Gemini Robotics ER 2发布：用Python模拟机械臂任务编排

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302人浏览 · 2026-08-03 20:46:33

2601_96098256 · 2026-08-03 20:46:33 发布

一、ER 2 的重点不是“直接控制电机”

2026 年 7 月 30 日，Google 在 Gemini API 中公开预览 Gemini Robotics ER 2。官方同时提供两个端点：gemini-robotics-er-2-preview 面向空间推理、视频理解、多步工具编排和多机器人协作；gemini-robotics-er-2-streaming-preview 通过 Live API 支持低延迟的双向音视频交互。

这里的 ER 是 Embodied Reasoning，也就是“具身推理”。它更像机器人的高层大脑：看懂摄像头画面，理解人的目标，把复杂任务拆成步骤，判断当前进度，再把具体动作交给底层 VLA 模型、运动规划器或硬件 API。

因此，“ER 2 能控制机器人”这句话容易让人误解。更准确的工程表达是：ER 2 负责建议下一步做什么，真正的关节角、速度、力矩和急停逻辑，仍应由确定性的底层控制系统处理。

官方资料：

发布说明：https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-er-2-powering-robotics-with-video-understanding-task-orchestration-and-multi-robot-collaboration
API 总览：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/robotics-overview
任务编排：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/robotics-orchestration
视频进度理解：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/robotics-video-progress

二、先把机器人任务拆成四层

假设用户说：“把桌面上的蓝色方块放进右侧收纳盒。”一个可落地的系统至少要拆成四层：

层级	负责内容	典型输入	典型输出
感知层	找物体、读视频、判断任务进度	图像、视频、传感器数据	目标物体、位置、状态
推理层	理解目标、生成任务计划	用户指令、场景状态	有顺序的工具调用
安全层	检查动作是否允许执行	工具名、参数、工作空间	通过或拒绝
执行层	完成移动、抓取、释放	已批准的动作	执行结果与新状态

这四层不能混成一个大函数。尤其是安全层，不能只靠提示词里写一句“请确保安全”。提示词属于软约束，白名单、类型检查、坐标边界、速度上限和人工确认才是可以审计的硬约束。
请添加图片描述

三、用纯 Python 模拟机械臂任务编排

下面的示例不连接真实机械臂，也不依赖 Gemini API。它先把最关键的编排结构跑通：模型或规则系统给出计划，独立安全控制器检查每一步，模拟机械臂执行，再记录结果。

运行环境：Python 3.10 及以上版本；无第三方依赖。

from dataclasses import dataclass
from typing import Any, Callable


@dataclass
class RobotState:
    gripper: str = "open"
    holding: str | None = None
    position: tuple[int, int, int] = (0, 0, 200)


class SafetyError(Exception):
    pass


class RobotSimulator:
    WORKSPACE = {"x": (0, 500), "y": (-300, 300), "z": (20, 400)}

    def __init__(self) -> None:
        self.state = RobotState()
        self.tools: dict[str, Callable[..., dict[str, Any]]] = {
            "move_to": self.move_to,
            "close_gripper": self.close_gripper,
            "open_gripper": self.open_gripper,
        }

    def validate(self, name: str, args: dict[str, Any]) -> None:
        # 闸门 1：工具白名单
        if name not in self.tools:
            raise SafetyError(f"工具不在白名单：{name}")

        # 闸门 2 和 3：参数类型、坐标边界
        if name == "move_to":
            for axis in ("x", "y", "z"):
                value = args.get(axis)
                if not isinstance(value, int):
                    raise SafetyError(f"{axis} 必须是整数")
                low, high = self.WORKSPACE[axis]
                if not low <= value <= high:
                    raise SafetyError(
                        f"{axis}={value} 超出边界 {low}~{high}"
                    )

    def execute(self, name: str, args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
        self.validate(name, args)
        return self.tools[name](**args)

    def move_to(self, x: int, y: int, z: int) -> dict[str, Any]:
        self.state.position = (x, y, z)
        return {"ok": True, "position": self.state.position}

    def close_gripper(self, object_id: str) -> dict[str, Any]:
        if self.state.holding:
            return {"ok": False, "reason": "夹爪已持有物体"}
        self.state.gripper = "closed"
        self.state.holding = object_id
        return {"ok": True, "holding": object_id}

    def open_gripper(self) -> dict[str, Any]:
        released = self.state.holding
        self.state.gripper = "open"
        self.state.holding = None
        return {"ok": True, "released": released}

