SGAligner++: Cross-Modal Language-Aided 3D Scene Graph Alignment

📄 arXiv: 2509.20401v2 📥 PDF

作者: Binod Singh, Sayan Deb Sarkar, Iro Armeni

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-09-23 (更新: 2025-10-16)

备注: Project Page: https://singhbino3d.github.io/sgpp/

💡 一句话要点

SGAligner++：提出跨模态语言辅助的三维场景图对齐方法

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

关键词: 三维场景图对齐 跨模态学习 语言辅助 机器人导航 联合嵌入空间

📋 核心要点

  1. 现有三维场景图对齐方法依赖单模态数据，难以处理不完整或噪声大的输入。
  2. SGAligner++利用跨模态信息，学习统一嵌入空间，提升低重叠和噪声环境下的对齐精度。
  3. 实验表明，SGAligner++在真实场景重建中性能提升高达40%，并具备跨模态泛化能力。

📝 摘要（中文）

三维场景图对齐是机器人导航和具身感知中许多应用的关键初始步骤。现有的三维场景图对齐方法通常依赖于单模态点云数据，并且难以处理不完整或噪声输入。我们提出了SGAligner++，一个跨模态、语言辅助的三维场景图对齐框架。我们的方法通过学习统一的联合嵌入空间来解决异构模态下部分重叠场景观测的对齐问题，即使在低重叠条件和传感器噪声下也能实现精确对齐。通过采用轻量级的单模态编码器和基于注意力的融合，SGAligner++增强了场景理解能力，适用于视觉定位、三维重建和导航等任务，同时确保了可扩展性和最小的计算开销。在真实世界数据集上的大量评估表明，SGAligner++在嘈杂的真实世界重建中优于最先进的方法高达40%，同时实现了跨模态泛化。

🔬 方法详解

问题定义：现有三维场景图对齐方法主要依赖于单模态的点云数据，在面对真实场景中普遍存在的不完整、有噪声的数据时，对齐精度会显著下降。此外，不同传感器获取的数据模态各异，如何有效融合多模态信息进行场景图对齐是一个挑战。

核心思路：SGAligner++的核心思路是利用跨模态信息，特别是语言信息，来辅助三维场景图的对齐。通过学习一个统一的联合嵌入空间，将不同模态的数据映射到同一空间中，从而实现跨模态的场景图对齐。语言信息可以提供场景中物体的语义信息和关系，弥补几何信息的不足。

技术框架：SGAligner++的整体框架包括以下几个主要模块：1) 单模态编码器：分别对点云数据和语言描述进行编码，提取特征。采用轻量级编码器以保证效率。2) 注意力融合模块：利用注意力机制融合不同模态的特征，学习模态间的相关性。3) 联合嵌入空间：将融合后的特征映射到统一的联合嵌入空间。4) 对齐模块：在联合嵌入空间中进行场景图的对齐，例如通过计算相似度或使用图匹配算法。

关键创新：SGAligner++的关键创新在于其跨模态的场景图对齐方法，特别是语言信息的引入。通过学习联合嵌入空间，实现了不同模态数据的有效融合，从而提高了在低重叠和噪声环境下的对齐精度。此外，轻量级编码器和注意力融合机制保证了算法的效率和可扩展性。

关键设计：SGAligner++的关键设计包括：1) 轻量级单模态编码器的选择，例如PointNet或BERT等。2) 注意力融合模块的具体实现，例如使用Transformer结构。3) 联合嵌入空间的维度和损失函数的设计，例如使用对比损失或三元组损失来学习相似性和差异性。4) 对齐模块的具体算法，例如使用匈牙利算法进行图匹配。

📊 实验亮点

SGAligner++在真实世界数据集上进行了广泛的评估，结果表明其性能优于现有的最先进方法。在噪声较大的真实场景重建中，SGAligner++的对齐精度提升高达40%。此外，实验还证明了SGAligner++具有良好的跨模态泛化能力，可以在不同传感器和场景下实现有效的场景图对齐。

🎯 应用场景

SGAligner++在机器人导航、三维重建、视觉定位等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人在复杂环境中进行定位和导航，提高三维重建的精度和鲁棒性，并为视觉定位提供更准确的场景信息。该研究的实际价值在于提升了机器人和智能系统在真实世界中的感知能力，未来可能应用于自动驾驶、智能家居、增强现实等领域。

📄 摘要（原文）

Aligning 3D scene graphs is a crucial initial step for several applications in robot navigation and embodied perception. Current methods in 3D scene graph alignment often rely on single-modality point cloud data and struggle with incomplete or noisy input. We introduce SGAligner++, a cross-modal, language-aided framework for 3D scene graph alignment. Our method addresses the challenge of aligning partially overlapping scene observations across heterogeneous modalities by learning a unified joint embedding space, enabling accurate alignment even under low-overlap conditions and sensor noise. By employing lightweight unimodal encoders and attention-based fusion, SGAligner++ enhances scene understanding for tasks such as visual localization, 3D reconstruction, and navigation, while ensuring scalability and minimal computational overhead. Extensive evaluations on real-world datasets demonstrate that SGAligner++ outperforms state-of-the-art methods by up to 40% on noisy real-world reconstructions, while enabling cross-modal generalization.