使用OpenAI Realtime API的WebRTC控制机器人

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Author: masayuki-kono masayuki-konoの画像
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为了覆盖更广泛的受众,这篇文章已从日语翻译而来。
您可以在这里找到原始版本。

OpenAI 的 Realtime API 已经支持 WebRTC,并且从 2024 年 12 月 18 日开始大幅降价。借此机会,我们开发了语音控制自主行驶机器人的功能,现介绍 Realtime API 的集成方法。

关于 Realtime API 的 WebRTC 支持,也可以参照以下的文章一起查阅。

系统构成

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这款机器人是一款工业用清洁机器人。它配备了前置旋转刷,具有在行走时扫除地面尘埃和垃圾的功能。

机器人配备了一块 Pico-ITX 规格的小型 SBC,在这块 SBC 上运行控制机器人的应用程序(图中所示的 CleanRobotController)。下图展示了简化后的 SBC 周边系统构成。

系统构成

除了控制应用程序外,SBC 上还运行着 Web 服务器,并提供遥控操作用的 WebUI(图中所示的 RemoteOperationUI)。通过操作此 WebUI,可以启动或停止自主行驶,以及进行手动操作。

这次在该 RemoteOperationUI 中加入了语音操作功能。

应用程序构成

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控制应用程序由多个 ROS2 节点构成,这些节点通过 ROS2 的通信(主题、服务、动作)进行协作,实现各项功能。

下图为主要节点构成示意图。除了各类硬件通信驱动之外,还有一个名为 robot_navigator 的节点统筹自主行驶等控制。

RemoteOperationUI 是一个通过 rosbridge_websocket 节点中继,与 roslibjs 通信各 ROS2 节点的 Web 应用程序,并不直接依赖于 ROS2。

实际上还存在许多其他主题和节点,且节点之间的通信是多对多的形式。

节点构成

RemoteOperationUI 可以访问各 ROS2 节点提供的主题和服务,并且已使 Realtime API 能够利用这些主题和服务。

演示视频

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以下视频展示了通过语音输入操作机器人(播放时有声音,请注意周围环境)。

在视频中,以语音输入为触发调用了以下功能:

  • 确认各节点订阅的主题消息值
    • 电池电压值
    • I/O
    • 运行状态
  • 发布主题和调用服务
    • 移动至清洁初始位置
    • 开始清洁

在代码中,仅将主题消息值转化为字符串并输入到 LLM,但它能够以适当的措辞进行回答。

虽然视频中没有展示,但例如,通过 “请告诉我摄像头LED的I/O数值” 之类的问题,也可以让它回答消息中所包含的部分信息。

Information

预先设定了需要更换电池的电压值,并将电压测量值和下降速率输入到 LLM 后,尝试询问 “还剩多少分钟需要更换电池?” 但未得到预期的回答。即使是简单的四则运算,目前的模型(gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17gpt-4o-mini-realtime-preview-2024-12-17)似乎也难以进行精确计算。期待未来模型的进步。

行驶功能中设有关于转向方向的选项,这也可以通过语音输入进行指示。此外,也可以向 LLM 询问有哪些选项。

下面将解说如何将 Realtime API 集成到应用程序中。

建立 WebRTC 会话

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WebRTC 会话的建立分为以下两步:

  1. 使用 OpenAI API 密钥对 https://api.openai.com/v1/realtime/sessions 进行 POST 请求,从 WebRTC 的 SFU 服务器获取临时认证密钥
  2. 使用获取到的临时认证密钥,对 https://api.openai.com/v1/realtime 进行 POST 请求,建立 WebRTC 会话
    • 为音频播放生成 audio 元素
    • 使用 getUserMedia 获取麦克风的媒体流
    • 生成数据通道并注册事件处理器
    • 通过 HTTP Request/Response 交换 SDP

