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 联合嵌入空间 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有三维场景图对齐方法依赖单模态数据，难以处理不完整或带噪声的输入。
  2. SGAligner++利用跨模态信息，学习统一的联合嵌入空间，实现更鲁棒的场景图对齐。
  3. 实验表明，SGAligner++在真实数据集上优于现有方法，尤其在噪声环境下提升显著。

📝 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，性能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：论文旨在解决三维场景图对齐问题，尤其是在部分重叠、异构模态（例如点云和语言描述）以及存在噪声的情况下。现有方法主要依赖于单模态点云数据，在数据不完整或存在噪声时性能显著下降，限制了其在实际机器人应用中的可用性。

核心思路：论文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。通过将不同模态的数据映射到统一的联合嵌入空间，可以更好地捕捉场景的语义信息，从而提高对齐的准确性和鲁棒性。这种方法能够有效利用语言描述中蕴含的场景知识，弥补点云数据中的缺失或噪声。

技术框架：SGAligner++框架包含以下主要模块：1) 单模态编码器：分别用于提取点云和语言描述的特征；2) 注意力融合模块：用于将不同模态的特征进行融合，生成场景的联合嵌入表示；3) 对齐模块：基于联合嵌入表示，计算场景图之间的相似度，并进行对齐。整个流程首先对输入的三维场景和对应的语言描述进行特征提取，然后通过注意力机制融合多模态特征，最后基于融合后的特征进行场景图对齐。

关键创新：SGAligner++的关键创新在于其跨模态融合策略和联合嵌入空间的学习。与传统方法仅依赖点云数据不同，该方法引入了语言信息，并设计了注意力机制来实现有效的跨模态特征融合。此外，通过学习统一的联合嵌入空间，使得不同模态的数据可以在同一空间中进行比较和对齐，从而提高了对齐的准确性和鲁棒性。

关键设计：在单模态编码器方面，论文采用了轻量级的网络结构，以保证计算效率。注意力融合模块采用了自注意力机制，可以更好地捕捉不同模态特征之间的关系。损失函数的设计也至关重要，论文可能采用了对比损失或三元组损失等方法，来学习具有区分性的联合嵌入表示。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

SGAligner++在真实世界数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在噪声环境下。实验结果表明，SGAligner++在嘈杂的真实世界重建中，性能优于最先进的方法高达40%。此外，该方法还实现了跨模态泛化，即在不同模态的数据集上都能取得良好的性能。这些结果表明，SGAligner++是一种鲁棒、高效的三维场景图对齐方法。

🎯 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。例如，机器人可以利用该方法在复杂环境中进行定位和导航，即使在传感器数据不完整或存在噪声的情况下也能准确识别场景。此外，该方法还可以用于三维场景的自动重建，通过对齐不同视角的场景图，可以生成更完整、更准确的三维模型。未来，该方法有望应用于自动驾驶、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.