What is Gemini Robotics 1.5 / ER 1.5 used for?

They are embodied reasoning models that let robots perceive, plan, and act across complex, multi‑step tasks in the physical world—like picking items, preparing food, or facility operations. They emphasize grounding, safety, and adaptive planning.

How do I write prompts for multi‑step robotic tasks?

State the goal, environment, and constraints. Ask for assumptions to verify, safety checks, recovery behaviors, and success metrics. Let the model plan steps while you enforce policies and thresholds.

Can these prompts handle uncertainty and errors?

Yes. Include confidence thresholds, error signatures, and fallback branches. Designing state machines with nominal, low‑confidence, and failure paths improves reliability in unstructured settings.

Do I need to specify exact trajectories?

Usually no. Provide high‑level objectives, clear constraints (force, clearance, speed), and verification gates. The model can generate trajectories consistent with those constraints.

Where can I find official docs and examples?

See Google DeepMind’s Gemini Robotics pages and the developer overview for ER 1.5, plus the Gemini cookbook and agent guides for broader prompting and agent patterns.

വിശ്വാസത്തോടെ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് റോബോട്ടിക് ടാസ്‌ക്കുകൾ രചിക്കുക

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ടാസ്‌ക് വ്യക്തമായി വിവരിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ റോബോട്ടിന് അത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. Gemini Robotics 1.5-ന്റെയും ER 1.5-ന്റെയും വാഗ്ദാനമാണിത് - ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഉദ്ദേശ്യത്തെ ഭൗതിക ലോകത്തിലെ വിശ്വസനീയമായ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ആക്ഷൻ പ്ലാനുകളാക്കി മാറ്റുന്ന, അടിസ്ഥാനപരമായ കാര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന മോഡലുകൾ. താഴെക്കൊടുത്തിരിക്കുന്നത് 25 പ്രൂവ് ചെയ്ത പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകളാണ് - ഉദ്ദേശമനുസരിച്ച് ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത് - ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ലോകോത്തര റോബോട്ടിക്സിനായുള്ള ശക്തമായ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ചിട്ടപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

ശൈലീ കുറിപ്പ്: പ്രായോഗികവും പരിഹാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും. ഓരോ ടെംപ്ലേറ്റിലും ഘടന, ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഗാർഡ് റെയിലുകൾ, കൂടാതെ ഓപ്ഷണൽ വേരിയബിളുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. {OBJECT}, {LOCATION}, {POLICY}, കൂടാതെ {CONSTRAINTS} പോലുള്ള പ്ലേസ്‌ഹോൾഡറുകൾ നിങ്ങളുടെ സാഹചര്യത്തിനനുസരിച്ച് മാറ്റുക.

ഈ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം

ഒരു ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ലക്ഷ്യത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച്, സെൻസർ പരിശോധനകളും വീണ്ടെടുക്കൽ സ്വഭാവവും ഉപയോഗിച്ച് ഘട്ടങ്ങൾ എണ്ണുക.

നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക: സുരക്ഷ, വേഗത/കൃത്യത, പരിസ്ഥിതി അനുമാനങ്ങൾ, കൂടാതെ തിരിച്ചുവരവിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ.

സംസ്ഥാന ഫീഡ്‌ബാക്ക് ചാനലുകൾ നൽകുക (ഉദാഹരണത്തിന്, വിഷൻ സക്സസ് ക്രൈറ്റീരിയ, ഫോഴ്സ്/ടോർക്ക് ത്രെഷോൾഡുകൾ).

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള മൈക്രോ മാനേജ്മെൻ്റിനേക്കാൾ ഡിക്ലറേറ്റീവ് ലക്ഷ്യങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക; മോഡലിനെ പ്ലാൻ ചെയ്യാനും സാഹചര്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനും അനുവദിക്കുക.

വഴിയിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു ടീമിലുടനീളം പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ലോഗുകൾ, ആവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ ക്രമീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, Sider.AI പോലുള്ള ഒരു സൈഡ് പാനൽ അസിസ്റ്റൻ്റ്, നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെൻ്റുകൾക്കും കോഡിനുമൊപ്പം പ്രോംപ്റ്റുകൾ രൂപപ്പെടുത്താനും പരീക്ഷിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കും, നിങ്ങളുടെ റോബോട്ടിക് കഴിവുകളും നടപടിക്രമങ്ങളും ആവർത്തിക്കുമ്പോൾ സാഹചര്യങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യും.