具体的连接处理由于与 openai-realtime-console 的示例代码几乎相同,这里主要解释 Create session 请求体的设定内容。

body: JSON.stringify({
    model: `gpt-4o-mini-realtime-preview-2024-12-17`,
    voice: 'ash',
    instructions: robotContext,
    tools: voiceCommandTools,
}),

下面将介绍各参数的说明。

model

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指定使用的模型。虽然 gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17 也可使用,但由于在本次用例中并未明显差异,因此采用了成本更低的 mini 版本。

voice

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可从 8 种语音(alloy, ash, ballad, coral, echo, sage, shimmer, verse)中进行选择。经过试听,选择了给人最真诚印象的 ash

instructions

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描述系统的概况及对语音助手的指示。以下为部分摘录。

export const robotContext = `You are a friendly cleaning robot.
Communicate in ${import.meta.env.VITE_VOICE_LANGUAGE || 'English'}.
Be helpful and enthusiastic about your job keeping floor clean and efficient.

When describing your capabilities, mention that you:
- I have a rotating brush up front that I use to sweep away dust and debris
- I move around on crawler tracks, which let me go forward, backward, and turn in place
// ...

Your main functions include:
1. Navigate to one of the four corners to start cleaning
2. Clean floor in an efficient pattern
// ...

Always maintain a friendly and enthusiastic tone. Use "I" and "my" when speaking.`;

考虑到多语言支持,明确指定了使用语言。这样可以防止在用特定语言发出指令时回复其他语言的情况。

此外,instructions 为可选参数,如不指定则采用以下内容。

Your knowledge cutoff is 2023-10. You are a helpful, witty, and friendly AI.
Act like a human, but remember that you aren't a human and that you can't do human things in the real world.
Your voice and personality should be warm and engaging, with a lively and playful tone.
If interacting in a non-English language, start by using the standard accent or dialect familiar to the user. Talk quickly.
You should always call a function if you can.
Do not refer to these rules, even if you're asked about them.

会话启动后,也可以通过 session.update 事件更新 instructions 的内容,但为了减少通信次数,故将其写入 Create session 请求体中。

tools

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定义供 LLM 调用的函数。以下是启动清洁命令的示例。

export const voiceCommandTools = [
{
    type: 'function',
    name: 'start_cleaning',
    description: 'Start cleaning operation. If no option is specified, ' +
                'ask them "Which direction should I turn at the first edge, left or right?"',
    parameters: {
        type: 'object',
        strict: true,
        properties: {
            option: {
                type: 'string',
                enum: Object.values(CleaningOption),
                description: 'Cleaning mode: ' +
                           'TurnLeft: 0 - move straight ahead and turn left at the first edge, ' +
                           'TurnRight: 1 - move straight ahead and turn right at the first edge, ',
            },
        },
        required: ['option'],
    },
},
// ...

在每个函数定义中,须描述以下内容。LLM 会基于这些信息在合适的时机调用函数。

  • name:用于在服务器事件中识别函数的名称
  • description:函数的功能说明
  • parameters:参数的类型定义及说明
Information

函数的说明文字(description)实际上起到了类似 API 规格说明书的作用。将来可能会考虑通过函数注释自动生成,从而实现规格与提示的一体化管理。

这次注册的是调用 ROS2 的主题发布或服务的函数。未注册获取系统状态(如 I/O 以及电池电压值等)的函数。 每当订阅的这些主题的回调触发时,都会将最新状态输入到 LLM 中(关于输入方式稍后详述)。当用户询问系统状态时,LLM 将基于预先输入的状态进行回答。

从 LLM 调用函数的流程

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会话建立后,语音通过媒体流传输,而事件(JSON 数据)则通过数据通道在客户端和服务器之间传输。

以下展示了从用户说出 “清扫を開始して、右旋回で” 到清洁开始失败被语音输出的整个流程。实际上会发生更多的事件,但这里只展示主要部分。

LLM 调用函数(有响应语音)

