在机器人技术领域，通用操作一直是研究人员和工程师们梦寐以求的目标。设想一下，一个机器人能够像人类一样，灵活地适应各种不同的环境和任务，无需针对特定场景进行繁琐的编程和训练。如今，由智元机器人联合北京大学推出的 OmniManip 框架，正朝着这个目标迈出了坚实的一步。它巧妙地结合了视觉语言模型（VLM）的强大推理能力与精确的三维操作技术，为实现通用机器人操作带来了新的希望。
OmniManip：打破机器人操作的壁垒
传统的机器人操作方法往往依赖于预先设定的程序和精确的环境建模。这种方式在结构化环境中表现良好，但在面对非结构化的真实世界时，便显得捉襟见肘。例如，一个为工厂装配线设计的机器人，很难直接应用于家庭环境中的物品整理。OmniManip 的出现，旨在打破这种壁垒，让机器人能够像人类一样，通过理解语言指令和感知周围环境，自主地完成各种操作任务。
该框架的核心在于一种以对象为中心的交互基元表示法。这种表示法将任务分解为多个结构化的阶段，并利用 VLM 提供的常识推理能力，将自然语言指令转化为机器人可以理解和执行的三维空间约束。简单来说，OmniManip 让机器人能够“看懂”和“听懂”人类的指令，并将其转化为实际的动作。
OmniManip 的核心功能
OmniManip 框架拥有以下几个核心功能：
零样本泛化能力：这是 OmniManip 最引人注目的特性之一。它能够处理多样化的开放词汇指令和物体，无需进行额外的训练，便可在多种机器人操作任务中实现强大的泛化能力。这意味着，同一个机器人可以使用 OmniManip 框架，轻松地完成倒水、插花、整理桌面等不同的任务。
跨机器人形态能力：OmniManip 并非针对特定的机器人硬件设计，而是一种硬件无关的方法。它可以轻松地部署在不同类型的机器人平台上，例如双臂人形机器人、机械臂等。这极大地提高了 OmniManip 的适用性和灵活性。
大规模仿真数据生成：OmniManip 的设计使其能够自动化生成大规模的机器人操作仿真数据。这些数据可以用于训练和评估机器人控制算法，为未来的研究提供了强大的数据支持。
技术原理：VLM 与三维操作的完美结合
OmniManip 的成功，离不开其独特的技术原理。该框架巧妙地结合了视觉语言模型（VLM）和三维操作技术，实现了机器人对环境的感知、理解和操作。
以对象为中心的交互基元表示法：
OmniManip 提出了一种以对象为中心的表示方法，通过对象的功能性空间（canonical space）定义交互基元（如交互点和方向），将 VLM 的输出转化为可执行的三维空间约束。这些交互基元在对象的标准空间中定义，能在不同场景中保持一致，实现更通用和可复用的操作策略。例如，在“拿起杯子”这个任务中，OmniManip 会将杯子的把手定义为一个交互点，并指定一个合适的抓取方向。无论杯子的位置和姿态如何变化，机器人都可以根据这些交互基元，准确地完成抓取动作。
双闭环系统设计：
OmniManip 采用了双闭环系统，分别用于高级规划和低级执行。
闭环规划：通过交互渲染和交互原语重采样，OmniManip 实现了 VLM 的闭环推理。这一机制可以检测并纠正 VLM 推理中的错误（如幻觉问题），确保规划结果的准确性。例如，如果 VLM 错误地识别了物体，闭环规划机制可以及时发现并纠正错误，避免机器人执行错误的动作。
闭环执行：在执行阶段，OmniManip 使用 6D 姿态跟踪器实时更新物体的位姿，并将其转换为机械臂末端执行器的操作轨迹，从而实现鲁棒的实时控制。这意味着，即使物体的位置发生轻微的扰动，机器人也可以通过闭环执行机制，实时调整自身的动作，确保任务的顺利完成。
任务分解与空间约束：
OmniManip 将复杂任务分解为多个阶段，每个阶段通过交互基元定义空间约束。例如，在“将茶倒入杯中”的任务中，系统会分解为“抓取茶壶”和“倾倒茶水”两个阶段，并为每个阶段生成相应的交互点和方向。通过这种方式，OmniManip 将复杂的任务分解为一系列简单的、可执行的步骤，降低了机器人操作的难度。
OmniManip 的应用场景
OmniManip 框架具有广泛的应用前景，可以应用于以下领域：
日常生活中的物品操作：OmniManip 可以让机器人像人类一样，灵活地完成各种日常生活中的物品操作，例如倒茶、插花、整理桌面等。这将极大地提高人们的生活质量，尤其对于老年人和残疾人来说，OmniManip 可以帮助他们完成许多日常任务，提高他们的生活自理能力。
工业自动化：在工业领域，OmniManip 可以通过精确的三维操作能力，实现复杂任务的自动化。例如，在装配线上，机器人可以使用 OmniManip 框架，自主地完成零件的抓取、定位和组装等任务，提高生产效率和产品质量。此外，OmniManip 还可以应用于危险环境下的作业，例如核电站的维护和抢险救灾等，保障工人的安全。
服务机器人：OmniManip 可以应用于服务机器人领域，让机器人在非结构化环境中执行任务，例如家庭服务或医疗辅助。在家庭环境中，机器人可以使用 OmniManip 框架，帮助人们打扫卫生、照顾孩子、烹饪食物等。在医疗领域，机器人可以使用 OmniManip 框架，辅助医生进行手术、护理病人、运送药品等，提高医疗效率和质量。
OmniManip 的未来展望
虽然 OmniManip 框架已经取得了显著的成果，但仍然存在许多挑战和改进空间。例如，如何提高 VLM 的推理准确性和鲁棒性，如何优化交互基元的表示方法，如何实现更复杂的任务规划等。未来的研究可以从以下几个方面展开：
增强 VLM 的感知能力：
可以通过引入更多的视觉信息，例如深度图像、点云数据等，来增强 VLM 的感知能力。此外，还可以利用多模态学习的方法，将视觉信息和语言信息融合在一起，提高 VLM 的推理准确性和鲁棒性。
优化交互基元的表示方法：
可以研究更有效的交互基元表示方法，例如基于图神经网络的表示方法，来实现更灵活和可复用的操作策略。此外，还可以引入注意力机制，让机器人能够根据任务的需求，自动地选择合适的交互基元。
实现更复杂的任务规划：
可以研究基于强化学习的任务规划方法，让机器人能够自主地学习如何将复杂任务分解为一系列简单的步骤。此外，还可以引入知识图谱，让机器人能够利用常识知识来指导任务规划。
提高机器人的安全性和可靠性：
在实际应用中，机器人的安全性和可靠性至关重要。可以通过引入安全约束和故障检测机制，来提高机器人的安全性和可靠性。此外，还可以利用仿真环境进行大量的测试和验证，确保机器人在各种情况下都能安全可靠地运行。
总而言之，OmniManip 作为一种通用的机器人操作框架，具有广阔的应用前景和巨大的潜力。随着技术的不断发展，相信 OmniManip 将在未来的机器人领域发挥越来越重要的作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。
项目地址
- 项目官网：https://omnimanip.github.io/
- GitHub仓库：https://github.com/pmj110119/OmniManip
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.03841
