HeteroGenManip: Generalizable Manipulation For Heterogeneous Object Interactions
作者: Zhenhao Shen, Zeming Yang, Yue Chen, Yuran Wang, Shengqiang Xu, Mingleyang Li, Hao Dong, Ruihai Wu
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-05-11
💡 一句话要点
提出HeteroGenManip框架，通过解耦抓取与交互规划实现异构物体的泛化操作
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 基础模型 扩散策略 多模态融合 异构物体交互 泛化学习
📋 核心要点
- 现有端到端操作方法模糊了抓取与交互的阶段界限，导致长程任务中误差累积严重，且单一模型难以处理异构物体的多样化特征。
- 提出HeteroGenManip两阶段框架，通过基础对应引导抓取模块定位接触点，并利用多基础模型扩散策略实现类别专门化的交互规划。
- 实验证明该方法在模拟环境和真实世界中均表现出卓越的泛化能力，分别实现了31%和36.7%的性能提升，有效应对了复杂交互场景。
📝 摘要（中文）
涉及跨类型物体交互的通用操作是机器人领域的一项关键挑战。为可靠完成此类任务，机器人必须解决“何处操作”（接触点定位）和“如何操作”（轨迹规划）两大核心问题。现有的基于基础模型的方法多采用端到端学习，模糊了这两个阶段的界限，加剧了长程任务中的误差累积。此外，单一模型难以捕捉异构物体所需的类别特定特征。为此，本文提出了HeteroGenManip，这是一个任务条件下的两阶段框架，旨在解耦初始抓取与复杂交互执行。首先，基础对应引导抓取模块利用结构先验对齐初始接触状态，显著降低了抓取姿态的不确定性。随后，多基础模型扩散策略（MFMDP）将物体路由至类别专门化的基础模型，通过双流交叉注意力机制整合细粒度几何信息与高度可变的部件特征。实验表明，HeteroGenManip在模拟任务中平均性能提升31%，在四项真实世界任务中性能提升36.7%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人操作中异构物体交互的泛化难题。现有端到端方法将抓取定位与轨迹规划混为一谈，导致在面对不同类别物体时，模型难以处理复杂的几何特征，且长程任务中的误差累积效应显著。
核心思路：核心思想是“解耦与特化”。通过将任务拆解为初始抓取和交互执行两个阶段，分别处理空间定位与动态规划，并引入类别专门化的基础模型来捕捉异构物体的细粒度特征，从而提升操作的鲁棒性。
技术框架：框架包含两个核心模块：一是“基础对应引导抓取模块”，利用结构先验对齐接触状态；二是“多基础模型扩散策略（MFMDP）”，根据物体类别路由至特定模型，通过双流交叉注意力机制融合几何与部件特征。
关键创新：最重要的创新在于引入了任务条件下的两阶段解耦机制，并结合了多模型路由策略。这种设计避免了单一模型在处理异构物体时的特征冲突，显著降低了抓取姿态的不确定性。
关键设计：关键技术细节包括利用基础模型提供的结构先验进行点云对齐，以及在MFMDP中采用双流交叉注意力机制，分别处理全局几何信息与局部可变部件特征，确保了交互规划的精确性与泛化性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HeteroGenManip在模拟任务中实现了31%的平均性能提升，并在四项真实世界交互任务中取得了36.7%的性能增益。实验结果表明，该方法在处理 intra-category（类内）形状和姿态变化时表现出极强的鲁棒性，显著优于现有的端到端基线模型。
🎯 应用场景
该研究适用于家庭服务机器人、工业自动化装配及仓储物流等领域。通过提升机器人对异构物体（如不同形状的工具、容器等）的泛化操作能力，该技术能显著增强机器人在非结构化环境中的自主性，在复杂交互任务中具有极高的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
Generalizable manipulation involving cross-type object interactions is a critical yet challenging capability in robotics. To reliably accomplish such tasks, robots must address two fundamental challenges:
where to manipulate'' (contact point localization) andhow to manipulate'' (subsequent interaction trajectory planning). Existing foundation-model-based approaches often adopt end-to-end learning that obscures the distinction between these stages, exacerbating error accumulation in long-horizon tasks. Furthermore, they typically rely on a single uniform model, which fails to capture the diverse, category-specific features required for heterogeneous objects. To overcome these limitations, we propose HeteroGenManip, a task-conditioned, two-stage framework designed to decouple initial grasp from complex interaction execution. First, Foundation-Correspondence-Guided Grasp module leverages structural priors to align the initial contact state, thereby significantly reducing the pose uncertainty of grasping. Subsequently, Multi-Foundation-Model Diffusion Policy (MFMDP) routes objects to category-specialized foundation models, integrating fine-grained geometric information with highly-variable part features via a dual-stream cross-attention mechanism. Experimental evaluations demonstrate that HeteroGenManip achieves robust intra-category shape and pose generalization. The framework achieves an average 31\% performance improvement in simulation tasks with broad type setting, alongside a 36.7\% gain across four real-world tasks with different interaction types.