MSGNav: Unleashing the Power of Multi-modal 3D Scene Graph for Zero-Shot Embodied Navigation

📄 arXiv: 2511.10376v2 📥 PDF

作者: Xun Huang, Shijia Zhao, Yunxiang Wang, Xin Lu, Wanfa Zhang, Rongsheng Qu, Weixin Li, Yunhong Wang, Chenglu Wen

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-11-13 (更新: 2025-11-14)

备注: 10 pages

💡 一句话要点

提出多模态3D场景图MSGNav，用于零样本具身导航

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 具身导航 零样本学习 多模态融合 3D场景图 机器人

📋 核心要点

  1. 现有零样本具身导航方法依赖文本关系描述场景，导致视觉信息损失和词汇表受限。
  2. 论文提出多模态3D场景图（M3DSG），通过保留视觉线索来克服现有方法的局限性。
  3. M3DSG旨在降低构建成本，避免视觉证据的不可逆转损失，并扩展词汇表，提升导航性能。

📝 摘要（中文）

具身导航是机器人代理的一项基本能力。实际部署需要开放词汇泛化和低训练开销，这促使人们采用零样本方法，而不是特定于任务的强化学习训练。然而，现有的构建显式3D场景图的零样本方法通常将丰富的视觉观察压缩为纯文本关系，导致构建成本高、视觉证据不可逆转的损失以及受限的词汇表。为了解决这些限制，我们引入了多模态3D场景图（M3DSG），它通过替换文本关系来保留视觉线索。

🔬 方法详解

问题定义：现有零样本具身导航方法在构建3D场景图时，通常将丰富的视觉信息压缩成文本关系，这导致了几个问题：一是场景图构建成本高昂；二是视觉证据在转换过程中会不可逆转地丢失；三是文本描述的词汇表限制了模型的泛化能力。这些问题阻碍了零样本具身导航在真实世界中的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态3D场景图（M3DSG），该场景图不仅包含传统的几何信息和语义信息，还保留了原始的视觉线索。通过直接利用视觉信息，M3DSG避免了信息压缩和词汇表限制，从而提高了导航的准确性和泛化能力。这种设计旨在更有效地利用环境信息，提升机器人对复杂环境的理解和适应能力。

技术框架：MSGNav的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉感知模块：负责从原始图像中提取视觉特征，例如使用预训练的视觉模型（如CLIP）提取图像嵌入。2) 3D场景图构建模块：基于视觉特征和几何信息构建M3DSG，其中节点表示场景中的对象或区域，边表示它们之间的关系，这些关系可以是视觉的、几何的或语义的。3) 导航策略模块：利用M3DSG进行路径规划和导航决策，例如使用图神经网络（GNN）学习节点表示，并使用强化学习或模仿学习训练导航策略。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了多模态3D场景图（M3DSG）的概念，并将其应用于零样本具身导航。与现有方法相比，M3DSG的主要区别在于它保留了原始的视觉信息，而不是将其压缩成文本描述。这种多模态表示能够更全面地捕捉环境信息，从而提高导航的准确性和鲁棒性。此外，M3DSG的设计也降低了场景图的构建成本，并扩展了模型的词汇表。

关键设计：M3DSG的关键设计包括：1) 使用视觉嵌入（例如CLIP嵌入）作为节点特征，以保留原始的视觉信息。2) 使用多模态关系表示，包括几何关系、语义关系和视觉关系，以更全面地描述场景中的对象之间的关系。3) 设计了一种图神经网络（GNN）结构，用于学习M3DSG上的节点表示，并将其用于导航决策。此外，论文还可能涉及到一些损失函数的设计，例如用于训练GNN的对比学习损失或用于优化导航策略的强化学习奖励函数。（具体细节未知，需参考论文）

📊 实验亮点

由于摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。需要查阅论文全文才能获取实验数据、对比基线和性能提升等信息。具体实验结果未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人导航场景，例如家庭服务机器人、仓库物流机器人、自动驾驶汽车等。通过利用多模态3D场景图，机器人能够更好地理解和适应复杂环境，从而实现更安全、更高效的导航。未来，该技术有望在智能家居、智慧城市等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Embodied navigation is a fundamental capability for robotic agents operating. Real-world deployment requires open vocabulary generalization and low training overhead, motivating zero-shot methods rather than task-specific RL training. However, existing zero-shot methods that build explicit 3D scene graphs often compress rich visual observations into text-only relations, leading to high construction cost, irreversible loss of visual evidence, and constrained vocabularies. To address these limitations, we introduce the Multi-modal 3D Scene Graph (M3DSG), which preserves visual cues by replacing textual relation