VoxPoser

说句话,机器人就能干活,无需训练直接上手

VoxPoser 是一个将大语言模型(LLM)与机器人操作相结合的框架,旨在让机器人仅通过自然语言指令就能完成复杂的物理操作任务。它解决了传统机器人编程需要专业代码或大量演示数据的问题,核心能力是构建可组合的3D价值图(3D Value Maps),将语言指令转化为机器人可执行的轨迹。用户只需输入如“把红色方块放到蓝色盒子里”这样的指令,VoxPoser 会利用 LLM 的常识推理和场景理解,生成一系列操作步骤,并映射到3D空间中的价值分布,引导机器人完成抓取、移动、放置等动作。整个过程无需额外训练或微调,直接利用预训练模型,具有较好的泛化性和可解释性。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 839
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队huangwl18
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型embodied-ai,foundation-models,large-language-models,motion-planning,robotic-manipulation,robotics,vision-language-model
GitHub 星标★ 839
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-02 00:00:00
最近更新2026-09-20 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1

使用教程

核心亮点

  • 无需训练或微调,直接利用预训练LLM和视觉模型,快速适配新任务
  • 3D价值图可组合,支持复杂任务分解与多步骤操作
  • 代码开源且模块化,便于研究者二次开发和集成

不足之处

  • 依赖高质量3D场景感知,对传感器精度要求高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 家庭服务机器人指令控制
  • 工业分拣与装配自动化
  • 科研教学中的机器人操作原型验证

替代项目

RT-2、SayCan、PaLM-E

项目介绍

VoxPoser 是计算机视觉领域的开源项目,由 huangwl18 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(839)位列前 30%,在计算机视觉分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-20。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:家庭服务机器人指令控制。同类可对比的替代方案包括 RT-2、SayCan、PaLM-E。

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