OpenPI开源机器人视觉-语言-动作模型库，简化机器人感知决策执行pipeline

OpenPI：开源的机器人视觉-语言-动作模型库

你是否曾经为机器人控制中的复杂感知-决策-执行 pipeline 感到头疼？OpenPI 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个由 Physical Intelligence 团队发布的、基于 Python 的开源机器人模型与工具包，可以帮助研究者和开发者快速部署和微调先进的视觉-语言-动作（VLA）模型。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
OpenPI 项目 stars 数：6150
OpenPI 项目 forks 数：733

OpenPI 项目目录截图

OpenPI 核心亮点

🌟 多种先进模型架构：提供包括基于流的 π₀ 模型、自回归的 π₀-FAST 模型，以及具备更强泛化能力的 π₀.₅ 模型，满足不同场景需求。
🎯 海量预训练数据支持：所有基础模型均在超过 1 万小时的机器人数据上进行预训练，为下游任务提供强大基础。
🔒 灵活部署方案：支持本地推理、远程服务器推理，并提供完整的微调流程，适应从研究到实际部署的全流程。
🧩 多平台兼容：提供针对 DROID、ALOHA 等主流机器人平台的专用模型，并支持自定义数据微调。

OpenPI 快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 OpenPI：

1. 安装：

   # 克隆仓库并初始化子模块
   git clone --recurse-submodules git@github.com:Physical-Intelligence/openpi.git
   cd openpi
   # 使用 uv 安装依赖
   GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 uv sync
   GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 uv pip install -e .

2. 运行推理示例：

   from openpi.training import config as _config
   from openpi.policies import policy_config
   from openpi.shared import downloadconfig = _config.get_config("pi05_droid")
   checkpoint_dir = download.maybe_download("gs://openpi-assets/checkpoints/pi05_droid")
   policy = policy_config.create_trained_policy(config, checkpoint_dir)

3. 查看示例：

   # 运行示例 notebook 了解完整流程
   $ jupyter notebook examples/inference_demo.ipynb

OpenPI 应用场景

场景一：学术研究 benchmark：研究者可以使用 OpenPI 在 LIBERO 等标准测试集上快速复现和验证新算法，π₀.₅-LIBERO 模型在该 benchmark 上达到了 state-of-the-art 性能。
场景二：工业机器人部署：工程师可以基于预训练模型，使用自有数据快速微调，适配特定的生产线任务，如物品分拣、装配等。
场景三：教育演示与原型开发：学生和开发者可以利用提供的 ALOHA 仿真环境，快速搭建机器人演示系统，验证想法。
用户案例：目前，OpenPI 的模型已被应用于桌面操作任务（DROID）、毛巾折叠（ALOHA-towel）、食品容器开封（ALOHA-tupperware）等多个实际场景中。

OpenPI 项目链接

Physical-Intelligence / openpi项目地址：https://github.com/Physical-Intelligence/openpi

本文地址：https://www.tgoos.com/10111