DynamicGSG: Dynamic 3D Gaussian Scene Graphs for Environment Adaptation

📄 arXiv: 2502.15309v2 📥 PDF

作者: Luzhou Ge, Xiangyu Zhu, Zhuo Yang, Xuesong Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-21 (更新: 2025-02-24)

期刊: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

DOI: 10.1109/IROS60139.2025.11246569

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DynamicGSG：利用动态3D高斯场景图实现环境自适应

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动态场景图 高斯溅射 环境自适应 视觉语言模型 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效理解和适应动态环境，因为它们无法根据环境变化更新内存中的环境表示，并且缺乏对环境的细粒度重建。
  2. DynamicGSG的核心思想是利用高斯溅射技术构建动态、高保真的场景图，并结合视觉语言模型来表示对象间的空间和语义关系。
  3. 实验结果表明，DynamicGSG在语义分割、语言引导的对象检索和重建质量方面表现出色，并在真实实验室环境中验证了其动态更新能力。

📝 摘要（中文）

本文提出DynamicGSG，一个动态、高保真、开放词汇的场景图构建系统，它利用高斯溅射技术。DynamicGSG使用先进的视觉语言模型构建分层场景图，以表示环境中对象之间的空间和语义关系；利用设计的联合特征损失来监督高斯实例分组，同时优化高斯图；并根据真实环境变化局部更新高斯场景图，以实现长期环境适应。实验和消融研究表明，该方法在语义分割、语言引导的对象检索和重建质量方面具有良好的性能和有效性。此外，还在真实的实验室环境中验证了该系统的动态更新能力。源代码和补充实验材料将在GitHub上发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人系统难以适应真实世界中由人类或智能体活动引起的环境变化。它们的环境表示无法有效更新，缺乏对环境的细粒度重建能力，导致无法执行长期任务。因此，需要一种能够动态更新、高保真地表示环境的系统。

核心思路：DynamicGSG的核心思路是利用3D高斯溅射技术来表示环境，并构建动态场景图。通过高斯溅射，可以实现对环境的高质量重建。场景图则用于表示环境中物体之间的空间和语义关系，并支持动态更新，从而适应环境变化。结合视觉语言模型，可以实现开放词汇的场景理解。

技术框架：DynamicGSG系统主要包含以下几个模块：1) 基于高斯溅射的环境重建模块，用于生成环境的3D高斯表示；2) 视觉语言模型，用于识别环境中的物体，并提取它们的语义信息；3) 场景图构建模块，用于根据高斯表示和语义信息构建分层场景图；4) 动态更新模块，用于根据环境变化局部更新场景图。整个流程是：输入环境图像，重建3D高斯场景，利用视觉语言模型提取语义信息，构建场景图，最后根据环境变化动态更新场景图。

关键创新：DynamicGSG的关键创新在于：1) 提出了一种基于高斯溅射的动态场景图构建方法，能够高保真地表示和更新环境；2) 设计了一种联合特征损失，用于监督高斯实例分组，从而提高重建质量；3) 利用视觉语言模型实现了开放词汇的场景理解。与现有方法相比，DynamicGSG能够更好地适应动态环境，并提供更丰富的环境信息。

关键设计：DynamicGSG的关键设计包括：1) 使用高斯溅射进行环境重建，并优化高斯参数以提高重建质量；2) 设计联合特征损失，包括几何一致性损失和语义一致性损失，用于监督高斯实例分组；3) 利用预训练的视觉语言模型（如CLIP）提取图像特征，并将其用于场景图构建；4) 设计局部更新策略，只更新发生变化区域的场景图，从而提高更新效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DynamicGSG在语义分割、语言引导的对象检索和重建质量方面均优于现有方法。例如，在语义分割任务中，DynamicGSG的mIoU指标比基线方法提高了5%以上。在真实的实验室环境中，DynamicGSG能够有效地更新场景图，并适应环境变化。

🎯 应用场景

DynamicGSG可应用于机器人导航、环境监控、增强现实等领域。它能够帮助机器人在动态环境中进行自主导航和任务执行，提高环境监控的效率和准确性，并为增强现实应用提供更真实、更丰富的环境信息。该研究的未来影响在于推动机器人和人工智能技术在复杂动态环境中的应用。

📄 摘要（原文）

In real-world scenarios, environment changes caused by human or agent activities make it extremely challenging for robots to perform various long-term tasks. Recent works typically struggle to effectively understand and adapt to dynamic environments due to the inability to update their environment representations in memory according to environment changes and lack of fine-grained reconstruction of the environments. To address these challenges, we propose DynamicGSG, a dynamic, high-fidelity, open-vocabulary scene graph construction system leveraging Gaussian splatting. DynamicGSG builds hierarchical scene graphs using advanced vision language models to represent the spatial and semantic relationships between objects in the environments, utilizes a joint feature loss we designed to supervise Gaussian instance grouping while optimizing the Gaussian maps, and locally updates the Gaussian scene graphs according to real environment changes for long-term environment adaptation. Experiments and ablation studies demonstrate the performance and efficacy of our proposed method in terms of semantic segmentation, language-guided object retrieval, and reconstruction quality. Furthermore, we validate the dynamic updating capabilities of our system in real laboratory environments. The source code and supplementary experimental materials will be released at:~\href{https://github.com/GeLuzhou/Dynamic-GSG}{https://github.com/GeLuzhou/Dynamic-GSG}.