Modernising Reinforcement Learning-Based Navigation for Embodied Semantic Scene Graph Generation
作者: Roman Kueble, Marco Hueller, Mrunmai Phatak, Rainer Lienhart, Joerg Haehner
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-03-26
💡 一句话要点
改进基于强化学习的导航，用于具身语义场景图生成
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 具身智能 语义场景图 强化学习 机器人导航 自主探索
📋 核心要点
- 现有方法在有限的动作预算下构建语义场景图时，难以平衡信息增益和导航成本，导致探索效率低下。
- 该论文通过改进强化学习导航策略，包括优化算法和离散动作表示，来提高语义场景图生成的效率和完整性。
- 实验结果表明，改进的优化算法显著提升了语义场景图的完整性，而更细粒度的动作表示进一步优化了完整性与效率的平衡。
📝 摘要（中文）
语义世界模型使具身智能体能够推理对象、关系和空间环境，超越纯粹的几何表示。在有机计算中，此类模型是在不确定性和资源约束下实现目标驱动的自适应的关键。核心挑战是在有限的动作预算内获取最大化模型质量和下游效用的观测。语义场景图（SSG）为此目的提供了一种结构化且紧凑的表示。然而，在有限的动作范围内构建它们需要探索策略，这些策略需要在信息增益与导航成本之间进行权衡，并决定何时额外的动作会产生递减的回报。这项工作提出了一个用于具身语义场景图生成的模块化导航组件，并通过替换策略优化方法和重新审视离散动作公式来改进其决策。我们研究了紧凑的和更细粒度的、更大的离散运动集，并将原子动作上的单头策略与动作组件上的分解多头策略进行比较。我们评估了课程学习和可选的基于深度的碰撞监督，并评估了SSG的完整性、执行安全性和导航行为。结果表明，仅替换优化算法即可在相同的奖励塑造下将SSG完整性相对于基线提高21％。深度主要影响执行安全性（无碰撞运动），而完整性在很大程度上保持不变。将现代优化与更细粒度的分解动作表示相结合，可产生最强的整体完整性-效率折衷。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决具身智能体在有限的动作预算下，如何高效构建高质量语义场景图（SSG）的问题。现有方法在探索过程中，难以平衡信息增益和导航成本，导致SSG的完整性和构建效率较低。现有方法的痛点在于策略优化算法效率低，以及动作空间表示不够灵活。
核心思路：论文的核心思路是通过改进强化学习导航策略，更有效地探索环境，从而构建更完整、更准确的SSG。具体来说，论文替换了原有的策略优化算法，并重新设计了离散动作空间的表示方式，以提高探索效率和灵活性。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境交互模块：智能体与模拟环境进行交互，获取观测数据（如图像、深度信息）。2) 语义场景图构建模块：根据观测数据构建和更新SSG。3) 强化学习导航模块：基于强化学习策略，选择下一步的动作，引导智能体探索环境。该模块是论文改进的重点，包括策略优化算法和动作空间表示。4) 奖励函数设计：用于指导强化学习策略的学习，鼓励智能体探索未知区域，并避免碰撞。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 采用更先进的强化学习优化算法，例如替换了原有的算法（具体算法名称未知）。2) 提出了更细粒度的、分解的离散动作空间表示，允许智能体更灵活地控制运动，从而提高探索效率。这种分解动作空间的设计，允许智能体独立控制不同的运动组件（例如，前进距离、旋转角度）。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 比较了单头策略和多头策略。单头策略直接输出原子动作，而多头策略分别输出动作的各个组成部分，然后组合成最终动作。2) 研究了课程学习策略，逐步增加探索难度，以提高智能体的学习效率。3) 引入了可选的基于深度的碰撞监督，以提高执行安全性。4) 奖励函数的设计，可能包含鼓励探索未知区域、避免碰撞、以及提高SSG完整性的项。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，仅替换优化算法即可在相同的奖励塑造下将SSG完整性相对于基线提高21％。深度信息主要影响执行安全性（无碰撞运动），而对SSG完整性的影响较小。将现代优化算法与更细粒度的分解动作表示相结合，可实现SSG完整性和探索效率的最佳平衡。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自主探索、环境建模等领域。例如，可用于服务型机器人在室内环境中自主构建环境地图，并根据地图进行导航和任务规划。此外，该技术还可应用于虚拟现实和增强现实等领域，为用户提供更逼真的沉浸式体验。
📄 摘要（原文）
Semantic world models enable embodied agents to reason about objects, relations, and spatial context beyond purely geometric representations. In Organic Computing, such models are a key enabler for objective-driven self-adaptation under uncertainty and resource constraints. The core challenge is to acquire observations maximising model quality and downstream usefulness within a limited action budget. Semantic scene graphs (SSGs) provide a structured and compact representation for this purpose. However, constructing them within a finite action horizon requires exploration strategies that trade off information gain against navigation cost and decide when additional actions yield diminishing returns. This work presents a modular navigation component for Embodied Semantic Scene Graph Generation and modernises its decision-making by replacing the policy-optimisation method and revisiting the discrete action formulation. We study compact and finer-grained, larger discrete motion sets and compare a single-head policy over atomic actions with a factorised multi-head policy over action components. We evaluate curriculum learning and optional depth-based collision supervision, and assess SSG completeness, execution safety, and navigation behaviour. Results show that replacing the optimisation algorithm alone improves SSG completeness by 21\% relative to the baseline under identical reward shaping. Depth mainly affects execution safety (collision-free motion), while completeness remains largely unchanged. Combining modern optimisation with a finer-grained, factorised action representation yields the strongest overall completeness--efficiency trade-off.