -0.4, 0.1, 0, 0, 0, 1], 'description': '抬起'}]}}
--- 状态概览 ---
当前节点: act
系统状态: ACTING
反馈信息: 动作 '移动到红色杯子上方' 执行成功。
执行进度: 1/8
--- 执行节点 (ActNode) ---
[Act] 正在执行步骤 1: 移动到红色杯子上方 (move_to_pose)...
[Act] 机器人移动到姿态: [0.5, 0.2, 0.2]...
... (后续步骤省略) ...
--- 反馈节点 (FeedbackNode) ---
[Feedback] 上一个动作执行成功。当前进度：8/8
[Feedback] 所有计划步骤已成功执行，任务完成。
当前图状态更新: {'feedback': {'status': 'SUCCESS', 'retry_count': 0, 'feedback': '动作评估完成，决定：GOAL_ACHIEVED', 'next_action_decision': 'GOAL_ACHIEVED', 'last_action_success': True}}
--- 状态概览 ---
当前节点: feedback
系统状态: SUCCESS
反馈信息: 动作评估完成，决定：GOAL_ACHIEVED
任务完成: True
=== 机器人任务结束 ===
最终系统状态: SUCCESS
任务成功完成！通过这个演示，我们可以看到LangGraph如何：
- 管理状态：
RobotGraphState在所有节点之间传递，每个节点更新其相关部分。 - 控制流程：通过条件路由，系统能够根据
last_action_success和retry_count等状态变量，决定是继续执行、重试、重新规划还是终止。 - 模块化：每个SPAF阶段都被封装在一个独立的节点函数中，易于开发和维护。
- 实现闭环：
act和feedback节点之间的循环，以及feedback到plan的循环，共同构成了SPAF闭环。
第五章：高级主题与考量
将LangGraph应用于真实的机器人控制系统，还需要考虑更多高级主题。
5.1 错误处理与鲁棒性
真实的机器人环境充满不确定性。
- 重试机制：如我们的示例所示，LangGraph可以轻松实现基于
retry_count的重试逻辑。 - 回滚/撤销：更复杂的场景可能需要回滚到之前的安全状态。这可以在
feedback节点中触发，或者引入专门的error_recovery_node。 - 人工干预：当系统无法自主恢复时，LangGraph可以设计一个节点来通知操作员，并等待人工输入或接管。这可以通过一个
HumanInTheLoopNode来实现，该节点会阻塞直到收到外部指令。 - 多级错误处理：区分轻微错误（可重试）、中等错误（需重新规划）和严重错误（需人工干预或紧急停止）。
5.2 实时性与性能优化
机器人控制往往对延迟有严格要求。
- 异步执行：LangGraph支持异步节点和图执行，这对于同时处理多个传感器输入或并行执行某些任务很有用。
- 节点优化：确保每个节点内部的计算是高效的，特别是LLM调用，可以考虑使用更快的本地模型或优化提示工程。
- 硬件加速：对于视觉感知等计算密集型任务，利用GPU加速。
- 边缘计算：将部分计算（如底层控制）部署在机器人本地，减少网络延迟。
5.3 安全性与伦理
机器人系统直接作用于物理世界，安全性至关重要。
- LLM的幻觉：LLMs可能会生成不准确或不安全的动作指令。需要严格的验证机制，例如在
plan_node后增加一个safety_check_node，使用传统的机器人规划器或安全策略来验证LLM的输出。 - 物理世界风险：确保机器人的动作不会导致损坏或伤害。这通常通过碰撞检测、力矩限制、安全区域设置等硬件和软件相结合的方式实现。
- 可解释性：当发生错误时，LangGraph的状态历史可以帮助我们追溯问题，但LLM的决策过程可能仍然是“黑箱”。需要设计机制来解释LLM的规划意图。
5.4 人机协作
LangGraph可以作为一个优秀的人机协作框架。
- 任务分配：人类可以向LangGraph驱动的机器人系统提供高层任务描述。
- 指令修正：当机器人执行不符合预期时，人类可以介入修正规划或直接发出底层指令。
- 学习与适应：通过人类的反馈，机器人系统可以不断学习和改进其感知、规划和执行策略。
第六章：优势、挑战与未来展望
利用LangGraph编排机器人控制闭环具有显著优势，但也伴随着挑战，并为未来的机器人发展描绘了激动人心的前景。
6.1 优势
- 模块化与可维护性：SPAF的每个阶段被封装为独立节点，职责明确，易于开发、测试和替换。
- 强大的状态管理：LangGraph的图状态机制提供了统一、可追踪的数据源，简化了复杂状态的传递和更新。
- 灵活的控制流：通过条件边，可以轻松实现复杂的决策逻辑、循环、重试和错误恢复机制，极大地增强了系统的鲁棒性和适应性。
- LLM集成友好：LangGraph与LangChain生态系统深度融合，使得集成LLMs进行高级感知和规划变得非常自然。
- 可观察性：图的执行流程和状态变化清晰可见，有助于调试和理解系统行为。
6.2 挑战
- 实时性要求：LLM的推理延迟可能成为机器人实时控制的瓶颈，尤其是在需要快速反应的场景。
- LLM的稳定性与可靠性：LLM的“幻觉”和不确定性可能导致生成不安全或次优的动作规划，需要强大的验证和安全机制。
- 真实世界部署复杂性：从模拟环境到真实机器人硬件的部署涉及复杂的校准、传感器噪声处理和硬件接口问题。
- 状态表示的粒度：如何在
RobotGraphState中有效、全面且不过度冗余地表示机器人和环境状态，是一个持续的挑战。
6.3 未来展望
LangGraph为构建下一代智能机器人系统提供了新的视角。未来，我们可以期待：
- 更深度的LLM与机器人融合：LLMs将不仅仅是规划器，还将作为世界模型、因果推理引擎，甚至直接参与低层策略生成。
- 多模态感知与具身智能：结合更先进的VLM，机器人将能更深刻地理解复杂场景，实现真正的具身智能。
- 自适应与学习型机器人：通过LangGraph的迭代循环和外部反馈，机器人将能够自主学习和适应新任务、新环境。
- 安全与可信赖的AI机器人：结合形式化验证、可解释AI技术，构建更加安全、可靠的机器人决策系统。
LangGraph以其独特的图逻辑编程范式，为我们提供了一个强大且灵活的工具，来编织机器人复杂的“感知-规划-执行-反馈”闭环。通过将LLM的智能与机器人对物理世界的操控能力相结合，我们正迈向一个更加自主、智能的机器人时代。这不仅仅是技术的进步，更是我们与智能机器协作方式的深刻变革。