Ragionamento spaziale

I modelli Gemini Robotics ER possono puntare agli oggetti, monitorarli nei video, rilevarli con riquadri di delimitazione e generare traiettorie di movimento.

Per il codice eseguibile completo, consulta il ricettario di robotica.

Puntare agli oggetti

Il seguente esempio trova oggetti specifici in un'immagine e restituisce le relative coordinate [y, x] normalizzate:

Python

from google import genai

PROMPT = """
          Point to no more than 10 items in the image. The label returned
          should be an identifying name for the object detected.
          The answer should follow the json format: [{"point": <point>,
          "label": <label1>}, ...]. The points are in [y, x] format
          normalized to 0-1000.
        """
client = genai.Client()

uploaded_file = client.files.upload(file="my-image.png")

image_response = client.interactions.create(
    model="gemini-robotics-er-2-preview",
    input=[
        {
            "type": "image",
            "uri": uploaded_file.uri,
            "mime_type": uploaded_file.mime_type
        },
        {"type": "text", "text": PROMPT}
    ],
    generation_config={"thinking_level": "high"},
)

print(image_response.output_text)

REST

# First, ensure you have the image file locally.
# Encode the image to base64
IMAGE_BASE64=$(base64 -w 0 my-image.png)

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-robotics-er-2-preview",
    "input": {
      "parts": [
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "'"${IMAGE_BASE64}"'"
          }
        },
        {
          "text": "Point to no more than 10 items in the image. The label returned should be an identifying name for the object detected. The answer should follow the json format: [{\"point\": [y, x], \"label\": <label1>}, ...]. The points are in [y, x] format normalized to 0-1000."
        }
      ]
    },
    "generation_config": {
      "thinking_config": {
        "thinking_level": "high"
      }
    }
  }'

L'output sarà un array JSON contenente oggetti, ognuno con un point (coordinate [y, x] normalizzate) e un'label che identifica l'oggetto.

JSON

[
  {"point": [376, 508], "label": "small banana"},
  {"point": [287, 609], "label": "larger banana"},
  {"point": [223, 303], "label": "pink starfruit"},
  {"point": [435, 172], "label": "paper bag"},
  {"point": [270, 786], "label": "green plastic bowl"},
  {"point": [488, 775], "label": "metal measuring cup"},
  {"point": [673, 580], "label": "dark blue bowl"},
  {"point": [471, 353], "label": "light blue bowl"},
  {"point": [492, 497], "label": "bread"},
  {"point": [525, 429], "label": "lime"}
]

L'immagine seguente è un esempio di come è possibile visualizzare questi punti:

Un esempio che mostra i punti degli oggetti in un'immagine

Monitorare gli oggetti in un video

Gemini Robotics ER 2 può anche analizzare i frame video per monitorare gli oggetti nel tempo. Per un elenco dei formati video supportati, consulta Input video.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

uploaded_file = client.files.upload(file="my-video.mp4")

prompt = """
          Point to the red ball in every frame where it appears.
          The answer should follow the json format: [{"point": [y, x],
          "label": <label>}, ...]. The points are in [y, x] format
          normalized to 0-1000. Return one entry per frame that contains
          the object.
        """

image_response = client.interactions.create(
  model="gemini-robotics-er-2-preview",
  input=[
    {
        "type": "video",
        "uri": uploaded_file.uri,
        "mime_type": uploaded_file.mime_type
    },
    {"type": "text", "text": prompt}
  ],
)

print(image_response.output_text)

Rilevamento di oggetti e riquadri di delimitazione

Oltre ai punti, puoi chiedere al modello di restituire riquadri di delimitazione 2D, che forniscono maggiori dettagli spaziali per gli oggetti rilevati.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

uploaded_file = client.files.upload(file="my-image.png")

prompt = """
          Detect all objects in this image and return bounding boxes.
          The answer should follow the JSON format:
          [{"label": <label>, "y": <y_min>, "x": <x_min>,
            "y2": <y_max>, "x2": <x_max>}, ...]
          where coordinates are normalized to 0-1000.
        """

image_response = client.interactions.create(
  model="gemini-robotics-er-2-preview",
  input=[
    {
        "type": "image",
        "uri": uploaded_file.uri,
        "mime_type": uploaded_file.mime_type
    },
    {"type": "text", "text": prompt}
  ],
)

print(image_response.output_text)

Traiettorie

Gemini Robotics ER 2 può generare sequenze di punti che definiscono una traiettoria, utile per guidare il movimento del robot.

