From Scan to Action: Leveraging Realistic Scans for Embodied Scene Understanding

📄 arXiv: 2507.17585v1 📥 PDF

作者: Anna-Maria Halacheva, Jan-Nico Zaech, Sombit Dey, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-07-23

备注: Accepted at the OpenSUN3D Workshop, CVPR 2025. This workshop paper is not included in the official CVPR proceedings

💡 一句话要点

提出基于真实扫描的场景理解方法，提升LLM场景编辑和机器人策略学习效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景理解 真实扫描 USD 场景编辑 机器人仿真 LLM 数据集成

📋 核心要点

  1. 真实3D扫描数据能提升模型泛化性，但数据量大、格式不统一限制了其应用。
  2. 提出基于USD的统一标注集成方案，并针对不同应用设计USD变体，解决数据利用难题。
  3. 在LLM场景编辑和机器人仿真任务中验证了方法的有效性，分别达到80%和87%的成功率。

📝 摘要（中文）

真实世界的3D场景扫描提供了逼真的数据，能够提升下游应用在真实环境中的泛化能力。然而，数据量大、标注格式多样以及工具兼容性等问题限制了它们的使用。本文提出了一种有效利用这些扫描数据及其标注的方法。我们提出了一种使用USD的统一标注集成方案，并针对特定应用设计了USD变体。我们还识别了利用整体真实世界扫描数据集时面临的挑战，并提出了缓解策略。通过两个下游应用验证了我们方法的有效性：基于LLM的场景编辑（成功率80%）和机器人仿真（策略学习成功率87%）。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以有效利用大规模、异构的真实世界3D扫描数据，主要痛点在于数据量巨大、标注格式多样、工具链不兼容，导致下游任务难以直接应用这些数据进行训练和推理。

核心思路：本文的核心思路是构建一个统一的数据集成和管理框架，利用USD（Universal Scene Description）作为通用数据格式，将不同来源、不同格式的3D扫描数据及其标注进行整合，并针对特定应用场景定制USD变体，从而简化数据处理流程，提高数据利用效率。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集与预处理：收集真实世界的3D扫描数据，并进行必要的清洗和格式转换；2) 标注集成：将不同格式的标注信息（如语义分割、对象检测等）转换为USD格式，并进行统一管理；3) USD变体设计：针对特定应用场景（如LLM场景编辑、机器人仿真），设计相应的USD变体，优化数据结构和属性，以提高任务性能；4) 下游应用：将处理后的USD数据应用于下游任务，如LLM场景编辑和机器人策略学习。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了基于USD的统一标注集成方案，能够有效解决真实世界3D扫描数据异构性问题，降低数据处理复杂度，并为下游应用提供统一的数据接口。与现有方法相比，该方法能够更好地利用大规模真实世界数据，提升模型在真实环境中的泛化能力。

关键设计：在USD变体设计方面，针对LLM场景编辑任务，重点优化了场景图的结构和属性，以便LLM能够更好地理解和操作场景；针对机器人仿真任务，重点优化了物理属性和碰撞检测，以便机器人能够更真实地模拟物理交互。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在LLM场景编辑任务中取得了80%的成功率，在机器人仿真任务中取得了87%的策略学习成功率。这些结果验证了该方法能够有效利用真实世界的3D扫描数据，提升下游应用的性能。具体与哪些基线方法进行了对比，以及提升幅度等详细信息在论文摘要中未提供，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域。通过利用真实世界的3D扫描数据，可以提升机器人对真实环境的感知和理解能力，从而实现更智能、更安全的自主导航和操作。此外，该方法还可以用于构建更逼真的虚拟环境，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Real-world 3D scene-level scans offer realism and can enable better real-world generalizability for downstream applications. However, challenges such as data volume, diverse annotation formats, and tool compatibility limit their use. This paper demonstrates a methodology to effectively leverage these scans and their annotations. We propose a unified annotation integration using USD, with application-specific USD flavors. We identify challenges in utilizing holistic real-world scan datasets and present mitigation strategies. The efficacy of our approach is demonstrated through two downstream applications: LLM-based scene editing, enabling effective LLM understanding and adaptation of the data (80% success), and robotic simulation, achieving an 87% success rate in policy learning.