OmniManip：智元机器人联合北京大学推出的机器人操作框架

OmniManip简介

OmniManip是由北京大学和智元机器人联合开发的一种新型机器人操作框架。该方法通过基于对象中心的交互原语作为空间约束，弥合了视觉语言模型（VLM）的高级语义推理与机器人操作所需的精确3D空间理解之间的差距。OmniManip提出了一种双闭环系统，结合高级规划和低级执行，确保了无需VLM微调即可实现鲁棒的实时控制。它通过对象的规范空间定义交互原语，实现了高效、稳定的任务规划与执行，并在多种零样本操作任务中展现出强大的泛化能力。该方法为实现通用机器人操作提供了新的思路，尤其在非结构化环境中具有广阔的应用前景。

OmniManip主要功能

1. 通用机器人操作：OmniManip能够实现多种复杂机器人操作任务，包括刚体操作（如倒茶、插入笔）和关节操作（如开抽屉、关闭笔记本电脑盖子），无需针对具体任务进行训练。
2. 零样本泛化能力：通过利用视觉语言模型（VLM）的高级常识推理，OmniManip能够在未见过的任务场景中实现快速适应和执行，无需任务特定的数据或微调。
3. 高效交互原语提取：OmniManip通过对象中心的交互原语（如点和方向）作为空间约束，将VLM的语义推理转化为可操作的3D空间约束，确保了交互的稳定性和效率。
4. 双闭环控制：OmniManip设计了高级规划和低级执行的双闭环系统，通过交互渲染和姿态跟踪确保任务执行的鲁棒性和实时性。
5. 自动化数据生成：OmniManip能够自动生成机器人操作的演示数据，为行为克隆和模仿学习提供支持，从而加速机器人的学习过程。

OmniManip技术原理

1. 对象中心的交互原语表示：
   • OmniManip通过对象的规范空间定义交互原语，利用对象的功能性来描述交互点和方向。
   • 这种表示方法将VLM的高级语义推理与低级的3D空间理解相结合，使得机器人能够更精准地执行操作任务。
2. 双闭环系统设计：
   • 高级规划闭环：通过交互渲染和原语重采样机制，OmniManip能够检测并修正VLM推理中的错误，确保规划结果的准确性。
   • 低级执行闭环：利用6D姿态跟踪技术，OmniManip在执行阶段实时更新对象姿态，确保任务执行的鲁棒性。
3. 3D空间约束优化：
   • OmniManip将任务分解为多个阶段，每个阶段通过交互原语定义空间约束（如距离和角度约束）。
   • 通过优化这些约束，OmniManip能够生成精确的机器人末端执行器轨迹，确保任务的成功执行。
4. 实时姿态估计与跟踪：
   • OmniManip使用通用的6D姿态估计模型对操作对象进行规范，并在执行过程中通过姿态跟踪技术实时更新对象姿态。
   • 这种方法能够有效处理现实世界中的动态变化，如目标对象的移动或遮挡。
5. 零样本泛化能力：
   • OmniManip利用VLM的高级语义推理能力，结合对象中心的交互原语表示，能够在未见过的任务场景中快速生成合理的操作策略。
   • 这种能力使得OmniManip在多种复杂环境中展现出强大的泛化性能，无需针对每个任务进行数据收集和模型微调。

OmniManip应用场景

1. 家庭服务机器人：完成家务任务，如倒茶、整理桌面、回收垃圾等。
2. 工业自动化：在生产线中进行零部件装配、物料搬运和质量检测。
3. 物流与仓储：实现货物的分拣、搬运和货架整理。
4. 医疗辅助：协助医护人员进行手术器械传递、药品分发等操作。
5. 零售服务：在超市或商场中进行商品补货、货架整理和顾客服务。
6. 教育与研究：作为实验平台，用于机器人技术的教学和研究，探索新的操作策略和算法。

OmniManip项目入口

• 项目主页：https://omnimanip.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/pmj110119/OmniManip
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.03841