Task-oriented Sequential Grounding and Navigation in 3D Scenes

📄 arXiv: 2408.04034v2 📥 PDF

作者: Zhuofan Zhang, Ziyu Zhu, Junhao Li, Pengxiang Li, Tianxu Wang, Tengyu Liu, Xiaojian Ma, Yixin Chen, Baoxiong Jia, Siyuan Huang, Qing Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-07 (更新: 2025-03-08)

备注: website: https://sg-3d.github.io/

💡 一句话要点

提出SG3D数据集和SG-LLM模型，用于解决3D场景中面向任务的序列化定位与导航问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D视觉语言 序列化定位 任务导向 具身智能 数据集 导航 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉定位方法侧重于静态、以对象为中心的描述，无法有效处理动态序列任务。
  2. 论文提出SG-LLM模型，采用逐步定位范式，解决序列化定位任务中的上下文理解难题。
  3. 构建了大规模数据集SG3D，包含丰富的任务和场景，为相关研究提供了基准和资源。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的任务：3D场景中面向任务的序列化定位与导航，旨在解决现有3D视觉语言对齐方法无法充分处理动态和序列化任务场景的问题。为此，作者构建了一个大规模数据集SG3D，包含22346个任务和112236个步骤，覆盖4895个真实3D场景。该数据集结合了来自不同3D场景数据集的RGB-D扫描数据，并通过自动化任务生成流程和人工验证来保证质量。论文对现有方法在SG3D上进行了基准测试，揭示了理解跨多步骤任务导向型上下文的巨大挑战。此外，作者还提出了一种最先进的方法SG-LLM，利用逐步定位范式来解决序列化定位任务。研究结果强调了进一步研究以推进更强大和上下文感知具身智能体的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D视觉语言定位方法主要关注静态场景中单个物体的定位，缺乏对动态、序列化任务场景的建模能力。在真实世界的任务中，例如按照指令逐步完成一个烹饪任务，需要智能体理解每一步的指令，并依次定位不同的目标物体或导航到特定位置。现有方法难以处理这种需要长期上下文理解和推理的复杂任务。

核心思路：论文的核心思路是将序列化定位任务分解为一系列的逐步定位子任务。智能体在每一步都根据当前指令和历史信息，定位当前的目标物体或导航到目标位置。通过这种逐步分解的方式，降低了任务的难度，并允许智能体更好地利用上下文信息进行推理。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取3D场景的视觉特征。2) 语言编码器：用于提取指令的语言特征。3) 上下文融合模块：用于融合历史信息和当前指令，生成当前步骤的上下文表示。4) 定位模块：根据上下文表示，预测当前目标物体的位置或导航方向。SG-LLM模型采用逐步定位范式，即每一步都进行一次定位，并将定位结果作为下一步的输入。

关键创新：论文的关键创新在于提出了面向任务的序列化定位与导航任务，并构建了大规模数据集SG3D。此外，SG-LLM模型采用逐步定位范式，能够更好地利用上下文信息进行推理，从而提高了定位的准确性。

关键设计：SG-LLM模型的关键设计包括：1) 使用预训练的语言模型（LLM）作为语言编码器，以获得更好的语言理解能力。2) 设计了专门的上下文融合模块，用于融合历史信息和当前指令。3) 采用了多种损失函数，包括定位损失和导航损失，以优化模型的性能。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在SG3D数据集上对多种现有方法进行了基准测试，结果表明现有方法在处理序列化定位任务时面临巨大挑战。SG-LLM模型在SG3D数据集上取得了显著的性能提升，证明了逐步定位范式的有效性。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、虚拟助手等领域。例如，可以训练机器人理解用户的指令，并在复杂的室内环境中完成各种任务，如寻找物品、清洁房间、准备食物等。该研究有助于提升人机交互的自然性和效率，推动具身智能的发展。

📄 摘要（原文）

Grounding natural language in 3D environments is a critical step toward achieving robust 3D vision-language alignment. Current datasets and models for 3D visual grounding predominantly focus on identifying and localizing objects from static, object-centric descriptions. These approaches do not adequately address the dynamic and sequential nature of task-oriented scenarios. In this work, we introduce a novel task: Task-oriented Sequential Grounding and Navigation in 3D Scenes, where models must interpret step-by-step instructions for daily activities by either localizing a sequence of target objects in indoor scenes or navigating toward them within a 3D simulator. To facilitate this task, we present SG3D, a large-scale dataset comprising 22,346 tasks with 112,236 steps across 4,895 real-world 3D scenes. The dataset is constructed by combining RGB-D scans from various 3D scene datasets with an automated task generation pipeline, followed by human verification for quality assurance. We benchmark contemporary methods on SG3D, revealing the significant challenges in understanding task-oriented context across multiple steps. Furthermore, we propose SG-LLM, a state-of-the-art approach leveraging a stepwise grounding paradigm to tackle the sequential grounding task. Our findings underscore the need for further research to advance the development of more capable and context-aware embodied agents.