SEEK: Semantic Reasoning for Object Goal Navigation in Real World Inspection Tasks
作者: Muhammad Fadhil Ginting, Sung-Kyun Kim, David D. Fan, Matteo Palieri, Mykel J. Kochenderfer, Ali-akbar Agha-Mohammadi
分类: cs.RO
发布日期: 2024-05-16 (更新: 2024-11-18)
期刊: Proc. of Robotics: Science and Systems 2024
💡 一句话要点
提出SEEK框架，利用语义推理提升真实场景中机器人目标物导航效率
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 目标物导航 语义推理 机器人巡检 动态场景图 关系语义网络
📋 核心要点
- 现有目标物导航方法无法有效利用先验知识和常识，导致在复杂环境中的巡检效率低下。
- SEEK框架结合动态场景图和关系语义网络，利用语义先验知识和常识进行概率规划，提升搜索效率。
- 仿真和真实机器人实验表明，SEEK在目标物巡检任务中优于传统规划和基于LLM的方法。
📝 摘要（中文）
本文研究了真实环境中自主巡检任务中的目标物导航问题。目标物导航对于各种场景下的有效巡检至关重要，通常需要机器人在大型搜索空间中识别目标物体。当前的目标物巡检方法缺乏人类的效率，因为它们通常无法像人类那样利用先验知识和常识知识。本文提出了SEEK（用于目标物巡检任务的语义推理）框架，使机器人能够利用来自环境先前空间配置的语义知识和语义常识知识。SEEK结合了语义先验知识和机器人的观察结果，以更有效地搜索和导航到目标物体。SEEK维护两种表示：动态场景图（DSG）和关系语义网络（RSN）。RSN是一个紧凑而实用的模型，用于估计在DSG的空间元素中找到目标物体的概率。我们提出了一个新的概率规划框架，以使用关系语义知识搜索物体。仿真分析表明，在目标物巡检任务的效率方面，SEEK优于本研究中考察的经典规划和基于大型语言模型（LLM）的方法。我们在城市环境中的物理腿式机器人上验证了我们的方法，展示了其在真实巡检场景中的实用性和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决真实环境中机器人自主巡检任务中的目标物导航问题。现有方法主要痛点在于无法有效利用环境的先验知识和常识知识，导致搜索效率低，尤其是在大型复杂环境中。机器人难以像人类一样，根据物体之间的关系和环境的布局进行推理，从而快速定位目标物体。
核心思路：论文的核心思路是让机器人具备语义推理能力，能够像人类一样利用先验知识和常识知识来指导搜索过程。具体来说，通过构建关系语义网络（RSN），学习物体之间的关系和物体在不同空间元素中出现的概率，从而缩小搜索范围，提高搜索效率。
技术框架：SEEK框架包含两个主要模块：动态场景图（DSG）和关系语义网络（RSN）。DSG用于表示环境的空间结构和物体信息。RSN则是一个概率模型，用于估计在DSG的各个空间元素中找到目标物体的概率。框架首先利用DSG对环境进行建模，然后利用RSN学习物体之间的关系。在搜索过程中，框架结合RSN提供的概率信息和机器人的观察结果，使用概率规划算法来选择下一步的行动，从而更有效地搜索目标物体。
关键创新：论文的关键创新在于提出了关系语义网络（RSN），这是一种紧凑而实用的模型，能够有效地表示物体之间的关系和物体在不同空间元素中出现的概率。与传统的基于规则或符号推理的方法相比，RSN能够更好地处理不确定性和噪声，并且能够从数据中学习。此外，论文还提出了一个基于RSN的概率规划框架，能够有效地利用语义知识来指导搜索过程。
关键设计：RSN的具体实现细节未知，论文中没有详细描述其网络结构或损失函数。概率规划算法的具体实现也未知，需要查阅相关文献或代码才能了解更多细节。论文中提到使用了动态场景图（DSG）来表示环境，但没有详细说明DSG的构建和维护方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真实验表明，SEEK框架在目标物巡检任务的效率方面优于传统的规划方法和基于大型语言模型（LLM）的方法。此外，该方法还在真实的城市环境中进行了验证，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。具体的性能数据和提升幅度未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要自主巡检的场景，例如仓库管理、安防巡逻、灾后救援等。通过提升机器人在复杂环境中目标物导航的效率，可以降低人力成本，提高工作效率，并减少人员伤亡风险。未来，该技术有望进一步扩展到更广泛的机器人应用领域，例如家庭服务机器人、医疗机器人等。
📄 摘要（原文）
This paper addresses the problem of object-goal navigation in autonomous inspections in real-world environments. Object-goal navigation is crucial to enable effective inspections in various settings, often requiring the robot to identify the target object within a large search space. Current object inspection methods fall short of human efficiency because they typically cannot bootstrap prior and common sense knowledge as humans do. In this paper, we introduce a framework that enables robots to use semantic knowledge from prior spatial configurations of the environment and semantic common sense knowledge. We propose SEEK (Semantic Reasoning for Object Inspection Tasks) that combines semantic prior knowledge with the robot's observations to search for and navigate toward target objects more efficiently. SEEK maintains two representations: a Dynamic Scene Graph (DSG) and a Relational Semantic Network (RSN). The RSN is a compact and practical model that estimates the probability of finding the target object across spatial elements in the DSG. We propose a novel probabilistic planning framework to search for the object using relational semantic knowledge. Our simulation analyses demonstrate that SEEK outperforms the classical planning and Large Language Models (LLMs)-based methods that are examined in this study in terms of efficiency for object-goal inspection tasks. We validated our approach on a physical legged robot in urban environments, showcasing its practicality and effectiveness in real-world inspection scenarios.