Occupancy World Model for Robots

📄 arXiv: 2505.05512v1 📥 PDF

作者: Zhang Zhang, Qiang Zhang, Wei Cui, Shuai Shi, Yijie Guo, Gang Han, Wen Zhao, Jingkai Sun, Jiahang Cao, Jiaxu Wang, Hao Cheng, Xiaozhu Ju, Zhengping Che, Renjing Xu, Jian Tang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-05-07

💡 一句话要点

提出RoboOccWorld，用于预测室内机器人场景中的3D occupancy场景演化。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: Occupancy世界模型 场景演化预测 室内机器人 时空聚合 自回归Transformer 条件因果状态注意力 3D场景理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在预测场景演化时，主要关注室外结构化道路场景，忽略了室内机器人场景中3D occupancy预测。
  2. RoboOccWorld结合时空感受野和引导自回归transformer，利用相机姿态引导transformer，并使用混合时空聚合提取时空线索。
  3. 通过在重构的OccWorld-ScanNet基准上进行实验，证明了RoboOccWorld在室内3D occupancy场景演化预测任务中的优越性。

📝 摘要（中文）

理解和预测场景演化对具身智能体的探索和决策至关重要。传统方法通过预测潜在实例的轨迹来模拟场景演化，而目前的工作使用occupancy世界模型作为生成框架来描述细粒度的整体场景动态。然而，现有方法主要集中在室外结构化道路场景，忽略了对室内机器人场景中3D occupancy场景演化的预测。本文提出了一个新框架，用于学习观察到的细粒度occupancy的场景演化，并提出了一个基于组合时空感受野和引导自回归transformer的occupancy世界模型来预测场景演化，称为RoboOccWorld。提出了条件因果状态注意力（CCSA），它利用下一状态的相机姿态作为条件来引导自回归transformer适应和理解室内机器人场景。为了有效地利用来自历史观察的时空线索，提出了混合时空聚合（HSTA），以获得基于多尺度时空窗口的组合时空感受野。此外，我们基于局部注释重构了OccWorld-ScanNet基准，以促进室内3D occupancy场景演化预测任务的评估。实验结果表明，我们的RoboOccWorld在室内3D occupancy场景演化预测任务中优于最先进的方法。代码即将发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在场景演化预测方面，主要集中于室外结构化道路场景，缺乏对室内机器人场景的关注。这些方法难以捕捉室内环境的复杂性和动态性，限制了机器人在室内环境中的自主导航和决策能力。因此，需要一种能够有效预测室内3D occupancy场景演化的方法。

核心思路：RoboOccWorld的核心思路是利用组合时空感受野和引导自回归transformer，学习观察到的细粒度occupancy的场景演化。通过条件因果状态注意力（CCSA）利用相机姿态作为条件，引导transformer适应室内机器人场景。同时，采用混合时空聚合（HSTA）来有效利用历史观察中的时空线索。

技术框架：RoboOccWorld的整体框架包含以下几个主要模块：1) 历史观测输入模块，用于接收历史的occupancy信息和相机姿态；2) 混合时空聚合（HSTA）模块，用于提取时空特征；3) 条件因果状态注意力（CCSA）模块，利用相机姿态引导自回归transformer；4) 自回归transformer模块，用于预测未来的occupancy状态。整个流程是自回归的，即利用前一时刻的预测结果作为下一时刻的输入，逐步预测未来的场景演化。

关键创新：RoboOccWorld的关键创新在于以下两点：1) 提出了条件因果状态注意力（CCSA），它利用下一状态的相机姿态作为条件来引导自回归transformer，从而更好地适应室内机器人场景。这与传统方法不同，传统方法通常忽略了相机姿态对场景演化的影响。2) 提出了混合时空聚合（HSTA），它能够有效地利用来自历史观察的时空线索，从而提高预测的准确性。

关键设计：HSTA采用多尺度时空窗口来获取组合时空感受野。CCSA模块中，相机姿态信息被编码成向量，并作为transformer的条件输入。损失函数方面，可能采用了二元交叉熵损失或类似的损失函数来衡量预测的occupancy与真实occupancy之间的差异。具体的网络结构细节，例如transformer的层数、注意力头的数量等，论文中可能没有详细说明，需要参考代码才能确定。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboOccWorld在重构的OccWorld-ScanNet基准上进行了实验，结果表明其性能优于现有的最先进方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，例如，可能在IoU、F1-score等指标上取得了显著提升。由于论文中没有给出具体的数值，这里无法提供详细的实验数据。

🎯 应用场景

RoboOccWorld在室内机器人导航、场景理解和人机交互等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人在复杂和动态的室内环境中进行自主导航，提高机器人的环境感知能力，并为机器人提供更可靠的场景预测，从而实现更安全、更高效的人机协作。此外，该研究还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，用于生成更逼真的室内场景演化。

📄 摘要（原文）

Understanding and forecasting the scene evolutions deeply affect the exploration and decision of embodied agents. While traditional methods simulate scene evolutions through trajectory prediction of potential instances, current works use the occupancy world model as a generative framework for describing fine-grained overall scene dynamics. However, existing methods cluster on the outdoor structured road scenes, while ignoring the exploration of forecasting 3D occupancy scene evolutions for robots in indoor scenes. In this work, we explore a new framework for learning the scene evolutions of observed fine-grained occupancy and propose an occupancy world model based on the combined spatio-temporal receptive field and guided autoregressive transformer to forecast the scene evolutions, called RoboOccWorld. We propose the Conditional Causal State Attention (CCSA), which utilizes camera poses of next state as conditions to guide the autoregressive transformer to adapt and understand the indoor robotics scenarios. In order to effectively exploit the spatio-temporal cues from historical observations, Hybrid Spatio-Temporal Aggregation (HSTA) is proposed to obtain the combined spatio-temporal receptive field based on multi-scale spatio-temporal windows. In addition, we restructure the OccWorld-ScanNet benchmark based on local annotations to facilitate the evaluation of the indoor 3D occupancy scene evolution prediction task. Experimental results demonstrate that our RoboOccWorld outperforms state-of-the-art methods in indoor 3D occupancy scene evolution prediction task. The code will be released soon.