装配路径规划方向 - 开放式赛题解题示例
1. 构思需求
需求：螺丝装配顺序的智能规划
在装配小型电子设备（如手机主板）时，通常需要拧紧多个螺丝。如果顺序不当，可能导致零件受力不均、主板变形或装配干涉。传统方法依赖工人经验，现在用大模型智能体自动规划最优拧螺丝顺序。
2. 所需数据（简单、可获取）
零件结构数据：螺丝孔的位置坐标（如手机主板的CAD图纸或简单二维坐标）。
约束条件：工艺规范（如“对角线优先”“中心向外辐射”等规则）。
无需复杂数据：不需要真实生产数据，用公开的电子设备拆解图或模拟数据即可。
3. 智能体设计
功能：输入螺丝孔位置，输出最优拧紧顺序。
实现步骤：
1. 输入：用户上传螺丝孔位置图（或手动输入坐标）。
2. 大模型处理：
o 调用多模态大模型（如GPT-4V）解析图像中的螺丝孔位置。
o 基于规则（如“对角线优先”）和路径优化算法（如最近邻搜索），生成顺序建议。
3. 输出：返回顺序列表（如“1→3→2→4”）和可视化路径图。
4. 示例代码
Python：
# 输入：螺丝孔坐标列表 [(x1,y1), (x2,y2), ...]
screw_holes = [(0,0), (10,0), (0,10), (10,10)]
# 大模型提示词（模拟规则推理）
prompt = f"""
已知螺丝孔位置：{screw_holes}。请按以下规则规划顺序：
1. 优先选择对角线螺丝；
2. 避免连续拧紧相邻螺丝。
输出顺序序号列表（从1开始）。
"""
# 调用大模型API（示例模拟输出）
optimal_order = [1, 3, 2, 4] # 实际调用如GPT-4生成
# 输出结果
print("最优拧螺丝顺序：", optimal_order)
5. 优势说明
简单实用：解决工人手动决策的小痛点。
低数据依赖：仅需坐标或图像，无需复杂训练。
扩展性：可叠加更多规则（如力度控制）。