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  • 創(chuàng)澤機(jī)器人
    CHUANGZE ROBOT
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    OmniManip引⼊了 VLM 規(guī)劃和機(jī)器⼈執(zhí)⾏的雙閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計(jì),提升機(jī)器人3D操作能力

    來(lái)源:機(jī)器人大講堂     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2025/1/27   主題:其他 [加盟]

    近年來(lái)視覺(jué)語(yǔ)⾔基礎(chǔ)模型(Vision  Language  Models,  VLMs)在多模態(tài)理解和⾼層次常識(shí)推理上⼤放異彩,如何將其應(yīng)⽤于機(jī)器⼈以實(shí)現(xiàn)通⽤操作是具身智能L域的⼀個(gè)核⼼問(wèn)題。這⼀⽬標(biāo)的實(shí)現(xiàn)受兩⼤關(guān)鍵挑戰(zhàn)制約:

    1. VLM 缺少準(zhǔn)確的 3D 理解能⼒:通過(guò)對(duì)⽐學(xué)習(xí)范式訓(xùn)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(dòng)作:將 VLM 在機(jī)器⼈數(shù)據(jù)上進(jìn)⾏微調(diào)以得到視覺(jué) - 語(yǔ)⾔ - 動(dòng)作(VLA)模型是⼀種有前景的解決⽅案,但⽬前仍受到數(shù)據(jù)收集成本和泛化能⼒的限制。

    針對(duì)上述難題,北⼤攜⼿智元機(jī)器⼈團(tuán)隊(duì)提出了 OmniManip 架構(gòu),基于以對(duì)象為中⼼的 3D 交互基元,將 VLM 的G層次推理能力轉(zhuǎn)化為機(jī)器⼈的低層次G精度動(dòng)作。

    針對(duì)⼤模型幻覺(jué)問(wèn)題和真實(shí)環(huán)境操作的不確定性,OmniManip 創(chuàng)新性地引⼊了 VLM 規(guī)劃和機(jī)器⼈執(zhí)⾏的雙閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了操作性能的顯著突破。

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,OmniManip 作為⼀種免訓(xùn)練的開(kāi)放詞匯操作⽅法,在各種機(jī)器⼈操作任務(wù)中具備強(qiáng)⼤的零樣本泛化能⼒。

    OmniManip 的關(guān)鍵設(shè)計(jì)包括:

    基于 VLM 的任務(wù)解析:利⽤ VLM 強(qiáng)⼤的常識(shí)推理能⼒,將任務(wù)分解為多個(gè)結(jié)構(gòu)化階段(Stages),每個(gè)階段明確指定了主動(dòng)物體(Active)、被動(dòng)物體(Passive)和動(dòng)作類(lèi)型(Action)。

    以物體為中⼼的交互基元作為空間約束:通過(guò) 3D 基座模型⽣成任務(wù)相關(guān)物體的 3D 模型和規(guī)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(yōu)化求解出 Active 物體在 Passive 物體規(guī)范坐標(biāo)系下的⽬標(biāo)交互姿態(tài)。

    閉環(huán) VLM 規(guī)劃:將⽬標(biāo)交互姿態(tài)下的 Active/Passive 物體渲染成圖像,由 VLM 評(píng)估與重采樣,實(shí)現(xiàn) VLM 對(duì)⾃身規(guī)劃結(jié)果的閉環(huán)調(diào)整。

    閉環(huán)機(jī)器⼈執(zhí)⾏:通過(guò)物體 6D 姿態(tài)跟蹤器實(shí)時(shí)更新 Active/Passive 物體的位姿,轉(zhuǎn)換為機(jī)械臂末端執(zhí)⾏器的操作軌跡,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)執(zhí)⾏。

