OmniManip: Auf dem Weg zur allgemeinen robotergestützten Manipulation durch objektzentrierte Interaktionsprimitive als räumliche Einschränkungen

OmniManip: Towards General Robotic Manipulation via Object-Centric Interaction Primitives as Spatial Constraints

January 7, 2025

Autoren: Mingjie Pan, Jiyao Zhang, Tianshu Wu, Yinghao Zhao, Wenlong Gao, Hao Dong

cs.AI

Zusammenfassung

Die Entwicklung von allgemeinen Robotersystemen, die in unstrukturierten Umgebungen manipulieren können, ist eine bedeutende Herausforderung. Während Vision-Language-Modelle (VLM) in der hochrangigen Alltagslogik hervorragend sind, fehlt es ihnen an dem fein abgestuften 3D-Raumverständnis, das für präzise Manipulationsaufgaben erforderlich ist. Das Feinabstimmen von VLM auf robotische Datensätze zur Erstellung von Vision-Language-Action-Modellen (VLA) ist eine mögliche Lösung, wird jedoch durch hohe Datensammlungskosten und Generalisierungsprobleme behindert. Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen wir eine neuartige objektorientierte Darstellung vor, die die Kluft zwischen dem hochrangigen Denken von VLM und der für die Manipulation erforderlichen Präzision überbrückt. Unser Haupterkenntnis ist, dass der kanonische Raum eines Objekts, der durch seine funktionalen Möglichkeiten definiert ist, eine strukturierte und semantisch sinnvolle Möglichkeit bietet, Interaktionsprimitive wie Punkte und Richtungen zu beschreiben. Diese Primitiven fungieren als Brücke, die das alltägliche Denken von VLM in handlungsfähige 3D-Raumbeschränkungen übersetzt. In diesem Zusammenhang stellen wir ein duales Closed-Loop-, Open-Vocabulary-Roboter-Manipulationssystem vor: eine Schleife für die hochrangige Planung durch primitives Resampling, Interaktionsrendering und VLM-Überprüfung und eine andere für die niedergradige Ausführung über 6D-Posenverfolgung. Dieses Design gewährleistet eine robuste, Echtzeitsteuerung, ohne dass eine Feinabstimmung von VLM erforderlich ist. Umfangreiche Experimente zeigen eine starke Generalisierung ohne Trainingsdaten über verschiedene robotische Manipulationsaufgaben hinweg und unterstreichen das Potenzial dieses Ansatzes zur Automatisierung der Erzeugung von Simulationen im großen Maßstab.

English

The development of general robotic systems capable of manipulating in unstructured environments is a significant challenge. While Vision-Language Models(VLM) excel in high-level commonsense reasoning, they lack the fine-grained 3D spatial understanding required for precise manipulation tasks. Fine-tuning VLM on robotic datasets to create Vision-Language-Action Models(VLA) is a potential solution, but it is hindered by high data collection costs and generalization issues. To address these challenges, we propose a novel object-centric representation that bridges the gap between VLM's high-level reasoning and the low-level precision required for manipulation. Our key insight is that an object's canonical space, defined by its functional affordances, provides a structured and semantically meaningful way to describe interaction primitives, such as points and directions. These primitives act as a bridge, translating VLM's commonsense reasoning into actionable 3D spatial constraints. In this context, we introduce a dual closed-loop, open-vocabulary robotic manipulation system: one loop for high-level planning through primitive resampling, interaction rendering and VLM checking, and another for low-level execution via 6D pose tracking. This design ensures robust, real-time control without requiring VLM fine-tuning. Extensive experiments demonstrate strong zero-shot generalization across diverse robotic manipulation tasks, highlighting the potential of this approach for automating large-scale simulation data generation.