വിഭാഗം A - പ്ലാനിംഗും ഗ്രൗണ്ടിംഗും (അടിസ്ഥാനങ്ങൾ)

ടാസ്‌ക് ബ്ലൂപ്രിൻ്റ് (ലക്ഷ്യം → നിയന്ത്രണങ്ങൾ → പ്ലാൻ → പരിശോധനകൾ)

Prompt "നിങ്ങൾ ഒരു മൊബൈൽ മാനിപ്പുലേറ്ററെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ലക്ഷ്യം: {GOAL}. പരിസ്ഥിതി: {DESCRIPTION}; അറിയപ്പെടുന്ന വസ്തുക്കൾ: {OBJECT_LIST}. നിയന്ത്രണങ്ങൾ: {CONSTRAINTS}. ഔട്ട്പുട്ട്: 1) പരിശോധിക്കേണ്ട അനുമാനങ്ങൾ, 2) പെർസെപ്ഷൻ/ആക്ഷൻ സ്റ്റെപ്പുകളുള്ള ഓർഡർ ചെയ്ത പ്ലാൻ, 3) ഓരോ ഘട്ടത്തിലെയും സുരക്ഷാ പരിശോധനകൾ, 4) വീണ്ടെടുക്കൽ സ്വഭാവങ്ങൾ, 5) അവസാനിപ്പിക്കാനുള്ള വ്യവസ്ഥകളും വിജയ അളവുകളും."

എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കാം: ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ലക്ഷ്യത്തെ ഗാർഡ് റെയിലുകളുള്ള ഒരു പ്രവർത്തന പദ്ധതിയാക്കി മാറ്റുമ്പോൾ.

അനിശ്ചിതത്വം കണക്കാക്കിയുള്ള പെർസെപ്ഷൻ-ഫസ്റ്റ് പ്ലാൻ

Prompt "പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഒരു നിരീക്ഷണ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുക. {GOAL}-നുള്ള ആവശ്യമായ നിരീക്ഷണങ്ങൾ, കോൺഫിഡൻസ് ത്രെഷോൾഡുകൾ, എഡ്ജ് കേസുകൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയുക. JSON ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുക: { observations:. Google-ൻ്റെ Gemini കുക്ക്ബുക്കും ഏജൻ്റ് ഗൈഡുകളും വിശാലമായ പ്രോംപ്റ്റിനും ഏജൻ്റ് പാറ്റേണുകൾക്കും സഹായകരമായ റഫറൻസുകളാണ്.

ഉദാഹരണം: ഒരു കിച്ചൺ ടാസ്‌ക്കിനായുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പ്രോംപ്റ്റ്

ലക്ഷ്യം: ഒരു ലളിതമായ സാലഡ് തയ്യാറാക്കി പാക്ക് ചെയ്ത് കൊണ്ടുപോകുക.

Prompt "നിങ്ങൾ ഒരു പാരലൽ ഗ്രിപ്പറും ടൂൾ-ചേഞ്ചറുമുള്ള 7-DOF മൊബൈൽ മാനിപ്പുലേറ്ററെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ലക്ഷ്യം: ലെറ്റ്യൂസ്, തക്കാളി, വെള്ളരിക്ക, ഡ്രസ്സിംഗ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സാലഡ് തയ്യാറാക്കി പാക്ക് ചെയ്യുക. പരിസ്ഥിതി: സിങ്ക്, കട്ടിംഗ് ബോർഡ്, ഷെഫ് കത്തി, സാലഡ് ബൗൾ, ലഞ്ച് കണ്ടെയ്‌നർ എന്നിവയുള്ള കിച്ചൺ ഐലൻഡ്. മനുഷ്യർ അവിടെ ഉണ്ടായിരിക്കാം. നിയന്ത്രണങ്ങൾ: മനുഷ്യരുടെ 0.5 മീറ്ററിനുള്ളിൽ ബ്ലേഡുകൾ പാടില്ല. മുറിക്കുമ്പോൾ ഒഴികെ കത്തിയുടെ മൂർച്ചയുള്ള ഭാഗം എപ്പോഴും മൂടിയിരിക്കണം. ഗ്രിപ്പർ ഫോഴ്സ് ≤ 15 N. കഷ്ണങ്ങളുടെ കനം 3–4 mm. പ്രതലങ്ങൾ അണുവിമുക്തമാക്കണം. ഔട്ട്പുട്ട്:

പരിശോധിക്കേണ്ട അനുമാനങ്ങൾ (ഉപകരണങ്ങൾ, ചേരുവകൾ, ലൈറ്റിംഗ്),

ഘട്ടങ്ങളായുള്ള പ്ലാൻ (കഴുകുക → തയ്യാറാക്കുക → മുറിക്കുക → കൂട്ടിച്ചേർക്കുക → പാക്ക് ചെയ്യുക),

ഓരോ ഘട്ടത്തിലെയും സുരക്ഷാ പരിശോധനകൾ (വിഷൻ/ഫോഴ്സ്),

Error recovery (വീണ്ടും പിടിക്കുക, വീണ്ടും കണ്ടെത്തുക, വീണ്ടും വൃത്തിയാക്കുക),

വിജയത്തിനുള്ള അളവുകൾ (കൃത്യമായ കഷ്ണങ്ങളുടെ വിഷ്വൽ സ്ഥിരീകരണം; കണ്ടെയ്‌നർ അടച്ചിരിക്കുന്നു; പ്രദേശം വൃത്തിയുള്ളതാണ്),

ലോഗ് സ്കീമയും മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള ഫോട്ടോകളും."

നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കുന്നത്: പെർസെപ്ഷൻ ഗേറ്റുകൾ, ടൂൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള നിയമങ്ങൾ, വ്യക്തമായ വിജയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ എന്നിവയുള്ള ഒരു വലിയ, സുരക്ഷാപരമായ നടപടിക്രമം.

അവസാന ചിന്തകൾ

മികച്ച റോബോട്ടിക്സ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ വിമാനത്തിലെ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ പോലെ വായിക്കുന്നു: വ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങൾ, അളക്കാവുന്ന ഗേറ്റുകൾ, ആസൂത്രിതമായ രക്ഷപ്പെടലുകൾ. ഈ 25 ടെംപ്ലേറ്റുകൾ നിർമ്മാണ ബ്ലോക്കുകളായി ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് യഥാർത്ഥ റണ്ണുകളിൽ നിന്നുള്ള ലോഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവയെ മെച്ചപ്പെടുത്തുക. Gemini Robotics 1.5-ഉം ER 1.5-ഉം ഭൗതിക ലോകത്തിലേക്ക് ഏജൻ്റിക് പ്ലാനിംഗ് കൊണ്ടുവരുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ പ്രോംപ്റ്റുകളാണ് ഒരു നല്ല ഡെമോയും വിശ്വസനീയമായ ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം.

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

Q1: Gemini Robotics 1.5 / ER 1.5 എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്? ഇവ ഭൗതിക ലോകത്തിലെ സങ്കീർണ്ണമായ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്‌ക്കുകളിൽ റോബോട്ടുകളെ മനസ്സിലാക്കാനും ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും പ്രവർത്തിക്കാനും അനുവദിക്കുന്ന മോഡലുകളാണ് - സാധനങ്ങൾ എടുക്കുക, ഭക്ഷണം തയ്യാറാക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ സൗകര്യങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ളവ. അവ സുരക്ഷയ്ക്കും സ്ഥിരതയ്ക്കും സാഹചര്യങ്ങൾക്കനുരിച്ച് മാറാനുള്ള കഴിവുകൾക്കും ഊന്നൽ നൽകുന്നു.

Q2: മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് റോബോട്ടിക് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി ഞാൻ എങ്ങനെ പ്രോംപ്റ്റുകൾ എഴുതും? ലക്ഷ്യം, പരിസ്ഥിതി, നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുക. സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ട അനുമാനങ്ങൾ, സുരക്ഷാ പരിശോധനകൾ, വീണ്ടെടുക്കൽ സ്വഭാവങ്ങൾ, വിജയ അളവുകൾ എന്നിവ ആവശ്യപ്പെടുക. നിങ്ങൾ പോളിസികളും ത്രെഷോൾഡുകളും നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ മോഡലിനെ ഘട്ടങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുക.

Q3: ഈ പ്രോംപ്റ്റുകൾക്ക് അനിശ്ചിതത്വവും പിശകുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ? ഉവ്വ്. കോൺഫിഡൻസ് ത്രെഷോൾഡുകൾ, പിശക് സിഗ്നേച്ചറുകൾ, ഫാൾബാക്ക് ബ്രാഞ്ചുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തുക. നോർമൽ, കുറഞ്ഞ കോൺഫിഡൻസ്, പരാജയ പാതകൾ എന്നിവയുള്ള സ്റ്റേറ്റ് മെഷീനുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് ഘടനയില്ലാത്ത ക്രമീകരണങ്ങളിൽ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

Q4: ഞാൻ കൃത്യമായ പാതകൾ വ്യക്തമാക്കേണ്ടതുണ്ടോ? സാധാരണയായി വേണ്ട. ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ലക്ഷ്യങ്ങൾ, വ്യക്തമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ (ഫോഴ്സ്, ക്ലിയറൻസ്, വേഗത), സ്ഥിരീകരണ ഗേറ്റുകൾ എന്നിവ നൽകുക. ഈ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് അനുസൃതമായി മോഡലിന് പാതകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

Q5: എനിക്ക് ഔദ്യോഗിക ഡോക്യുമെൻ്റുകളും ഉദാഹരണങ്ങളും എവിടെ കണ്ടെത്താനാകും? Google DeepMind-ൻ്റെ Gemini Robotics പേജുകളും ER 1.5-നുള്ള ഡെവലപ്പർ അവലോകനവും, കൂടാതെ Gemini കുക്ക്ബുക്കും ഏജൻ്റ് ഗൈഡുകളും വിശാലമായ പ്രോംപ്റ്റിംഗിനും ഏജൻ്റ് പാറ്റേണുകൾക്കുമായി കാണുക.