Multimodal LLM Guided Exploration and Active Mapping using Fisher Information

📄 arXiv: 2410.17422v3 📥 PDF

作者: Wen Jiang, Boshu Lei, Katrina Ashton, Kostas Daniilidis

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-10-22 (更新: 2025-09-05)

备注: ICCV 2025

💡 一句话要点

提出基于多模态LLM引导和Fisher信息的主动探索与建图系统，提升机器人环境感知能力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 主动建图 多模态LLM Fisher信息 三维重建 机器人探索

📋 核心要点

  1. 现有主动建图方法在利用多模态LLM进行长程规划以及处理定位不确定性方面存在不足，限制了具身智能体的探索效率。
  2. 该方法利用多模态LLM进行语义层面的长程规划，并结合基于Fisher信息的运动规划，同时考虑了定位不确定性。
  3. 实验结果表明，该方法在Gibson和Habitat-Matterport 3D数据集上取得了state-of-the-art的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种主动建图系统，该系统利用3D高斯溅射(3DGS)表示进行长程探索目标和短期动作的规划。现有方法要么没有利用多模态大型语言模型(LLM)的最新进展，要么没有考虑到定位不确定性带来的挑战，而这对于具身智能体至关重要。我们提出采用多模态LLM进行长程规划，并结合基于信息的优化目标进行详细的运动规划。通过利用3DGS表示的高质量视图合成能力，我们的方法采用多模态LLM作为零样本规划器，从语义角度进行长程探索目标的规划。我们还引入了一种不确定性感知的路径提议和选择算法，该算法平衡了最大化环境信息增益和最小化定位误差成本的双重目标。在Gibson和Habitat-Matterport 3D数据集上进行的实验证明了该方法达到了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有主动建图方法在长程规划中未能充分利用多模态LLM的语义理解能力，并且忽略了定位不确定性对建图质量的影响。这导致探索效率低下，建图精度受限。

核心思路：利用多模态LLM进行高层语义规划，指导智能体探索未知区域。同时，通过Fisher信息来量化环境信息增益和定位不确定性，并设计不确定性感知的路径规划算法，平衡探索和定位的双重目标。

技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 基于3DGS的环境表示模块，用于高质量的视图合成；2) 多模态LLM规划模块，用于生成长程探索目标；3) 基于Fisher信息的路径规划模块，用于生成和选择短期动作；4) 不确定性感知的路径选择算法，用于平衡信息增益和定位误差。整体流程是：首先，LLM根据当前环境信息生成探索目标；然后，路径规划模块生成候选路径，并根据Fisher信息和定位不确定性选择最优路径；最后，智能体执行选定的动作，并更新环境表示。

关键创新：1) 将多模态LLM引入主动建图，实现语义驱动的长程规划；2) 提出基于Fisher信息的路径规划方法，同时考虑环境信息增益和定位不确定性；3) 设计不确定性感知的路径选择算法，平衡探索和定位的双重目标。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用语义信息，并更好地处理定位不确定性。

关键设计：该方法使用3DGS作为环境表示，能够实现高质量的视图合成，为LLM提供丰富的视觉信息。Fisher信息被用于量化环境信息增益和定位不确定性，并作为路径选择的依据。不确定性感知的路径选择算法通过加权平均信息增益和定位误差来选择最优路径。具体参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在Gibson和Habitat-Matterport 3D数据集上进行了实验，结果表明该方法达到了state-of-the-art的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出该方法优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人自主探索、三维场景重建、虚拟现实和增强现实等领域。例如，可以用于开发自主导航的机器人，使其能够在未知环境中高效地探索和建图。此外，该方法还可以用于创建高质量的三维场景模型，用于虚拟现实和增强现实应用。

📄 摘要（原文）

We present an active mapping system that plans for both long-horizon exploration goals and short-term actions using a 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation. Existing methods either do not take advantage of recent developments in multimodal Large Language Models (LLM) or do not consider challenges in localization uncertainty, which is critical in embodied agents. We propose employing multimodal LLMs for long-horizon planning in conjunction with detailed motion planning using our information-based objective. By leveraging high-quality view synthesis from our 3DGS representation, our method employs a multimodal LLM as a zero-shot planner for long-horizon exploration goals from the semantic perspective. We also introduce an uncertainty-aware path proposal and selection algorithm that balances the dual objectives of maximizing the information gain for the environment while minimizing the cost of localization errors. Experiments conducted on the Gibson and Habitat-Matterport 3D datasets demonstrate state-of-the-art results of the proposed method.