Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Uncertainty Alignment for Robotic Scene Understanding in Indoor Building Environments

📄 arXiv: 2503.23105v1 📥 PDF

作者: Yifan Xu, Vineet Kamat, Carol Menassa

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-29

备注: 32 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出基于不确定性对齐的开放词汇语义分割方法，用于室内机器人场景理解

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 开放词汇语义分割 视觉语言模型 大型语言模型 机器人场景理解 不确定性对齐

📋 核心要点

  1. 现有场景语义分割方法依赖封闭词汇表，难以理解人类直观指令，限制了辅助机器人的应用。
  2. 论文提出一种基于视觉语言模型和大型语言模型的开放词汇场景语义分割框架，实现自适应导航。
  3. 该方法采用“分割-检测-选择”流程，提升了在复杂环境中场景识别的准确性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

随着创伤后生存率和寿命的提高，身体残疾人数在全球范围内不断增加，对先进辅助技术的需求也日益增长，以提高行动能力和独立性。智能轮椅等自主辅助机器人需要强大的空间分割和语义识别能力，才能有效地在复杂的建筑环境中导航。场所分割涉及划分空间区域，如房间或功能区域，而语义识别则为这些区域分配语义标签，从而能够根据用户特定需求进行精确定位。现有方法通常利用深度学习；然而，这些封闭词汇检测系统难以理解直观和随意的用户指令。此外，大多数现有方法忽略了场景识别问题的不确定性，导致成功率较低，尤其是在模糊和复杂的环境中。为了应对这些挑战，我们提出了一种利用视觉语言模型（VLM）和大型语言模型（LLM）的开放词汇场景语义分割和检测流程。我们的方法遵循“分割-检测-选择”框架进行开放词汇场景分类，从而为建筑环境中的辅助机器人实现自适应和直观的导航。

🔬 方法详解

问题定义：现有场景语义分割方法主要依赖于预定义的封闭词汇表，无法处理用户在使用自然语言进行交互时产生的开放词汇表达。此外，现有方法通常忽略了场景识别过程中的不确定性，导致在复杂和模糊的环境中性能下降。因此，需要一种能够理解开放词汇指令，并能有效处理不确定性的场景语义分割方法，以提升辅助机器人在复杂环境中的导航能力。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）和大型语言模型（LLM）的强大能力，构建一个开放词汇的场景语义分割和检测流程。通过VLM提取图像特征和文本特征，利用LLM进行语义推理和决策，从而实现对开放词汇指令的理解和场景的准确分割。同时，考虑场景识别的不确定性，通过不确定性对齐来提高模型的鲁棒性。

技术框架：该方法采用“分割-检测-选择”的框架。首先，利用图像分割算法将场景分割成不同的区域。然后，利用VLM对每个区域进行检测，提取视觉特征和语义特征。接着，利用LLM对检测结果进行推理和选择，确定每个区域的语义标签。最后，将所有区域的语义标签组合起来，形成完整的场景语义分割结果。整个流程可以自适应地处理开放词汇指令，并能有效处理场景识别的不确定性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将VLM和LLM结合起来，构建了一个开放词汇的场景语义分割框架。与传统的封闭词汇方法相比，该方法能够理解用户使用自然语言表达的指令，并能根据指令进行场景分割。此外，该方法还考虑了场景识别的不确定性，通过不确定性对齐来提高模型的鲁棒性。

关键设计：在分割阶段，可以使用Mask R-CNN等现有的图像分割算法。在检测阶段，可以使用CLIP等VLM模型提取图像和文本特征。在选择阶段，可以使用GPT-3等LLM模型进行语义推理和决策。损失函数的设计需要考虑分割的准确性、检测的精度和选择的合理性。具体参数设置需要根据实际数据集进行调整。

📊 实验亮点

论文提出了一种新颖的开放词汇场景语义分割方法，通过结合视觉语言模型和大型语言模型，实现了对开放词汇指令的理解和场景的准确分割。该方法在复杂室内环境中表现出良好的性能，能够有效处理场景识别的不确定性，显著提升了辅助机器人的导航能力。具体性能数据和对比基线需要在实验部分进一步给出。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于辅助机器人领域，例如智能轮椅、家庭服务机器人等。通过理解用户的自然语言指令，机器人可以更准确地识别场景，从而实现更智能、更安全的导航。此外，该方法还可以应用于智能家居、虚拟现实等领域，提升人机交互的自然性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

The global rise in the number of people with physical disabilities, in part due to improvements in post-trauma survivorship and longevity, has amplified the demand for advanced assistive technologies to improve mobility and independence. Autonomous assistive robots, such as smart wheelchairs, require robust capabilities in spatial segmentation and semantic recognition to navigate complex built environments effectively. Place segmentation involves delineating spatial regions like rooms or functional areas, while semantic recognition assigns semantic labels to these regions, enabling accurate localization to user-specific needs. Existing approaches often utilize deep learning; however, these close-vocabulary detection systems struggle to interpret intuitive and casual human instructions. Additionally, most existing methods ignore the uncertainty of the scene recognition problem, leading to low success rates, particularly in ambiguous and complex environments. To address these challenges, we propose an open-vocabulary scene semantic segmentation and detection pipeline leveraging Vision Language Models (VLMs) and Large Language Models (LLMs). Our approach follows a 'Segment Detect Select' framework for open-vocabulary scene classification, enabling adaptive and intuitive navigation for assistive robots in built environments.