OmniDP: 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 (更新: 2026-03-06)
备注: 8 pages, 6 figures
💡 一句话要点
OmniDP：基于全向3D感知的超视场人形机器人操作
🎯 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: 人形机器人 全向感知 LiDAR 视觉运动策略 时间感知注意力 机器人操作 大工作空间
📋 核心要点
- 现有RGB-D方案视野狭窄且存在自遮挡，需要频繁移动底座，引入运动不确定性和安全风险，限制了人形机器人在非结构化环境中的灵巧操作。
- OmniDP利用LiDAR数据，通过时间感知注意力池化机制处理全景点云，实现360°全向感知，无需频繁重新定位即可与大范围物体交互。
- 实验结果表明，OmniDP在大工作空间和杂乱环境中表现出强大的操作性能，优于依赖于传统深度相机的基线方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为OmniDP的端到端LiDAR驱动的3D视觉运动策略，旨在实现人形机器人在大工作空间中的鲁棒操作。在物理约束限制机器人重新定位的场景中，保持全向感知比颜色或语义信息更为关键。OmniDP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，OmniDP在大工作空间和杂乱场景中实现了强大的性能，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：人形机器人在非结构化环境中进行灵巧操作时，由于感知范围的限制，有效工作空间受限。传统RGB-D相机视野狭窄，易受自遮挡影响，需要频繁移动机器人底座，导致运动不确定性和安全风险。现有扩展感知的方法，如主动视觉系统和第三方相机，引入了机械复杂性、标定依赖性和延迟，难以保证可靠的实时性能。
核心思路：论文的核心思路是利用LiDAR的全向感知能力，克服传统视觉方案的局限性。通过处理全景点云，机器人可以获得周围环境的完整3D信息，从而在更大的工作空间内进行操作，减少对频繁重新定位的依赖。时间感知注意力池化机制的设计旨在高效编码稀疏3D数据，并捕获时间依赖性，提升感知的鲁棒性。
技术框架：OmniDP的整体框架是一个端到端的LiDAR驱动的3D视觉运动策略。它主要包含以下几个阶段：1) 全景LiDAR数据采集；2) 时间感知注意力池化：将LiDAR点云数据输入到时间感知注意力池化模块，提取特征；3) 策略学习：使用提取的特征训练操作策略；4) 机器人动作执行：根据学习到的策略控制机器人进行操作。为了支持策略学习，论文还开发了一个全身遥操作系统，用于高效收集全身协调数据。
关键创新：最重要的技术创新点是时间感知注意力池化机制。该机制能够有效地处理稀疏的3D点云数据，并捕获时间上的依赖关系，从而提高感知的准确性和鲁棒性。与传统的点云处理方法相比，该机制更加高效，能够更好地适应机器人操作的实时性要求。此外，端到端的学习方式也避免了传统方法中复杂的中间环节，简化了系统设计。
关键设计：时间感知注意力池化机制的具体实现细节未知，论文中可能没有详细描述。全身遥操作系统用于数据收集，其具体实现方式和控制策略也未知。策略学习部分使用的具体算法（例如，强化学习算法）以及相关的超参数设置也未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，OmniDP在模拟和真实环境中均表现出强大的性能。在大型工作空间和杂乱场景中，OmniDP的性能优于依赖于自我中心深度相机的基线方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中可能有所体现，但摘要中未明确给出。
🎯 应用场景
OmniDP技术可应用于人形机器人在复杂环境中的操作任务，例如：家庭服务、医疗辅助、工业制造和灾难救援。该技术能够提升机器人在受限空间内的操作能力，降低对环境结构的依赖，提高任务完成的效率和安全性。未来，结合更先进的感知和控制算法，有望实现更智能、更自主的人形机器人。
📄 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 OmniDP, 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 OmniDP achieves robust performance in large-workspace and cluttered scenarios, outperforming baselines that rely on egocentric depth cameras.