UniManip：基于智能体操作图的开放世界机器人操作

该研究提出 UniManip 框架，以智能体操作图（AOG）作为任务编排、状态跟踪、执行验证与闭环失败恢复的显式认知与操作主干。高层语义意图经物理接地场景图转化为可执行原语，该场景图提供几何可供性、接触感知交互参数与无碰撞轨迹合成。框架将高层智能体层与低层场景层耦合，从非结构化感知实例化以物体为中心的场景图，经安全感知局部规划器参数化为无碰撞轨迹，并利用结构化记忆自主诊断与恢复执行失败。在 LIBERO-Pro 上取得最优性能，真实世界实验显示跨任务、跨本体与跨灵巧手的零样本泛化，任务成功率分别超过领先 VLA 模型和分层基线 22.5% 与 25.0%。项目页面已开源。