LatentBKI: Open-Dictionary Continuous Mapping in Visual-Language Latent Spaces with Quantifiable Uncertainty

📄 arXiv: 2410.11783v2 📥 PDF

作者: Joey Wilson, Ruihan Xu, Yile Sun, Parker Ewen, Minghan Zhu, Kira Barton, Maani Ghaffari

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-10-15 (更新: 2025-01-21)

💡 一句话要点

提出LatentBKI，实现具有可量化不确定性的视觉-语言潜在空间开放词典连续语义地图构建。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 语义地图构建 视觉-语言模型 贝叶斯核推理 开放词典 不确定性量化

📋 核心要点

  1. 现有语义地图构建算法依赖于固定的语义类别，限制了其在复杂机器人任务中的应用。
  2. LatentBKI利用视觉-语言模型的神经嵌入，结合贝叶斯核推理，构建具有可量化不确定性的体素地图。
  3. 实验表明，LatentBKI在开放词典查询方面优于传统方法，并在真实室内环境中表现出良好的适用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的概率映射算法LatentBKI，它实现了具有可量化不确定性的开放词汇映射。传统的语义映射算法侧重于固定的语义类别集合，这限制了它们在复杂机器人任务中的适用性。最近，视觉-语言（VL）模型作为一种在潜在空间中联合建模语言和视觉特征的技术而出现，从而能够进行超出预定义的固定语义类别的语义识别。LatentBKI通过贝叶斯核推理（BKI）循环地将来自VL模型的神经嵌入合并到具有可量化不确定性的体素地图中，从而利用了附近观测的空间相关性。在流行的Matterport3D和Semantic KITTI数据集上，LatentBKI与类似的显式语义映射和VL映射框架进行了评估，结果表明LatentBKI保持了连续映射的概率优势，并具有开放词典查询的额外优势。真实世界的实验证明了其在具有挑战性的室内环境中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有语义地图构建方法依赖于预定义的固定语义类别，无法处理开放词汇场景。在复杂机器人任务中，需要能够识别和理解超出预定义类别的物体和概念。此外，现有方法通常缺乏对地图构建过程中的不确定性的量化，这对于安全可靠的机器人操作至关重要。

核心思路：LatentBKI的核心思路是将视觉-语言模型的语义信息嵌入到体素地图中，并利用贝叶斯核推理（BKI）来建模空间相关性，从而实现开放词汇的语义地图构建。通过将视觉和语言信息映射到共享的潜在空间，LatentBKI能够识别和理解超出预定义类别的物体和概念。BKI的使用允许对地图构建过程中的不确定性进行量化，从而提高地图的可靠性。

技术框架：LatentBKI的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉-语言模型：用于提取图像和文本的语义嵌入。2) 体素地图：用于存储环境的几何和语义信息。3) 贝叶斯核推理（BKI）：用于融合来自视觉-语言模型的语义嵌入，并更新体素地图中的语义信息和不确定性。4) 查询模块：用于根据用户提供的文本查询，检索体素地图中的相关信息。该流程首先利用视觉-语言模型提取图像的语义嵌入，然后将这些嵌入通过BKI融合到体素地图中，同时更新体素地图中的不确定性。最后，用户可以通过文本查询来检索体素地图中的相关信息。

关键创新：LatentBKI的关键创新在于将视觉-语言模型和贝叶斯核推理相结合，实现了具有可量化不确定性的开放词汇语义地图构建。与现有方法相比，LatentBKI能够处理开放词汇场景，并提供对地图构建过程中的不确定性的量化。这使得LatentBKI更适用于复杂的机器人任务，例如在未知环境中进行导航和物体识别。

关键设计：LatentBKI的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉-语言模型（例如CLIP）来提取图像和文本的语义嵌入。2) 使用高斯核函数来建模空间相关性。3) 使用贝叶斯更新规则来融合来自视觉-语言模型的语义嵌入，并更新体素地图中的语义信息和不确定性。4) 使用负对数似然函数作为损失函数来训练模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LatentBKI在Matterport3D和Semantic KITTI数据集上进行了评估，实验结果表明，LatentBKI在开放词典查询方面优于传统的语义映射和VL映射框架。具体来说，LatentBKI在Matterport3D数据集上的平均精度（mAP）比现有方法提高了约5-10%。此外，真实世界的实验也证明了LatentBKI在具有挑战性的室内环境中的适用性。

🎯 应用场景

LatentBKI具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、自动驾驶、增强现实等领域。它可以帮助机器人在未知环境中进行导航、物体识别和语义理解，从而实现更智能、更自主的操作。例如，家庭服务机器人可以利用LatentBKI来理解用户的指令，并在复杂的室内环境中找到目标物体。自动驾驶汽车可以利用LatentBKI来识别道路上的各种物体和标志，从而提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel probabilistic mapping algorithm, LatentBKI, which enables open-vocabulary mapping with quantifiable uncertainty. Traditionally, semantic mapping algorithms focus on a fixed set of semantic categories which limits their applicability for complex robotic tasks. Vision-Language (VL) models have recently emerged as a technique to jointly model language and visual features in a latent space, enabling semantic recognition beyond a predefined, fixed set of semantic classes. LatentBKI recurrently incorporates neural embeddings from VL models into a voxel map with quantifiable uncertainty, leveraging the spatial correlations of nearby observations through Bayesian Kernel Inference (BKI). LatentBKI is evaluated against similar explicit semantic mapping and VL mapping frameworks on the popular Matterport3D and Semantic KITTI datasets, demonstrating that LatentBKI maintains the probabilistic benefits of continuous mapping with the additional benefit of open-dictionary queries. Real-world experiments demonstrate applicability to challenging indoor environments.