Title: Omni-Manip: Beyond-FOV Large-Workspace Humanoid Manipulation with Omnidirectional 3D Perception
Authors: Pei Qu, Zheng Li, Yufei Jia, Ziyun Liu, Liang Zhu, Haoang Li, Jinni Zhou, Jun Ma
arXiv: https://arxiv.org/abs/2603.05355
这篇工作聚焦 humanoid 在大工作空间操作中的感知瓶颈：传统前向视场（FOV）导致“看不见就做不稳”。作者用全向 3D 感知补齐空间覆盖，使机器人在跨区域取放和重定位任务中减少视角切换带来的动作中断。
主要价值偏工程系统集成：
- 感知层：全向 3D 表征增强场景可见性；
- 控制层：支持 beyond-FOV 的连续操作决策；
- 应用层：更接近真实大范围 humanoid 作业场景。
与 VLA 主线相关，但机制创新深度相对中等，更多是“感知覆盖+系统集成”增益。适合作为中优先级补充，尤其当你近期关注 humanoid 真实部署链路时。
建议核验点：
- 全向感知是否显著降低任务中断率与重规划次数；
- 在遮挡与动态人/物干扰下，3D 表征稳定性如何；
- 计算负担是否会反噬实时控制。
Graph: Paper Node 2603.05355