Questo esempio richiede una traiettoria per spostare una penna rossa su un organizer, inclusa una stima dei waypoint intermedi. Il codice è stato ridotto per mostrare solo la richiesta.

Python

prompt = """
          Generate a trajectory for the robotic arm to pick up the red pen
          and place it in the organizer. Return a list of waypoints as JSON:
          [{"step": <int>, "point": [y, x], "action": <description>}, ...]
          where coordinates are normalized to 0-1000.
        """

Fare spazio per un laptop

Questo esempio mostra come Gemini Robotics ER può ragionare su uno spazio. La richiesta chiede al modello di identificare l'oggetto da spostare per creare spazio per un altro elemento.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

uploaded_file = client.files.upload(file="path/to/image-with-objects.jpg")

prompt = """
          Point to the object that I need to remove to make room for my laptop
          The answer should follow the JSON format: [{"point": <point>,
          "label": <label1>}, ...]. The points are in [y, x] format normalized to 0-1000.
        """

image_response = client.interactions.create(
  model="gemini-robotics-er-2-preview",
  input=[
    {
        "type": "image",
        "uri": uploaded_file.uri,
        "mime_type": uploaded_file.mime_type
    },
    {"type": "text", "text": prompt}
  ],
)

print(image_response.output_text)

La risposta contiene una coordinata 2D dell'oggetto che risponde alla domanda dell'utente, in questo caso l'oggetto che deve spostarsi per fare spazio a un laptop.

[
  {"point": [672, 301], "label": "The object that I need to remove to make room for my laptop"}
]

Un esempio che mostra quale oggetto deve essere spostato per un altro oggetto

Preparare un pranzo

Il modello può anche fornire istruzioni per attività in più passaggi e puntare agli oggetti pertinenti per ogni passaggio. Questo esempio mostra come il modello pianifica una serie di passaggi per preparare una borsa per il pranzo.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

uploaded_file = client.files.upload(file="path/to/image-of-lunch.jpg")

prompt = """
          Explain how to pack the lunch box and lunch bag. Point to each
          object that you refer to. Each point should be in the format:
          [{"point": [y, x], "label": }], where the coordinates are
          normalized between 0-1000.
        """

image_response = client.interactions.create(
  model="gemini-robotics-er-2-preview",
  input=[
    {
        "type": "image",
        "uri": uploaded_file.uri,
        "mime_type": uploaded_file.mime_type
    },
    {"type": "text", "text": prompt}
  ],
)

print(image_response.output_text)

La risposta a questa richiesta è un insieme di istruzioni passo passo su come preparare una borsa per il pranzo dall'immagine di input.

Immagine di input

Un'immagine di una scatola per il pranzo e degli oggetti da metterci dentro

Output del modello

Based on the image, here is a plan to pack the lunch box and lunch bag:

1.  **Pack the fruit into the lunch box.** Place the [apple](apple), [banana](banana), [red grapes](red grapes), and [green grapes](green grapes) into the [blue lunch box](blue lunch box).
2.  **Add the spoon to the lunch box.** Put the [blue spoon](blue spoon) inside the lunch box as well.
3.  **Close the lunch box.** Secure the lid on the [blue lunch box](blue lunch box).
4.  **Place the lunch box inside the lunch bag.** Put the closed [blue lunch box](blue lunch box) into the [brown lunch bag](brown lunch bag).
5.  **Pack the remaining items into the lunch bag.** Place the [blue snack bar](blue snack bar) and the [brown snack bar](brown snack bar) into the [brown lunch bag](brown lunch bag).

Here is the list of objects and their locations:
*   [{"point": [899, 440], "label": "apple"}]
*   [{"point": [814, 363], "label": "banana"}]
*   [{"point": [727, 470], "label": "red grapes"}]
*   [{"point": [675, 608], "label": "green grapes"}]
*   [{"point": [706, 529], "label": "blue lunch box"}]
*   [{"point": [864, 517], "label": "blue spoon"}]
*   [{"point": [499, 401], "label": "blue snack bar"}]
*   [{"point": [614, 705], "label": "brown snack bar"}]
*   [{"point": [448, 501], "label": "brown lunch bag"}]

Passaggi successivi