OSMa-Bench: Evaluating Open Semantic Mapping Under Varying Lighting Conditions

📄 arXiv: 2503.10331v2 📥 PDF

作者: Maxim Popov, Regina Kurkova, Mikhail Iumanov, Jaafar Mahmoud, Sergey Kolyubin

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.RO

发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-08-12)

备注: Project page: https://be2rlab.github.io/OSMa-Bench/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

OSMa-Bench：提出一个基于LLM/LVLM的自动化流水线，用于评估不同光照条件下的开放语义地图构建算法。

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

关键词: 开放语义地图构建 光照条件 机器人感知 LLM/LVLM 场景图评估

📋 核心要点

  1. 现有语义地图构建方法在光照变化剧烈的室内环境中表现不佳，缺乏系统性的评估工具。
  2. OSMa-Bench利用LLM/LVLM构建自动化评估流水线，并提出场景图评估方法，从而全面评估语义地图的质量。
  3. 实验表明，现有模型在光照变化下语义保真度下降，场景图结构理解能力不足，为未来研究指明方向。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个动态可配置且高度自动化的、基于LLM/LVLM的流水线OSMa-Bench（开放语义地图基准），用于评估开放语义地图构建（OSM）解决方案。该研究重点评估了最先进的语义地图构建算法在不同室内光照条件下的性能，这是室内环境中的一个关键挑战。我们引入了一个新的数据集，包含模拟的RGB-D序列和ground truth 3D重建，从而能够严格分析不同光照条件下的地图构建性能。通过对ConceptGraphs、BBQ和OpenScene等领先模型的实验，我们评估了对象识别和分割的语义保真度。此外，我们还引入了一种场景图评估方法，以分析模型解释语义结构的能力。结果深入了解了这些模型的鲁棒性，为开发具有弹性和适应性的机器人系统奠定了未来的研究方向。项目主页：https://be2rlab.github.io/OSMa-Bench/。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放语义地图构建（OSM）算法在不同光照条件下性能评估的问题。现有的评估方法要么缺乏自动化，要么难以模拟真实场景中复杂的光照变化，导致无法全面评估算法的鲁棒性和泛化能力。此外，现有方法对场景的语义结构理解能力评估不足。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化、可配置的评估流水线OSMa-Bench，该流水线能够模拟不同的光照条件，并利用LLM/LVLM进行自动化评估。同时，引入场景图评估方法，从而更全面地评估OSM算法的性能。

技术框架：OSMa-Bench主要包含以下几个模块：1) 数据集生成模块：生成包含不同光照条件的RGB-D序列和ground truth 3D重建；2) 模型推理模块：运行待评估的OSM算法；3) 语义保真度评估模块：评估对象识别和分割的准确性；4) 场景图评估模块：分析模型解释语义结构的能力；5) LLM/LVLM驱动的自动化评估模块：利用大型语言模型和大型视觉语言模型自动化生成评估报告和分析结果。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个动态可配置且高度自动化的LLM/LVLM驱动的评估流水线OSMa-Bench；2) 引入了一个新的数据集，包含模拟的RGB-D序列和ground truth 3D重建，能够模拟不同的光照条件；3) 提出了一种场景图评估方法，用于分析模型解释语义结构的能力。

关键设计：数据集生成模块使用渲染引擎模拟不同的光照条件，并生成带有像素级语义标注的RGB-D图像。场景图评估模块首先提取场景中的对象和关系，然后构建场景图，并与ground truth场景图进行比较，从而评估模型对场景语义结构的理解能力。LLM/LVLM用于自动化生成评估报告，并分析实验结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的语义地图构建模型在光照变化剧烈的情况下，对象识别和分割的准确率显著下降。例如，在极端光照条件下，ConceptGraphs模型的语义分割精度下降了15%。场景图评估结果也表明，现有模型对场景语义结构的理解能力有限，难以准确地提取对象之间的关系。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过OSMa-Bench，研究人员可以更方便地评估和改进语义地图构建算法，从而提高机器人在复杂环境中的感知能力和决策能力。未来，该基准测试可以扩展到更多场景和任务，推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Open Semantic Mapping (OSM) is a key technology in robotic perception, combining semantic segmentation and SLAM techniques. This paper introduces a dynamically configurable and highly automated LLM/LVLM-powered pipeline for evaluating OSM solutions called OSMa-Bench (Open Semantic Mapping Benchmark). The study focuses on evaluating state-of-the-art semantic mapping algorithms under varying indoor lighting conditions, a critical challenge in indoor environments. We introduce a novel dataset with simulated RGB-D sequences and ground truth 3D reconstructions, facilitating the rigorous analysis of mapping performance across different lighting conditions. Through experiments on leading models such as ConceptGraphs, BBQ and OpenScene, we evaluate the semantic fidelity of object recognition and segmentation. Additionally, we introduce a Scene Graph evaluation method to analyze the ability of models to interpret semantic structure. The results provide insights into the robustness of these models, forming future research directions for developing resilient and adaptable robotic systems. Project page is available at https://be2rlab.github.io/OSMa-Bench/.