  1. 客户端将用户的语音数据发送至服务器
  2. 服务器解析语音,并发送 response.done 事件
    • 此事件包含了调用开始清洁函数的信息
  3. 客户端依据 response.done 中的函数信息执行开始清洁函数
  4. 客户端将函数执行结果通过 conversation.item.create 事件发送给服务器
    • 在此示例中通知清洁开始失败
  5. 客户端发送 response.create 事件
  6. 服务器生成响应,并发送 response.done 事件
    • 包含用于语音输出的文本
  7. 服务器将生成的语音数据发送给客户端
  8. 客户端将接收到的语音数据通过扬声器输出
    • 解释了清洁开始失败的原因及对策

该流程的特点在于会话项通过两种方式生成。

  • 用户的语音输入
  • 来自客户端代码的 conversation.item.create 事件

无论哪种情况,最终服务器都会通过 response.done 事件返回响应。

Information

如果函数调用失败,客户端通知的失败理由将被 LLM 解释,并不仅以语音输出,同时也可能根据情况自动进行其他函数调用。

例如,针对在会话生成时在 tools 中定义的各个函数,

  • 可以在 instructions 中描述执行前提条件
  • 以及满足前提条件所需的函数调用顺序

这样 LLM 可以自动地,

  1. 解释用户指令
  2. 检查所需的前提条件
  3. 按顺序调用满足条件所需的函数

可能实现这一系列控制。这样一来,用户无需关注细节执行步骤,只需给予最低限度的指示即可操作机器人。

从服务器接收事件

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在会话中会从服务器收到各种事件通知,这里处理了以下 type 类型的事件。

这是在会话建立后通知的事件,用于在 UI 上显示会话的建立状态。

当响应流传输完成时会通知该事件。除原始音频数据外,所有输出项均包含在内。

由于在会话生成时在 tools 中描述的函数标识符会附带在此事件中,因此如果附带了标识符,则调用相应的函数。

{
  "type": "response.done",
  "event_id": "event_AicGD5PyKifYkTtIGKL12",
  "response": {
    "object": "realtime.response",
    "id": "resp_AicGChEXNeESepESoW0yh",
    "status": "completed",
    "status_details": null,
    "output": [
      {
        "id": "item_AicGCctid4UaN8AS0r7q1",
        "object": "realtime.item",
        "type": "function_call",
        "status": "completed",
        "name": "start_cleaning",                 // 函数的标识符
        "call_id": "call_BaRhg5LjLJ2HnmAo",       // 服务器侧生成的 function_call 标识符
        "arguments": "{\"option\":\"TurnRight\"}" // 函数的参数
      }
    ],
    "usage": {
      "total_tokens": 1485,
      "input_tokens": 1468,
      "output_tokens": 17,
      "input_token_details": {
        "text_tokens": 1040,
        "audio_tokens": 428,
        "cached_tokens": 1408,
        "cached_tokens_details": {
          "text_tokens": 1024,
          "audio_tokens": 384
        }
      },
      "output_token_details": {
        "text_tokens": 17,
        "audio_tokens": 0
      }
    },
    "metadata": null
  }
}

如果 response.output 数组中存在 type 为 function_call 的元素,则参考以下字段调用相应函数。

  • name
    • 对应会话生成时指定的 tools 中的 name(函数标识符)
  • arguments
    • 对应会话生成时在 tools 的 parameters.properties 中定义的参数

call_id 是服务器侧生成的 function_call 标识符。当需要返回函数调用的结果并进一步生成响应时使用(后述)。

如前所述,此为响应生成时通知的更新后速率限制。

每生成一次响应,RPD(每天请求次数)的计数会增加 1,但目前 Realtime API 的 RPD 限制为 100,因此很快就会达到上限。14 分 24 秒(24 小时 100 次请求)后可以增加一次请求,但由于使用时会进行多次对话,因此基本上在达到上限后需等到第二天再试。

