Omni-Manip: Beyond-FOV Large-Workspace Humanoid Manipulation with Omnidirectional 3D Perception
作者: Pei Qu, Zheng Li, Yufei Jia, Ziyun Liu, Liang Zhu, Haoang Li, Jinni Zhou, Jun Ma
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-05
备注: 8 pages, 6 figures
💡 一句话要点
Omni-Manip：基于全向3D感知的类人机器人大范围操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 类人机器人 操作策略学习 全向感知 LiDAR 时间注意力机制
📋 核心要点
- 现有RGB-D方案视野狭窄且存在自遮挡，需要频繁移动基座，引入运动不确定性和安全风险，限制了类人机器人在非结构化环境中进行灵巧操作。
- Omni-Manip利用LiDAR驱动的3D视觉运动策略，通过全景点云处理和时间感知注意力池化，实现360°感知，减少机器人重新定位的需求。
- 实验结果表明，Omni-Manip在大型工作空间和复杂环境中表现出强大的操作能力，优于依赖于传统深度相机的基线方法。
📝 摘要（中文）
本文提出Omni-Manip，一种端到端的LiDAR驱动的3D视觉运动策略，旨在实现类人机器人在大工作空间中的鲁棒操作。该方法通过时间感知注意力池化机制处理全景点云，高效编码稀疏3D数据并捕获时间依赖性。这种360°感知能力使机器人无需频繁重新定位即可与大范围内的物体交互。为了支持策略学习，我们开发了一个全身遥操作系统，用于高效收集全身协调数据。在模拟和真实环境中的大量实验表明，Omni-Manip在大工作空间和杂乱场景中实现了鲁棒的性能，优于依赖于自我中心深度相机的基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决类人机器人在非结构化环境中进行灵巧操作时，由于传统RGB-D相机视野狭窄和自遮挡导致的有效工作空间受限问题。现有方法需要频繁移动机器人基座以获得更广阔的视野，这引入了运动不确定性和安全风险，尤其是在物理约束限制机器人重新定位的场景下。
核心思路：论文的核心思路是利用LiDAR提供的全向3D感知能力，使机器人能够感知周围360°环境，从而减少或避免频繁的基座移动。通过全景感知，机器人可以在更大的工作空间内进行操作，提高操作效率和安全性。同时，论文还关注如何有效地处理和利用LiDAR提供的稀疏3D点云数据。
技术框架：Omni-Manip的整体框架是一个端到端的视觉运动策略学习系统。它主要包含以下几个模块：1) LiDAR数据采集模块，用于获取周围环境的3D点云数据；2) 时间感知注意力池化模块，用于处理点云数据，提取关键特征并捕获时间依赖性；3) 策略学习模块，基于处理后的点云特征学习操作策略；4) 运动控制模块，根据学习到的策略控制机器人的运动。为了支持策略学习，论文还开发了一个全身遥操作系统，用于收集训练数据。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于将全向LiDAR感知与视觉运动策略学习相结合，并提出了时间感知注意力池化机制。与传统的基于RGB-D相机的视觉运动方法相比，Omni-Manip能够提供更广阔的视野，减少自遮挡问题，从而实现更大的工作空间和更鲁棒的操作。时间感知注意力池化机制能够有效地处理稀疏点云数据，并捕获时间上的依赖关系，提高策略学习的效率和性能。
关键设计：时间感知注意力池化机制是关键设计之一。具体来说，该机制首先对每个点云进行特征提取，然后利用注意力机制对不同时间步的点云特征进行加权融合，从而捕获时间依赖性。此外，论文还设计了一个全身遥操作系统，用于高效收集训练数据。该系统允许操作员通过遥控器控制机器人的全身运动，从而生成高质量的训练数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Omni-Manip在模拟和真实环境中均取得了显著的性能提升。在大型工作空间和杂乱场景中，Omni-Manip的成功率明显高于基于自我中心深度相机的基线方法。具体数据未知，但论文强调了Omni-Manip在复杂环境中的鲁棒性。
🎯 应用场景
Omni-Manip技术可应用于各种需要大范围操作的场景，例如仓库物流、家庭服务、灾难救援和工业自动化。该技术能够提高机器人在复杂和非结构化环境中执行任务的效率和安全性，降低对环境改造的需求，并为类人机器人的广泛应用奠定基础。
📄 摘要（原文）
The deployment of humanoid robots for dexterous manipulation in unstructured environments remains challenging due to perceptual limitations that constrain the effective workspace. In scenarios where physical constraints prevent the robot from repositioning itself, maintaining omnidirectional awareness becomes far more critical than color or semantic information. While recent advances in visuomotor policy learning have improved manipulation capabilities, conventional RGB-D solutions suffer from narrow fields of view (FOV) and self-occlusion, requiring frequent base movements that introduce motion uncertainty and safety risks. Existing approaches to expanding perception, including active vision systems and third-view cameras, introduce mechanical complexity, calibration dependencies, and latency that hinder reliable real-time performance. In this work, We propose Omni-Manip, an end-to-end LiDAR-driven 3D visuomotor policy that enables robust manipulation in large workspaces. Our method processes panoramic point clouds through a Time-Aware Attention Pooling mechanism, efficiently encoding sparse 3D data while capturing temporal dependencies. This 360° perception allows the robot to interact with objects across wide areas without frequent repositioning. To support policy learning, we develop a whole-body teleoperation system for efficient data collection on full-body coordination. Extensive experiments in simulation and real-world environments show that Omni-Manip achieves robust performance in large-workspace and cluttered scenarios, outperforming baselines that rely on egocentric depth cameras.