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OmniManip引⼊了 VLM 規劃和機器⼈執⾏的雙閉環系統設計,提升機器人3D操作能力

來源:機器人大講堂     編輯:創澤   時間:2025/1/27   主題:其他 [加盟]

近年來視覺語⾔基礎模型(Vision  Language  Models,  VLMs)在多模態理解和⾼層次常識推理上⼤放異彩,如何將其應⽤于機器⼈以實現通⽤操作是具身智能L域的⼀個核⼼問題。這⼀⽬標的實現受兩⼤關鍵挑戰制約:

1. VLM 缺少準確的 3D 理解能⼒:通過對⽐學習范式訓練、僅以 2D 圖像 / ⽂本作為輸⼊的 VLM 的天然局限;

2. ⽆法輸出低層次動作:將 VLM 在機器⼈數據上進⾏微調以得到視覺 - 語⾔ - 動作(VLA)模型是⼀種有前景的解決⽅案,但⽬前仍受到數據收集成本和泛化能⼒的限制。

針對上述難題,北⼤攜⼿智元機器⼈團隊提出了 OmniManip 架構,基于以對象為中⼼的 3D 交互基元,將 VLM 的G層次推理能力轉化為機器⼈的低層次G精度動作。

針對⼤模型幻覺問題和真實環境操作的不確定性,OmniManip 創新性地引⼊了 VLM 規劃和機器⼈執⾏的雙閉環系統設計,實現了操作性能的顯著突破。

實驗結果表明,OmniManip 作為⼀種免訓練的開放詞匯操作⽅法,在各種機器⼈操作任務中具備強⼤的零樣本泛化能⼒。

OmniManip 的關鍵設計包括:

基于 VLM 的任務解析:利⽤ VLM 強⼤的常識推理能⼒,將任務分解為多個結構化階段(Stages),每個階段明確指定了主動物體(Active)、被動物體(Passive)和動作類型(Action)。

以物體為中⼼的交互基元作為空間約束:通過 3D 基座模型⽣成任務相關物體的 3D 模型和規范化空間(canonical space),使 VLM 能夠直接在該空間中采樣 3D 交互基元,作為 Action 的空間約束,從⽽優化求解出 Active 物體在 Passive 物體規范坐標系下的⽬標交互姿態。

閉環 VLM 規劃:將⽬標交互姿態下的 Active/Passive 物體渲染成圖像,由 VLM 評估與重采樣,實現 VLM 對⾃身規劃結果的閉環調整。

閉環機器⼈執⾏:通過物體 6D 姿態跟蹤器實時更新 Active/Passive 物體的位姿,轉換為機械臂末端執⾏器的操作軌跡,實現閉環執⾏。

物體的交互基元通過其在標準空間中的交互點和⽅向來表征。交互點 p∈R3 表示物體上關鍵的交互位置,⽽交互⽅向 v∈R3 代表與任務相關的主要軸。這兩者共同構成交互基元 O={p,v},封裝了滿⾜任務約束所需的基本⼏何和功能屬性。這些標準交互基元相對于其標準空間定義,能夠在不同場景中保持⼀致,實現更通⽤和可重⽤的操作策略。

對于通⽤物體的交互點提取,OmniManip 利⽤視覺語⾔模型(VLM)在原圖(當部件可⻅且實體存在時)或在正交視圖中渲染的 3D ⽹格(當部件不可⻅或實體不存在時)上進⾏定位。

與 CoPa 和 ReKep 等⽅法不同,OmniManip 直接讓 VLM 進⾏ grounding,不會受限于不穩定的 part 分割或聚類結果。

在交互⽅向的采樣⽅⾯,由于物體的規范化空間通過 Omni6DPose 錨定,軸的⽅向與語義對⻬,該團隊讓 VLM 直接對物體標準空間的軸進⾏語義描述,并根據操作任務進⾏匹配度排序,以獲得交互⽅向的候選。

雙閉環系統設計

李⻜⻜團隊的⼯作 ReKep 通過關鍵點跟蹤巧妙地實現了機械臂的閉環執⾏,但其 VLM 規劃過程是開環的。OmniManip 則更進⼀步,得益于以物體為中⼼的設計理念,⾸次在 VLM 規劃和機械臂執⾏層⾯實現了雙閉環系統:

閉環規劃:在實驗中,VLM 推理很容易出現幻覺,導致錯誤的規劃結果(尤其是在涉及 3D 旋轉的任務中,如倒⽔、插筆)。OmniManip 賦予 VLM 閉環規劃能⼒,通過渲染物體的三維模型,幫助 VLM 「腦補」出規劃結果后的物體樣貌,再判斷其合理性。

這⼀功能賦予了 VLM 空間反思能⼒,使其能夠在測試時進⾏推理,類似于 OpenAI 的 O1,⼤⼤提⾼了操作成功率。為了保持框架的簡潔性,研究團隊沒有設計復雜的測試時推理流程,僅作⼀輪校驗就已明顯提⾼了 VLM 的規劃準確率。

閉環執⾏:OmniManip 提取的交互基元位于物體的規范空間中,只需引⼊⼀個 6D 位姿跟蹤器即可輕松實現閉環操作。與 ReKep 使⽤的關鍵點跟蹤器相⽐,基于物體的 6D 位姿跟蹤⽅式更為穩定,并對遮擋具有更強的魯棒性。(缺點則是不如關鍵點靈活、⽆法建模柔性物體操作。)

▍實驗結果

強⼤的開放詞匯操作性能

在 12 個真機短程任務上,OmniManip 均展現出出色的性能。

雙閉環系統設計為 OmniManip 帶來了約 17% 的性能提升,這證明了 RRC 在有效減少⼤模型幻覺影響⽅⾯的作⽤。

交互基元的魯棒性

VLM 需要基于交互基元對機器⼈操作進⾏規劃,如果交互基元本身存在問題,VLM 就會陷⼊「巧婦難為⽆⽶之炊」的困境。因此,可靠的交互基元⾄關重要。以往的⽅法通常是讓 VLM 直接在相機拍攝的 2D 圖像上采樣交互基元,然后通過相機的內外參數轉換到 3D 空間。

然⽽,由于 2D 圖像存在空間歧義,采樣效果對相機視⻆、圖像紋理和部件形狀等因素J為敏感(例如,當相機平視杯⼦時,之前的⽅法只能對準杯⼦的側壁、⽽不是開⼝)。⽽ OmniManip 則是在物體的 3D 規范空間中進⾏采樣,能夠輕松克服 2D 圖像的局限性,實現可靠的 3D 交互基元提取。

強⼤的拓展性與潛⼒

OmniManip 能夠與 high-level 任務規劃器結合,實現⻓程任務操作

作為⼀種以物體為中⼼的算法,OmniManip 與機械臂本體解耦,能夠零成本遷移⾄不同形態的本體(例如雙臂⼈形機器⼈)。

OmniManip 具有強⼤的通⽤泛化能⼒,不受特定場景和物體限制。團隊已將其應⽤于數字資產⾃動標注 / 合成管道,實現⼤規模的機器⼈軌跡⾃動采集。



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