SpatiaLoc: Leveraging Multi-Level Spatial Enhanced Descriptors for Cross-Modal Localization

📄 arXiv: 2601.03579v1 📥 PDF

作者: Tianyi Shang, Pengjie Xu, Zhaojun Deng, Zhenyu Li, Zhicong Chen, Lijun Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

SpatiaLoc：利用多层次空间增强描述符实现跨模态定位

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 跨模态定位 点云 自然语言描述 空间关系 Bezier曲线

📋 核心要点

  1. 现有跨模态定位方法难以有效利用文本和点云中的空间关系，导致定位精度受限。
  2. SpatiaLoc框架通过粗到精的策略，在实例和全局层面分别建模空间关系，增强定位的准确性。
  3. 实验结果表明，SpatiaLoc在KITTI360Pose数据集上显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出SpatiaLoc框架，旨在利用文本和点云进行跨模态定位，使机器人能够通过自然语言描述进行自我定位，应用于自主导航和人机交互。该任务中，对象经常在文本和点云中重复出现，使得空间关系成为最具区分性的线索。SpatiaLoc采用由粗到精的策略，强调实例和全局层面的空间关系。在粗略阶段，引入Bezier增强对象空间编码器(BEOSE)，使用二次Bezier曲线对实例层面的空间关系进行建模。此外，频率感知编码器(FAE)在全局层面生成频域空间表示。在精细阶段，不确定性感知高斯精细定位器(UGFL)通过将预测建模为具有不确定性感知损失函数的高斯分布来回归2D位置。在KITTI360Pose上的大量实验表明，SpatiaLoc显著优于现有的SOTA方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决跨模态定位问题，即如何利用文本描述和点云数据实现机器人或智能体的精确定位。现有方法在处理这种跨模态数据时，往往无法充分挖掘和利用场景中的空间关系，导致定位精度不高，鲁棒性较差。尤其是在对象重复出现的情况下，空间关系是区分不同位置的关键信息，而现有方法对此利用不足。

核心思路：SpatiaLoc的核心思路是采用一种由粗到精的策略，分层次地提取和利用空间关系。首先，在粗略阶段，分别从实例层面和全局层面提取空间特征；然后在精细阶段，利用这些特征进行精确的位置回归。这种分层策略能够更全面地捕捉场景中的空间信息，从而提高定位精度。

技术框架：SpatiaLoc框架主要包含三个模块：Bezier增强对象空间编码器(BEOSE)、频率感知编码器(FAE)和不确定性感知高斯精细定位器(UGFL)。BEOSE负责在实例层面建模对象之间的空间关系，FAE负责在全局层面生成频域空间表示，UGFL则利用前两个模块提取的特征进行2D位置回归。整个流程是从粗略的空间关系提取到精细的位置预测，形成一个完整的定位框架。

关键创新：SpatiaLoc的几个关键创新点包括：1) 使用Bezier曲线建模实例层面的空间关系，能够更灵活地捕捉对象之间的相对位置信息；2) 引入频率感知编码器，在全局层面提取空间特征，补充了实例层面信息的不足；3) 提出不确定性感知高斯精细定位器，将位置预测建模为高斯分布，并考虑了预测的不确定性，提高了定位的鲁棒性。

关键设计：BEOSE使用二次Bezier曲线来连接对象，曲线的控制点由对象的中心位置确定。FAE通过傅里叶变换将点云数据转换到频域，然后学习频域特征表示。UGFL使用高斯分布建模位置预测，损失函数包含一个不确定性项，用于惩罚不确定的预测。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，这些设计共同保证了SpatiaLoc的定位性能。

📊 实验亮点

SpatiaLoc在KITTI360Pose数据集上进行了广泛的实验，结果表明其性能显著优于现有的SOTA方法。具体的性能提升数据在论文中给出，证明了SpatiaLoc在跨模态定位任务中的有效性。实验结果验证了所提出的Bezier增强对象空间编码器、频率感知编码器和不确定性感知高斯精细定位器的有效性。

🎯 应用场景

SpatiaLoc在自主导航、人机交互等领域具有广泛的应用前景。例如，在智能家居环境中，机器人可以通过自然语言指令（如“在沙发旁边的桌子上”）定位到目标物体。在自动驾驶领域，该技术可以帮助车辆理解周围环境，并根据文本描述进行导航。此外，该技术还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Cross-modal localization using text and point clouds enables robots to localize themselves via natural language descriptions, with applications in autonomous navigation and interaction between humans and robots. In this task, objects often recur across text and point clouds, making spatial relationships the most discriminative cues for localization. Given this characteristic, we present SpatiaLoc, a framework utilizing a coarse-to-fine strategy that emphasizes spatial relationships at both the instance and global levels. In the coarse stage, we introduce a Bezier Enhanced Object Spatial Encoder (BEOSE) that models spatial relationships at the instance level using quadratic Bezier curves. Additionally, a Frequency Aware Encoder (FAE) generates spatial representations in the frequency domain at the global level. In the fine stage, an Uncertainty Aware Gaussian Fine Localizer (UGFL) regresses 2D positions by modeling predictions as Gaussian distributions with a loss function aware of uncertainty. Extensive experiments on KITTI360Pose demonstrate that SpatiaLoc significantly outperforms existing state-of-the-art (SOTA) methods.