An Actionable Hierarchical Scene Representation Enhancing Autonomous Inspection Missions in Unknown Environments

📄 arXiv: 2412.19582v3 📥 PDF

作者: Vignesh Kottayam Viswanathan, Mario Alberto Valdes Saucedo, Sumeet Gajanan Satpute, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos

分类: cs.RO

发布日期: 2024-12-27 (更新: 2025-07-30)

备注: Accepted to IROS 2025

💡 一句话要点

提出分层语义图LSG，增强未知环境中自主巡检任务的场景理解与规划能力

🎯 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)

关键词: 分层语义图 自主巡检 场景理解 多模态规划 机器人 语义分割 未知环境

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在未知环境中维护直观且多分辨率的场景表示，阻碍了自主巡检任务的规划和场景理解。
  2. 论文提出分层语义图（LSG），通过局部嵌套的分层图和实时语义分割模型，实现多层次的场景理解和语义元素的提取。
  3. 通过仿真和在Boston Dynamics Spot机器人上的实验验证了LSG的有效性，证明其能提升未知环境中的自主巡检能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为分层语义图（LSG）的新型可操作分层场景图，它与多模态任务规划器FLIE（基于第一视角的检查和探索规划器）完全集成。本研究的创新之处在于，旨在解决维护直观且多分辨率的场景表示的任务，同时为在未知环境中对先验未知的目标对象进行持续检查任务期间的规划和场景理解提供一个易于处理的基础。所提出的LSG方案由局部嵌套的分层图组成，位于多个抽象层，抽象概念基于集成FLIE规划器的功能。此外，LSG封装了实时语义分割模型，可以在分层表示中提取和定位所需的语义元素。这扩展了检查规划器的能力，使其能够利用LSG做出明智的决策来检查特定的感兴趣语义。我们还强调了LSG的分层和语义路径规划能力，这可以通过提高未知环境中人类操作员的态势感知来扩展检查任务。通过在模拟中对所提出的架构进行广泛评估，以及在城市户外环境中使用Boston Dynamics Spot四足机器人的实验性现场部署，证明了所提出方案的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知环境中，自主巡检机器人如何有效地进行场景理解和任务规划的问题。现有方法通常难以兼顾场景表示的直观性、多分辨率以及可操作性，导致机器人难以在复杂环境中做出明智的决策，并且缺乏对人类操作员友好的态势感知能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个分层语义图（LSG），该图以多层抽象的方式表示场景，并集成了语义分割模型，从而实现对场景的多层次理解和语义元素的提取。LSG的设计目标是提供一个既能支持机器人自主规划，又能增强人类操作员态势感知的场景表示。

技术框架：LSG框架包含以下主要模块：1) 局部嵌套的分层图，用于在多个抽象层表示场景；2) 实时语义分割模型，用于提取和定位场景中的语义元素；3) 多模态任务规划器FLIE，用于根据LSG提供的场景信息进行任务规划；4) 分层和语义路径规划模块，用于生成巡检路径。整个流程是，机器人首先通过传感器获取环境信息，然后利用语义分割模型提取语义信息，并将这些信息整合到LSG中，最后FLIE利用LSG进行任务规划和路径生成。

关键创新：论文的关键创新在于提出了分层语义图（LSG）这一概念，它将分层表示和语义信息融合在一起，为自主巡检任务提供了一个更全面、更易于理解的场景表示。与传统的场景图相比，LSG具有更强的可操作性和更高的抽象层次，能够更好地支持机器人的自主规划和人类操作员的态势感知。

关键设计：LSG的关键设计包括：1) 分层图的层数和每一层的抽象程度；2) 语义分割模型的选择和训练；3) FLIE规划器与LSG的接口设计；4) 分层和语义路径规划算法的设计。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过仿真和在Boston Dynamics Spot机器人上的实验验证了LSG的有效性。实验结果表明，LSG能够有效地提取和定位场景中的语义元素，并支持机器人的自主规划和路径生成。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息，但实验结果证明了LSG在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：灾后救援、工业巡检、安防监控等。通过提高机器人对未知环境的理解能力和自主规划能力，可以减少人员伤亡，提高工作效率。未来，该技术有望与增强现实等技术结合，为人类操作员提供更直观的场景信息，进一步提升人机协作效率。

📄 摘要（原文）

In this article, we present the Layered Semantic Graphs (LSG), a novel actionable hierarchical scene graph, fully integrated with a multi-modal mission planner, the FLIE: A First-Look based Inspection and Exploration planner. The novelty of this work stems from aiming to address the task of maintaining an intuitive and multi-resolution scene representation, while simultaneously offering a tractable foundation for planning and scene understanding during an ongoing inspection mission of apriori unknown targets-of-interest in an unknown environment. The proposed LSG scheme is composed of locally nested hierarchical graphs, at multiple layers of abstraction, with the abstract concepts grounded on the functionality of the integrated FLIE planner. Furthermore, LSG encapsulates real-time semantic segmentation models that offer extraction and localization of desired semantic elements within the hierarchical representation. This extends the capability of the inspection planner, which can then leverage LSG to make an informed decision to inspect a particular semantic of interest. We also emphasize the hierarchical and semantic path-planning capabilities of LSG, which could extend inspection missions by improving situational awareness for human operators in an unknown environment. The validity of the proposed scheme is proven through extensive evaluations of the proposed architecture in simulations, as well as experimental field deployments on a Boston Dynamics Spot quadruped robot in urban outdoor environment settings.