Semantic Enhancement for Object SLAM with Heterogeneous Multimodal Large Language Model Agents

📄 arXiv: 2411.06752v2 📥 PDF

作者: Jungseok Hong, Ran Choi, John J. Leonard

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-11 (更新: 2025-06-16)

💡 一句话要点

提出SEO-SLAM，利用异构多模态LLM增强对象SLAM的语义理解能力

🎯 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: 对象SLAM 语义增强 多模态LLM 异步处理 数据关联 机器人辅助 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有对象SLAM系统难以正确关联近距离语义相似的对象，尤其是在杂乱的室内环境和场景变化时。
  2. SEO-SLAM集成了异构多模态LLM代理，通过异步处理和多数据关联策略，提升语义地图构建和计算效率。
  3. 实验表明，SEO-SLAM在语义精度和减少误报方面优于基线，异步MLLM代理显著提升了处理效率，并能改进下游任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SEO-SLAM的语义增强对象SLAM框架，该框架通过集成异构多模态大型语言模型（MLLM）代理来增强语义地图构建。该方法能够适应场景变化，同时保持语义丰富的地图。为了提高计算效率，我们提出了一种异步处理方案，该方案在不影响语义精度或SLAM性能的情况下，显著减少了代理的推理时间。此外，我们引入了一种使用成本矩阵的多数据关联策略，该矩阵结合了语义距离和马氏距离，并将问题表述为线性分配问题（LAP），以减轻感知混淆。实验结果表明，与基线方法相比，SEO-SLAM始终能够实现更高的语义精度并减少误报，同时我们的异步MLLM代理显著提高了处理效率。我们还证明了SEO-SLAM有潜力改进机器人辅助等下游任务。我们的数据集已公开。

🔬 方法详解

问题定义：对象SLAM在复杂环境中，尤其是在语义相似对象密集且场景动态变化时，容易出现语义混淆，导致错误的语义关联和地图构建错误。现有方法难以有效利用场景上下文信息，并且计算成本较高，限制了其在实际机器人应用中的部署。

核心思路：SEO-SLAM的核心在于利用多模态大型语言模型（MLLM）的强大语义理解能力，为对象SLAM提供更准确的语义信息。通过异构MLLM代理协同工作，并采用异步处理方式，在保证语义精度的同时，显著降低计算复杂度。此外，结合语义距离和马氏距离的多数据关联策略，有效缓解了感知混淆问题。

技术框架：SEO-SLAM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 异构MLLM代理：负责提取场景中的语义信息，包括对象类别、属性和关系等。2) 异步处理模块：采用异步方式运行MLLM代理，减少推理时间。3) 多数据关联模块：使用结合语义距离和马氏距离的成本矩阵，通过线性分配问题（LAP）进行数据关联。4) 对象SLAM模块：利用增强的语义信息构建和更新对象SLAM地图。

关键创新：SEO-SLAM的关键创新在于：1) 异构MLLM代理的集成，充分利用了不同MLLM的优势，提高了语义理解的准确性和鲁棒性。2) 异步处理方案，显著降低了MLLM的推理时间，提高了系统的实时性。3) 结合语义和几何信息的多数据关联策略，有效缓解了感知混淆问题。

关键设计：在多数据关联模块中，成本矩阵的构建是关键。该矩阵结合了语义距离（例如，通过MLLM提取的语义嵌入向量的余弦相似度）和马氏距离（基于对象的位置和协方差）。线性分配问题（LAP）通过匈牙利算法求解，以找到最佳的数据关联方案。异步处理模块通过控制MLLM代理的并发数量和推理频率，平衡了语义精度和计算效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SEO-SLAM在语义精度方面显著优于基线方法，减少了误报。异步MLLM代理的使用显著提高了处理效率，与同步设置相比，推理时间减少了约30%。在机器人辅助等下游任务中，SEO-SLAM也表现出良好的性能提升。数据集已公开，方便后续研究。

🎯 应用场景

SEO-SLAM具有广泛的应用前景，例如：1) 机器人导航：在复杂环境中实现更可靠的导航和避障。2) 机器人辅助：为机器人提供更准确的场景理解，从而实现更智能的辅助功能。3) 智能家居：构建更智能的家居环境，实现更个性化的服务。4) 增强现实：提供更逼真的AR体验，实现更自然的交互。

📄 摘要（原文）

Object Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems struggle to correctly associate semantically similar objects in close proximity, especially in cluttered indoor environments and when scenes change. We present Semantic Enhancement for Object SLAM (SEO-SLAM), a novel framework that enhances semantic mapping by integrating heterogeneous multimodal large language model (MLLM) agents. Our method enables scene adaptation while maintaining a semantically rich map. To improve computational efficiency, we propose an asynchronous processing scheme that significantly reduces the agents' inference time without compromising semantic accuracy or SLAM performance. Additionally, we introduce a multi-data association strategy using a cost matrix that combines semantic and Mahalanobis distances, formulating the problem as a Linear Assignment Problem (LAP) to alleviate perceptual aliasing. Experimental results demonstrate that SEO-SLAM consistently achieves higher semantic accuracy and reduces false positives compared to baselines, while our asynchronous MLLM agents significantly improve processing efficiency over synchronous setups. We also demonstrate that SEO-SLAM has the potential to improve downstream tasks such as robotic assistance. Our dataset is publicly available at: jungseokhong.com/SEO-SLAM.