    物體的交互基元通過(guò)其在標(biāo)準(zhǔn)空間中的交互點(diǎn)和⽅向來(lái)表征。交互點(diǎn) p∈R3 表示物體上關(guān)鍵的交互位置,⽽交互⽅向 v∈R3 代表與任務(wù)相關(guān)的主要軸。這兩者共同構(gòu)成交互基元 O={p,v},封裝了滿(mǎn)⾜任務(wù)約束所需的基本⼏何和功能屬性。這些標(biāo)準(zhǔn)交互基元相對(duì)于其標(biāo)準(zhǔn)空間定義,能夠在不同場(chǎng)景中保持⼀致,實(shí)現(xiàn)更通⽤和可重⽤的操作策略。

    對(duì)于通⽤物體的交互點(diǎn)提取,OmniManip 利⽤視覺(jué)語(yǔ)⾔模型(VLM)在原圖(當(dāng)部件可⻅且實(shí)體存在時(shí))或在正交視圖中渲染的 3D ⽹格(當(dāng)部件不可⻅或?qū)嶓w不存在時(shí))上進(jìn)⾏定位。

    與 CoPa 和 ReKep 等⽅法不同,OmniManip 直接讓 VLM 進(jìn)⾏ grounding,不會(huì)受限于不穩(wěn)定的 part 分割或聚類(lèi)結(jié)果。

    在交互⽅向的采樣⽅⾯,由于物體的規(guī)范化空間通過(guò) Omni6DPose 錨定,軸的⽅向與語(yǔ)義對(duì)⻬,該團(tuán)隊(duì)讓 VLM 直接對(duì)物體標(biāo)準(zhǔn)空間的軸進(jìn)⾏語(yǔ)義描述,并根據(jù)操作任務(wù)進(jìn)⾏匹配度排序,以獲得交互⽅向的候選。

    雙閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    李⻜⻜團(tuán)隊(duì)的⼯作 ReKep 通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤巧妙地實(shí)現(xiàn)了機(jī)械臂的閉環(huán)執(zhí)⾏,但其 VLM 規(guī)劃過(guò)程是開(kāi)環(huán)的。OmniManip 則更進(jìn)⼀步,得益于以物體為中⼼的設(shè)計(jì)理念,⾸次在 VLM 規(guī)劃和機(jī)械臂執(zhí)⾏層⾯實(shí)現(xiàn)了雙閉環(huán)系統(tǒng):

    閉環(huán)規(guī)劃:在實(shí)驗(yàn)中,VLM 推理很容易出現(xiàn)幻覺(jué),導(dǎo)致錯(cuò)誤的規(guī)劃結(jié)果(尤其是在涉及 3D 旋轉(zhuǎn)的任務(wù)中,如倒⽔、插筆)。OmniManip 賦予 VLM 閉環(huán)規(guī)劃能⼒,通過(guò)渲染物體的三維模型,幫助 VLM 「腦補(bǔ)」出規(guī)劃結(jié)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(cè)試時(shí)進(jìn)⾏推理,類(lèi)似于 OpenAI 的 O1,⼤⼤提⾼了操作成功率。為了保持框架的簡(jiǎn)潔性,研究團(tuán)隊(duì)沒(méi)有設(shè)計(jì)復(fù)雜的測(cè)試時(shí)推理流程,僅作⼀輪校驗(yàn)就已明顯提⾼了 VLM 的規(guī)劃準(zhǔn)確率。

    閉環(huán)執(zhí)⾏:OmniManip 提取的交互基元位于物體的規(guī)范空間中,只需引⼊⼀個(gè) 6D 位姿跟蹤器即可輕松實(shí)現(xiàn)閉環(huán)操作。與 ReKep 使⽤的關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤器相⽐,基于物體的 6D 位姿跟蹤⽅式更為穩(wěn)定,并對(duì)遮擋具有更強(qiáng)的魯棒性。(缺點(diǎn)則是不如關(guān)鍵點(diǎn)靈活、⽆法建模柔性物體操作。)

    ▍實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    強(qiáng)⼤的開(kāi)放詞匯操作性能