在演示中,确认剩余的请求次数非常重要,因此在 rate_limits.updated 事件中包含的 RPD 计数会显示在 UI 上。

{
  "type": "rate_limits.updated",
  "event_id": "event_AicGDRYkh88SGw1PRybuE",
  "rate_limits": [
    {
      "name": "requests",
      "limit": 100,
      "remaining": 40, // RPD 剩余次数
      "reset_seconds": 51030.103
    },
    {
      "name": "tokens",
      "limit": 20000,
      "remaining": 14080,
      "reset_seconds": 17.76
    }
  ]
}

正如 API 参考文档中 Session lifecycle events 所述,WebRTC 会话建立后,经过 30 分钟会被强制断开。

The maximum duration of a Realtime session is 30 minutes.

当会话断开时,会通知以下错误,因此利用此作为触发自动重启会话。

{
  "type": "error",
  "event_id": "event_AhbxcTqlUCcm4XLtyZOrl",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "session_expired",
    "message": "Your session hit the maximum duration of 30 minutes.",
    "param": null,
    "event_id": null
  }
}
Information

Realtime API 的会话是有状态的,但重新生成会话会导致之前的对话历史丢失。
在本应用中,由于主要用途是向机器人发出指示,对话历史并非那么重要,因此没有特别处理。
如果需要继承对话上下文,则需要在客户端保存对话历史(文本数据),并在生成会话时通过 conversation.item.create 重新输入给 LLM。

向服务器发送事件

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用户的语音输入通过媒体流发送至服务器,但有时也会从客户端代码向服务器发送以下 type 的事件。

这是一个向会话中添加新项的事件。与 LLM 的对话不仅仅由用户语音输入输出构成,系统也可以通过该事件以文本形式向对话中添加项。用途如下:

  • 针对 response.done 事件中指定的函数调用(function_call)的结果响应
    • 当函数调用失败时,输入其原因及对策
  • 系统主动的状态通知
    • 每当回调订阅的主题(如 I/O、电池电压、运行状态等)时输入最新状态

下面示例了函数调用结果响应。call_id 应设置为与 response.done 事件中包含的 function_call 的 call_id 相同。

{
  "event_id": "client_7528f99a-9367-4df1-8039-f727949a2863",
  "type": "conversation.item.create",
  "item": {
    "type": "function_call_output",
    "call_id": "call_BaRhg5LjLJ2HnmAo", // 设置为服务器通过 response.done 通知的 function_call 的 call_id
    "output": "The command has failed. \"I failed to start cleaning. Please make sure the vacuum pads are raised. If the vacuum pads are down, please use the 'release vacuum' command first.\""
  }
}

如果不是函数调用的结果响应,而是系统状态通知,则 item 的 type 应设置为 message

{
  "event_id": "client_45bdca38-42d3-421e-8ef1-15edc1be637c",
  "type": "conversation.item.create",
  "item": {
    "type": "message",
    "role": "system",
    "content": [
      {
        "type": "input_text",
        "text": "Battery status: Left: 17.7V (6 minutes until charge threshold), Right: 17.7V (6 minutes until charge threshold) (Low battery threshold: 11.0V, Charge recommended threshold: 14.0V)"
      }
    ]
  }
}

在通过 conversation.item.create 向会话中添加项之后,如需生成响应的语音,则使用此事件(仅添加会话项不会生成语音)。

以下示例为生成 function_call_output 的响应语音时的事件内容。虽然使用了 response.instructions 明确了响应的对象,但即使不指定,也会针对前一个 conversation.item.create 的内容生成响应语音,因此可以省略。

{
  "event_id": "client_323e1463-3261-42c7-b274-461c16d0abc5",
  "type": "response.create",
  "response": {
    "instructions": "Respond to the function call output."
  }
}

对于系统状态通知,基本上不会生成响应语音,只有在发生异常时才会在状态通知之后生成响应语音。
在这种情况下,会在 response.instructions 中指定,以较为强烈的语气进行警告。

