Go-SLAM: Grounded Object Segmentation and Localization with Gaussian Splatting SLAM

📄 arXiv: 2409.16944v1 📥 PDF

作者: Phu Pham, Dipam Patel, Damon Conover, Aniket Bera

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-09-25

💡 一句话要点

Go-SLAM：结合高斯溅射SLAM的具身对象分割与定位

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

关键词: SLAM 高斯溅射 对象分割 自然语言查询 机器人导航 三维重建 语义理解

📋 核心要点

  1. 现有 SLAM 系统在动态环境中进行对象级别的理解和交互方面存在不足，难以支持基于自然语言的查询。
  2. Go-SLAM 核心思想是将对象分割信息嵌入到高斯溅射 SLAM 的场景表示中，实现对象级别的语义理解和定位。
  3. 实验结果表明，Go-SLAM 能够实现高保真场景重建、精确对象分割、灵活对象查询和高效机器人路径规划。

📝 摘要（中文）

Go-SLAM 是一种新颖的框架，它利用 3D 高斯溅射 SLAM 重建动态环境，同时将对象级别的信息嵌入到场景表示中。该框架采用先进的对象分割技术，为每个高斯溅射分配一个唯一的标识符，该标识符对应于它所代表的对象。因此，我们的系统支持开放词汇查询，允许用户使用自然语言描述来定位对象。此外，该框架还具有一个最佳路径生成模块，该模块为机器人计算通往查询对象的高效导航路径，同时考虑障碍物和环境不确定性。在各种场景设置中的综合评估表明，我们的方法在提供高保真场景重建、精确的对象分割、灵活的对象查询和高效的机器人路径规划方面是有效的。这项工作代表了在弥合 3D 场景重建、语义对象理解和实时环境交互之间差距方面向前迈出的又一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有的 SLAM 系统在动态环境中进行对象级别的理解和交互方面存在不足。它们通常缺乏对场景中各个对象的语义信息进行建模的能力，使得难以支持基于自然语言的查询和机器人导航等高级任务。此外，动态环境中的对象运动和遮挡也给传统的 SLAM 方法带来了挑战。

核心思路：Go-SLAM 的核心思路是将对象分割信息嵌入到高斯溅射 SLAM 的场景表示中。通过将每个高斯溅射与一个唯一的对象标识符相关联，系统能够实现对象级别的语义理解和定位。这种方法允许系统利用自然语言描述来查询场景中的特定对象，并为机器人生成通往这些对象的高效导航路径。

技术框架：Go-SLAM 的整体框架包括以下几个主要模块：1) 3D 高斯溅射 SLAM：用于重建场景的几何结构。2) 对象分割模块：用于将场景中的对象分割成不同的区域，并为每个区域分配一个唯一的标识符。3) 对象关联模块：用于将分割后的对象区域与高斯溅射相关联。4) 自然语言查询模块：用于接收用户的自然语言查询，并定位场景中对应的对象。5) 路径规划模块：用于为机器人生成通往查询对象的最优路径。

关键创新：Go-SLAM 的关键创新在于将对象分割信息嵌入到高斯溅射 SLAM 的场景表示中。这种方法允许系统在重建场景几何结构的同时，也能够理解场景中各个对象的语义信息。此外，Go-SLAM 还引入了一个自然语言查询模块，允许用户使用自然语言描述来定位场景中的特定对象。

关键设计：对象分割模块可以使用现有的深度学习模型，例如 Mask R-CNN 或 DETR。对象关联模块可以使用基于距离或特征相似度的匹配算法。路径规划模块可以使用 A* 算法或 RRT 算法。损失函数的设计需要考虑场景重建的精度、对象分割的准确性和路径规划的效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文在各种场景设置中进行了综合评估，结果表明 Go-SLAM 能够实现高保真场景重建、精确对象分割、灵活对象查询和高效机器人路径规划。具体性能数据未知，但摘要强调了其在多个方面的有效性。

🎯 应用场景

Go-SLAM 可应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实、智能家居等领域。例如，在机器人导航中，机器人可以利用 Go-SLAM 来理解周围环境，并根据用户的自然语言指令找到特定的对象。在增强现实中，用户可以使用 Go-SLAM 来在真实场景中添加虚拟对象，并与这些对象进行交互。

📄 摘要（原文）

We introduce Go-SLAM, a novel framework that utilizes 3D Gaussian Splatting SLAM to reconstruct dynamic environments while embedding object-level information within the scene representations. This framework employs advanced object segmentation techniques, assigning a unique identifier to each Gaussian splat that corresponds to the object it represents. Consequently, our system facilitates open-vocabulary querying, allowing users to locate objects using natural language descriptions. Furthermore, the framework features an optimal path generation module that calculates efficient navigation paths for robots toward queried objects, considering obstacles and environmental uncertainties. Comprehensive evaluations in various scene settings demonstrate the effectiveness of our approach in delivering high-fidelity scene reconstructions, precise object segmentation, flexible object querying, and efficient robot path planning. This work represents an additional step forward in bridging the gap between 3D scene reconstruction, semantic object understanding, and real-time environment interactions.