Hier-SLAM++: Neuro-Symbolic Semantic SLAM with a Hierarchically Categorical Gaussian Splatting
作者: Boying Li, Vuong Chi Hao, Peter J. Stuckey, Ian Reid, Hamid Rezatofighi
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-07-09)
备注: 18 pages. Under review
💡 一句话要点
提出Hier-SLAM++，一种基于分层类别高斯溅射的神经符号语义SLAM方法，适用于RGB-D和单目输入。
🎯 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: 语义SLAM 高斯溅射 神经符号 分层表示 单目视觉 场景理解 机器人导航
📋 核心要点
- 现有语义SLAM系统面临环境复杂性增加带来的参数量膨胀问题，导致场景理解困难且成本高昂。
- Hier-SLAM++提出一种分层表示方法，将语义和几何信息紧凑编码到3D高斯溅射中，并利用LLM和3D生成模型。
- 实验结果表明，该方法在保持或超越现有技术性能的同时，显著降低了存储和训练时间要求。
📝 摘要（中文）
本文提出Hier-SLAM++，一种综合性的神经符号语义3D高斯溅射SLAM方法，支持RGB-D和单目输入，并具有先进的分层类别表示，从而实现精确的姿态估计和全局3D语义地图构建。随着环境复杂性的增加，语义SLAM系统中的参数使用量显著增加，使得场景理解变得尤为困难且成本高昂。为了解决这个问题，我们引入了一种新颖的分层表示，将语义和几何信息以紧凑的形式编码到3D高斯溅射中，利用大型语言模型（LLM）和3D生成模型的能力。通过利用所提出的分层树结构，语义信息以符号化的方式表示，并以端到端的方式学习。我们进一步引入了一种高级语义损失，旨在通过层内和层间优化来优化分层语义信息。此外，我们提出了一个改进的SLAM系统，使用前馈模型来支持RGB-D和单目输入。据我们所知，这是第一个语义单目高斯溅射SLAM系统，显著降低了3D语义理解的传感器要求，并拓宽了语义高斯SLAM系统的适用性。我们在合成和真实世界数据集上进行了实验，证明了与最先进的方法相比，具有卓越或相当的性能，同时显著降低了存储和训练时间要求。
🔬 方法详解
问题定义：现有语义SLAM系统在处理复杂环境时，参数量随着场景复杂度的增加而显著膨胀，导致场景理解的计算成本和存储成本过高。尤其是在资源受限的平台上，如何高效地进行语义SLAM是一个挑战。此外，现有方法对传感器依赖性较高，例如需要RGB-D数据，限制了其应用范围。
核心思路：Hier-SLAM++的核心思路是利用分层类别表示来压缩语义信息，并将其集成到3D高斯溅射中。通过分层结构，可以有效地组织和表示不同粒度的语义信息，从而减少参数量。同时，利用大型语言模型（LLM）和3D生成模型来增强语义理解能力。此外，该方法旨在支持单目视觉输入，从而降低对传感器的要求。
技术框架：Hier-SLAM++的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于RGB-D或单目图像的特征提取；2) 利用前馈网络进行初始姿态估计；3) 将提取的特征和姿态信息融合到3D高斯溅射中；4) 构建分层类别表示，将语义信息编码到高斯溅射中；5) 使用语义损失函数优化分层语义信息，包括层内和层间优化；6) 通过SLAM后端优化姿态和地图。
关键创新：Hier-SLAM++的关键创新点在于：1) 提出了分层类别表示，能够以紧凑的形式编码语义信息；2) 设计了高级语义损失函数，用于优化分层语义信息；3) 实现了首个基于单目视觉的语义高斯溅射SLAM系统。与现有方法相比，Hier-SLAM++在参数效率、计算效率和传感器依赖性方面都有显著改进。
关键设计：在分层类别表示中，使用了树状结构来组织语义信息，每个节点代表一个语义类别。语义损失函数包括两部分：层内损失用于优化同一层级内的语义一致性，层间损失用于优化不同层级之间的语义关系。在单目SLAM中，使用前馈网络进行初始姿态估计，并结合高斯溅射的优化来提高姿态估计的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Hier-SLAM++在合成和真实世界数据集上都取得了优异的性能。与最先进的方法相比，Hier-SLAM++在保持或超越其性能的同时，显著降低了存储和训练时间要求。例如，在某些数据集上，Hier-SLAM++的存储空间减少了XX%，训练时间减少了YY%。此外，该方法在单目视觉SLAM任务中也表现出色，证明了其在传感器依赖性方面的优势。
🎯 应用场景
Hier-SLAM++在机器人导航、增强现实、虚拟现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于构建精确的3D语义地图，帮助机器人在复杂环境中进行自主导航和目标识别。此外，该方法可以应用于室内场景理解、城市建模等领域，为智能家居、智慧城市等应用提供支持。未来，该研究可以进一步扩展到动态环境和大规模场景。
📄 摘要（原文）
We propose Hier-SLAM++, a comprehensive Neuro-Symbolic semantic 3D Gaussian Splatting SLAM method with both RGB-D and monocular input featuring an advanced hierarchical categorical representation, which enables accurate pose estimation as well as global 3D semantic mapping. The parameter usage in semantic SLAM systems increases significantly with the growing complexity of the environment, making scene understanding particularly challenging and costly. To address this problem, we introduce a novel hierarchical representation that encodes both semantic and geometric information in a compact form into 3D Gaussian Splatting, leveraging the capabilities of large language models (LLMs) as well as the 3D generative model. By utilizing the proposed hierarchical tree structure, semantic information is symbolically represented and learned in an end-to-end manner. We further introduce an advanced semantic loss designed to optimize hierarchical semantic information through both Intra-level and Inter-level optimizations. Additionally, we propose an improved SLAM system to support both RGB-D and monocular inputs using a feed-forward model. To the best of our knowledge, this is the first semantic monocular Gaussian Splatting SLAM system, significantly reducing sensor requirements for 3D semantic understanding and broadening the applicability of semantic Gaussian SLAM system. We conduct experiments on both synthetic and real-world datasets, demonstrating superior or on-par performance with state-of-the-art methods, while significantly reducing storage and training time requirements. Our project page is available at: https://hierslampp.github.io/