OpenObject-NAV: Open-Vocabulary Object-Oriented Navigation Based on Dynamic Carrier-Relationship Scene Graph

📄 arXiv: 2409.18743v1 📥 PDF

作者: Yujie Tang, Meiling Wang, Yinan Deng, Zibo Zheng, Jiagui Zhong, Yufeng Yue

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-09-27

备注: Project website: https://openobject-nav.github.io/

💡 一句话要点

提出基于动态载体关系场景图的开放词汇物体导，解决动态环境中物体实例导航问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物体导航 场景图 动态环境 机器人 视觉语言 开放词汇 载体关系

📋 核心要点

  1. 现有物体导航方法主要关注语义层面，缺乏动态更新场景表示的能力，难以应对物体位置和载体变化的复杂环境。
  2. 构建开放词汇的载体关系场景图(CRSG)，动态更新物体与其载体的关系，从而实现对场景变化的实时感知和跟踪。
  3. 在Habitat模拟器和真实机器人上进行了实验验证，结果表明该方法能够有效地导航到移动的目标物体。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于动态载体关系场景图(CRSG)的开放词汇物体导航方法，旨在解决日常环境中常用物体位置不固定、同类别多实例以及载体频繁变化带来的导航挑战。该方法通过捕捉常用物体与其静态载体之间的关系，构建CRSG，并在机器人导航过程中动态更新载体状态，以反映场景的动态变化。基于CRSG，进一步提出了一种实例导航策略，将导航过程建模为马尔可夫决策过程，利用大型语言模型的常识知识和视觉-语言特征相似性进行决策。在Habitat模拟器中设计了一系列长序列导航任务，实验结果表明，通过更新CRSG，机器人可以有效地导航到移动的目标。此外，该算法已部署在真实机器人上，验证了其在实际应用中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有物体导航方法主要关注物体的语义信息，忽略了物体与其载体之间的关系，并且缺乏动态更新场景表示的能力。这导致机器人难以在日常环境中导航到位置不固定、载体频繁变化的特定物体实例。例如，一个杯子可能被放置在不同的桌子上，或者被移动到其他地方，传统的导航方法难以应对这种动态变化。

核心思路：本文的核心思路是构建一个动态的载体关系场景图(CRSG)，该图能够捕捉常用物体与其静态载体之间的关系，并在机器人导航过程中动态更新载体状态，以反映场景的动态变化。通过这种方式，机器人可以实时感知和跟踪物体的位置变化，从而更有效地导航到目标物体。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 场景感知模块：利用视觉传感器获取场景信息，并识别场景中的物体和载体。2) CRSG构建模块：根据场景感知模块的输出，构建初始的CRSG，该图包含物体、载体以及它们之间的关系。3) CRSG更新模块：在机器人导航过程中，动态更新CRSG，例如当物体被移动到新的载体上时，更新物体与载体之间的关系。4) 导航策略模块：基于CRSG，利用大型语言模型的常识知识和视觉-语言特征相似性，制定导航策略，引导机器人导航到目标物体。导航过程被建模为马尔可夫决策过程。

关键创新：最重要的技术创新点在于动态载体关系场景图(CRSG)的构建和更新机制。与传统的静态场景图相比，CRSG能够实时反映场景的动态变化，从而使机器人能够更好地适应复杂环境。此外，结合大型语言模型的常识知识，可以更有效地进行导航决策。

关键设计：在CRSG中，节点表示物体和载体，边表示它们之间的关系（例如，承载关系）。CRSG的更新机制基于视觉感知和语义推理，例如，当机器人观察到物体出现在新的载体上时，更新CRSG中物体与载体之间的关系。导航策略模块使用视觉-语言特征相似性来评估当前状态与目标状态之间的差距，并利用大型语言模型的常识知识来指导导航方向。损失函数的设计旨在鼓励机器人选择能够更快到达目标物体的动作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Habitat模拟器中进行的长序列导航任务表明，通过更新CRSG，机器人导航成功率显著提升。此外，在真实机器人上的实验验证了该算法的实际有效性。具体性能数据未知，但论文强调了CRSG更新对导航性能的积极影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、仓储物流机器人等领域。例如，家庭服务机器人可以利用该技术帮助用户寻找放置在不同位置的物品，仓储物流机器人可以更高效地完成货物的拣选和搬运任务。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的动态环境中，例如智能工厂和自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

In everyday life, frequently used objects like cups often have unfixed positions and multiple instances within the same category, and their carriers frequently change as well. As a result, it becomes challenging for a robot to efficiently navigate to a specific instance. To tackle this challenge, the robot must capture and update scene changes and plans continuously. However, current object navigation approaches primarily focus on semantic-level and lack the ability to dynamically update scene representation. This paper captures the relationships between frequently used objects and their static carriers. It constructs an open-vocabulary Carrier-Relationship Scene Graph (CRSG) and updates the carrying status during robot navigation to reflect the dynamic changes of the scene. Based on the CRSG, we further propose an instance navigation strategy that models the navigation process as a Markov Decision Process. At each step, decisions are informed by Large Language Model's commonsense knowledge and visual-language feature similarity. We designed a series of long-sequence navigation tasks for frequently used everyday items in the Habitat simulator. The results demonstrate that by updating the CRSG, the robot can efficiently navigate to moved targets. Additionally, we deployed our algorithm on a real robot and validated its practical effectiveness.