这段代码刻意把 validate() 放在工具调用之前。即使上游模型生成了不存在的工具名，或者把机械臂坐标写到工作空间之外，动作也会在进入执行层之前被拒绝。

四、让计划按顺序执行，并把结果送回上游

任务编排不能只“生成一串动作然后全部执行”。每完成一步，都应该记录结果；如果某一步失败，就停止后续动作，并让上游根据新画面或新状态重新规划。

def run_plan(plan: list[dict[str, Any]]) -> list[dict[str, Any]]:
    robot = RobotSimulator()
    events = []

    for index, step in enumerate(plan, start=1):
        result = robot.execute(step["tool"], step.get("args", {}))
        events.append({
            "step": index,
            "tool": step["tool"],
            "result": result,
        })

        if not result.get("ok"):
            break

    return events


task_plan = [
    {
        "tool": "move_to",
        "args": {"x": 220, "y": -80, "z": 120},
    },
    {
        "tool": "close_gripper",
        "args": {"object_id": "blue_cube"},
    },
    {
        "tool": "move_to",
        "args": {"x": 380, "y": 120, "z": 160},
    },
    {"tool": "open_gripper", "args": {}},
]

for event in run_plan(task_plan):
    print(event)

预期输出：

{'step': 1, 'tool': 'move_to', 'result': {'ok': True, 'position': (220, -80, 120)}}
{'step': 2, 'tool': 'close_gripper', 'result': {'ok': True, 'holding': 'blue_cube'}}
{'step': 3, 'tool': 'move_to', 'result': {'ok': True, 'position': (380, 120, 160)}}
{'step': 4, 'tool': 'open_gripper', 'result': {'ok': True, 'released': 'blue_cube'}}

如果把第三步的 x 改成 900，程序会抛出：

SafetyError: x=900 超出边界 0~500

这个失败案例比成功日志更重要，因为它证明模型计划不能绕过本地安全规则。
请添加图片描述

五、未来接入 ER 2 时，替换的是“计划来源”

上面的 task_plan 是手写列表。真实接入时，可以让 ER 2 根据图像、视频和自然语言目标生成结构化工具调用，再把调用结果交给 RobotSimulator.execute() 或真实机器人适配层。

系统边界可以理解为：

摄像头 / 视频流
      ↓
ER 2：空间理解、进度判断、任务规划
      ↓
工具调用建议（尚未执行）
      ↓
独立安全控制器：白名单、类型、坐标、速度、人工确认
      ↓
仿真器 / 运动规划器 / VLA / 机器人硬件 API
      ↓
执行结果和新画面回传，进入下一轮规划

模型只负责提出动作建议，安全控制器拥有最终否决权。生产环境还应补充速度与加速度限制、碰撞检测、奇异点检查、超时、幂等键、急停、权限控制和完整审计日志。

六、视频进度理解让闭环更像“真正的代理”

ER 2 相比只看单张图片的方案，多了一项很实用的能力：从连续视频中寻找关键时刻，并判断任务完成区间。官方把进度分类为 0–20%、20–40%、40–60%、60–80% 和 80–100% 五档。

在“把蓝色方块放入收纳盒”的任务里，系统可以用视频回答三个问题：

机械臂是否已经接近目标？
方块是否真正被夹起，而不是夹爪空合？
方块是否已经释放到指定容器，而不是掉在旁边？

这意味着失败后不必整套重来。系统可以根据当前进度，从最近的安全状态重新规划。但要注意，视频判断仍可能出错，不能把模型给出的“100% 完成”直接等同于硬件传感器确认。

七、三个常见误区

误区 1：让大模型直接生成电机指令

大模型适合做高层任务拆解，不适合单独承担毫秒级闭环控制。关节控制、力矩限制和碰撞保护应留在确定性控制器中。

误区 2：只做坐标校验，不检查环境状态

坐标合法不代表动作安全。同一条路径上可能突然出现人、工具或其他机器人，因此每一步执行前都要重新读取环境状态。

误区 3：把模型成功率当成系统成功率

机器人系统还受相机延迟、标定误差、网络抖动、夹爪磨损和传感器异常影响。模型评测成绩不能替代整机测试。

八、普通开发者应该从哪里开始

没有真实机械臂也能先完成三件事：

用本文的模拟器定义 3—5 个工具，并建立严格的 JSON 参数结构；
给每个工具补充安全规则和失败测试，确保越界动作必然被拒绝；
把任务日志保存下来，观察失败发生在感知、规划、安全检查还是执行阶段。

等本地闭环稳定后，再接入 Gazebo、PyBullet、Isaac Sim 等仿真环境。最后才考虑真实硬件，而且必须保留独立急停和人工接管能力。

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