grab-skill
当用户明确提出物体抓取任务时触发，结合视觉识别后使用SAM3和英特尔实感相机完成自动化抓取
Source facts
- Repository
- vanstrong12138/OpenClawPi
- Last source activity
- March 24, 2026 at 02:43
- Detected SKILL.md language
- Chinese
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- 60
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- grab_skill
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- 当用户明确提出物体抓取任务时触发，结合视觉识别后使用SAM3和英特尔实感相机完成自动化抓取
# 物体抓取技能（grab_skill）
## 功能概述
该技能基于SAM3（Segment Anything Model 3）和英特尔实感摄像头，实现目标物体的视觉分割、点云提取与自动化运动控制抓取，仅支持自动运行模式。
## 触发场景
当用户**明确提出物体抓取需求**时调用，例如：
1. "帮我抓取黄瓜"
2. "把桌面上的苹果拿过来"
3. "自动抓取目标物体"
## 运行要求
1. 依赖Conda虚拟环境：`fastsam`
2. 已正确连接英特尔实感摄像头
3. 已保存机械臂初始位姿文件
## 调用规则
1. **仅支持`--auto`自动运行模式**，不支持手动交互模式
2. **必须使用英文提示词**，SAM3视觉模型仅支持英文输入
3. 自动调用`vl_vision_skill`识别场景目标并转换为英文提示词，也可根据用户需求直接传入提示词
4. 自动管理RealSense ROS相机节点的启停
5. 仅返回最终执行结果，不输出调试日志
## 标准调用格式
```bash
conda run -n fastsam python /home/agilex/.nanobot/workspace/skills/grab_skill/sam3/realsense-sam.py --prompt "目标物体英文名称" --auto
```
## 工作流程
1. 接收用户抓取请求
2. 可选调用`vl_vision_skill`识别场景并获取目标物体的英文名称
3. 自动启动RealSense ROS2相机节点
4. 在`fastsam`环境下执行抓取脚本
5. 自动关闭RealSense ROS2相机节点
6. 返回"抓取任务执行成功"或"抓取任务执行失败"
## 注意事项
1. 请勿在无硬件支持的环境下运行该技能
2. 确保目标物体在相机视野范围内
3. 首次运行前需确保ROS2工作空间已正确编译
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