    在 12 個(gè)真機(jī)短程任務(wù)上,OmniManip 均展現(xiàn)出出色的性能。

    雙閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計(jì)為 OmniManip 帶來(lái)了約 17% 的性能提升,這證明了 RRC 在有效減少⼤模型幻覺(jué)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(duì)機(jī)器⼈操作進(jìn)⾏規(guī)劃,如果交互基元本身存在問(wèn)題,VLM 就會(huì)陷⼊「巧婦難為⽆⽶之炊」的困境。因此,可靠的交互基元⾄關(guān)重要。以往的⽅法通常是讓 VLM 直接在相機(jī)拍攝的 2D 圖像上采樣交互基元,然后通過(guò)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)轉(zhuǎn)換到 3D 空間。

    然⽽,由于 2D 圖像存在空間歧義,采樣效果對(duì)相機(jī)視⻆、圖像紋理和部件形狀等因素J為敏感(例如,當(dāng)相機(jī)平視杯⼦時(shí),之前的⽅法只能對(duì)準(zhǔn)杯⼦的側(cè)壁、⽽不是開(kāi)⼝)。⽽ OmniManip 則是在物體的 3D 規(guī)范空間中進(jìn)⾏采樣,能夠輕松克服 2D 圖像的局限性,實(shí)現(xiàn)可靠的 3D 交互基元提取。

    強(qiáng)⼤的拓展性與潛⼒

    OmniManip 能夠與 high-level 任務(wù)規(guī)劃器結(jié)合,實(shí)現(xiàn)⻓程任務(wù)操作

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

    OmniManip 具有強(qiáng)⼤的通⽤泛化能⼒,不受特定場(chǎng)景和物體限制。團(tuán)隊(duì)已將其應(yīng)⽤于數(shù)字資產(chǎn)⾃動(dòng)標(biāo)注 / 合成管道,實(shí)現(xiàn)⼤規(guī)模的機(jī)器⼈軌跡⾃動(dòng)采集。



    中國(guó)人工智能系列白皮書(shū):復(fù)合多態(tài)機(jī)器人,具身智能重要實(shí)現(xiàn)路徑的技術(shù)特點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展?jié)摿?/a>

    探討了復(fù)合多態(tài)機(jī)器人作為具身智能重要實(shí)現(xiàn)路徑的技術(shù)特點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展?jié)摿Α?bào)告通過(guò)多模態(tài)感知、多場(chǎng)景適應(yīng)和功能解耦等技術(shù)核心,多面分析了智能機(jī)器人如何革新服務(wù)與生產(chǎn)模式

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    中國(guó)市場(chǎng)AG V/AMR專(zhuān)用激光雷達(dá)銷(xiāo)售數(shù)量約 210000 臺(tái), 銷(xiāo)售規(guī)模約 8億元; 相信 3D多線(xiàn) 激光雷達(dá)將在移動(dòng)機(jī)器人L域迅速打開(kāi)市場(chǎng)

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    表情陪伴人形機(jī)器人:AI陪伴的G級(jí)賽道,需求近萬(wàn)億,老年人需求約 4200億

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    5歲以下患自閉癥兒童人數(shù)超過(guò)60萬(wàn)人,平均每個(gè)兒童每年花費(fèi)6萬(wàn) 美元,每年治療費(fèi)用約360億美元。假設(shè)當(dāng)前的陪伴機(jī)器人價(jià)格為6500美 元(參考東芝的宮原香苗機(jī)器人價(jià)格6500美元~12000美元),若每個(gè)自閉 癥兒童配備一個(gè)陪伴機(jī)器人,潛在市場(chǎng)需求為39億美元

    青年陪伴機(jī)器人市場(chǎng)前景:潛在需求約5000億

    陪伴機(jī)器人在中國(guó)青年人群中的潛在市場(chǎng)需求約5000億,售價(jià)將會(huì)在0.5-6萬(wàn)元區(qū)間,我們認(rèn)為以2萬(wàn)元/臺(tái)作為價(jià)格的中性假設(shè)是合理的

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    資料獲取
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