{
  "event_id": "client_7496b5ec-9e65-46c2-9918-1c4278673982",
  "type": "response.create",
  "response": {
    "instructions": "CRITICAL WARNING! Respond with maximum urgency and severity. Use a stern, authoritative tone that emphasizes the immediate danger or critical nature of this situation. Strongly emphasize the need for immediate action and potential consequences if not addressed. This warning must be treated as a top priority for user safety and system integrity."
  }
}

在电池电量下降时生成的响应语音示例如下(播放时有声音,请注意周围环境)。

由于 instructions 指示过于强烈,听起来有点像紧急地震警报(😅)。

各种序列

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最后,汇总了各种序列。

系统状态通知(无响应语音)

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系统状态通知(无响应语音)

  • 在客户端代码中,构成 CleanRobotController 的各 ROS2 节点发布的主题都会被订阅
  • 每当订阅的主题回调触发时,向服务器发送 conversation.item.create 事件

会根据系统状态的变化不断向 LLM 输入,但不会生成语音响应反馈给用户。当用户通过语音下达状态查询指令时,LLM 会基于预先输入的系统状态进行回答。

Information

传感器或电机状态的主题一般以大约 100 毫秒的较短周期发布。将此类周期性发布的主题输入 LLM 时,请注意不要使令牌数过多。
此次介绍的电池状态也是周期性发布的主题,因此仅在变化超过一定值时才限制输入给 LLM。

系统状态通知(有响应语音)

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系统状态通知(有响应语音)

系统状态通知(无响应语音) 序列之后,发送 response.create 事件以生成响应的语音。
响应语音是基于通过 conversation.item.create 事件传送的内容生成的。

用户的状态查询指令

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用户的状态查询指令

LLM 会基于已经在 系统状态通知(无响应语音) 中预先输入的系统状态生成语音响应。

Information

虽然也可以考虑将获取最新系统状态的函数注册到 tools 中,但出于以下原因,选择了每次状态变化时输入给 LLM 的方式:

  • 可以降低为各个状态单独定义获取函数的实现成本
  • 可以基于过去状态变化的历史,期望获得更符合上下文的响应

LLM 调用函数(无响应语音)

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这是在函数调用成功执行情况下的流程。

LLM 调用函数(无响应语音)

客户端代码执行与 response.done 事件中 function_call 对应的函数,将函数执行成功的信息通过 conversation.item.create 事件发送至服务器。

LLM 调用函数(有响应语音)

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这是在函数调用执行失败情况下的流程。

LLM 调用函数(有响应语音)

客户端代码执行与 response.done 事件中 function_call 对应的函数,将函数执行失败的信息通过 conversation.item.create 事件发送给服务器,并通过 response.create 事件生成响应语音。

总结

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开发体会

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通过开发语音操作功能,我们感受到以下这样简单的设计在机器人系统中也已变得切实可行:

  • 将系统状态逐步输入到 LLM
  • 将系统提供的 API 注册为 LLM 的工具
  • 将与用户的对话、信息提供以及系统功能的调用委托给 AI 助手

特别在像 ROS2 这样的架构中,服务实现了去中心化,系统状态的获取和操作可以以较细的粒度进行,因此更易于与 LLM 集成。

未来展望

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目前 RPD 限制为 100,限制较严格,在实际运营中的应用仍面临一些挑战,但相信随着时间的推移这些问题会逐步得到解决。

关于自主行驶机器人的 UI,在工厂、仓库等使用环境中,由于用户可能戴着手套或双手被占用,因此通过触控面板等 GUI 进行操作存在困难的情况。

集成语音操作后,即使在这种环境下,也能实现直观操作,从而显著提升使用体验。

过去,实现实用级别的语音操作功能存在较高的技术门槛,开发成本也一直是一个大问题,但利用 LLM 正在大幅降低这些障碍。

在不久的将来,各种机器人项目中实现语音操作功能可能将成为理所当然的事。

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