OpenVox: Real-time Instance-level Open-vocabulary Probabilistic Voxel Representation

📄 arXiv: 2502.16528v1 📥 PDF

作者: Yinan Deng, Bicheng Yao, Yihang Tang, Yi Yang, Yufeng Yue

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-23

备注: Project website: https://open-vox.github.io

💡 一句话要点

OpenVox：提出实时、实例级、开放词汇概率体素表示方法

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

关键词: 开放词汇 实例分割 体素表示 机器人 环境重建

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在实例级别上实现高效的语义理解和鲁棒的增量重建，尤其是在开放词汇场景下。
  2. OpenVox通过概率实例体素表示，结合高效的实例分割和语言推理，实现了环境的实时理解和重建。
  3. 实验结果表明，OpenVox在零样本实例分割等任务上达到了SOTA，并在真实机器人实验中验证了其可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出OpenVox，一种实时的、增量的、开放词汇的概率实例体素表示方法，旨在解决移动机器人同时进行环境重建和高层次语义理解时，在实例级别上高效获取丰富的语义理解和鲁棒的增量重建的挑战。该方法的前端设计了一个高效的实例分割和理解流程，通过编码字幕来增强语言推理。后端实现了概率实例体素，并将跨帧增量融合过程公式化为两个子任务：实例关联和实时地图演化，确保对传感器和分割噪声的鲁棒性。在多个数据集上的大量评估表明，OpenVox在零样本实例分割、语义分割和开放词汇检索方面实现了最先进的性能。此外，真实的机器人实验验证了OpenVox稳定、实时运行的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在移动机器人进行环境重建和高层次语义理解时，难以在实例级别上同时实现高效的语义理解和鲁棒的增量重建。特别是在开放词汇场景下，点云特征图容易产生语义歧义，而现有方法难以有效利用语言信息进行实例级别的理解和关联。

核心思路：OpenVox的核心思路是将环境表示为概率实例体素，并结合视觉-语言模型（VLM）的强大语义理解能力，实现对环境的实时、增量和开放词汇的理解和重建。通过概率体素表示，可以有效地处理传感器噪声和分割误差，提高重建的鲁棒性。

技术框架：OpenVox的整体框架包含前端和后端两个主要部分。前端负责高效的实例分割和理解，通过编码字幕等语言信息来增强语言推理能力。后端则基于概率实例体素，将跨帧增量融合过程分解为实例关联和实时地图演化两个子任务。实例关联负责在不同帧之间建立实例的对应关系，而实时地图演化则负责更新和维护概率体素地图。

关键创新：OpenVox的关键创新在于其概率实例体素表示和跨帧增量融合方法。概率实例体素表示能够有效地处理传感器噪声和分割误差，提高重建的鲁棒性。跨帧增量融合方法通过实例关联和实时地图演化两个子任务，实现了对环境的实时更新和维护，避免了全局优化带来的计算负担。与现有方法相比，OpenVox能够更好地利用语言信息进行实例级别的理解和关联。

关键设计：前端的实例分割和理解流程采用了高效的分割模型，并结合了语言编码器来提取图像字幕等语言信息。后端的概率实例体素表示采用了贝叶斯更新规则来融合来自不同帧的信息。实例关联采用了基于特征相似度和空间一致性的匹配算法。实时地图演化则采用了滑动窗口策略来限制计算复杂度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OpenVox在多个数据集上进行了广泛的评估，结果表明其在零样本实例分割、语义分割和开放词汇检索方面均达到了最先进的性能。例如，在零样本实例分割任务中，OpenVox相比于现有方法取得了显著的提升。此外，真实的机器人实验验证了OpenVox在实际场景中稳定、实时运行的能力，证明了其在机器人应用中的可行性。

🎯 应用场景

OpenVox可应用于移动机器人的环境感知、自主导航、目标识别与交互等领域。例如，服务型机器人可以在家庭或办公环境中进行物体识别、场景理解和任务执行。在自动驾驶领域，OpenVox可以用于构建高精地图，实现车辆的精确定位和环境理解。此外，该方法还可以应用于增强现实、虚拟现实等领域，为用户提供更丰富的交互体验。

📄 摘要（原文）

In recent years, vision-language models (VLMs) have advanced open-vocabulary mapping, enabling mobile robots to simultaneously achieve environmental reconstruction and high-level semantic understanding. While integrated object cognition helps mitigate semantic ambiguity in point-wise feature maps, efficiently obtaining rich semantic understanding and robust incremental reconstruction at the instance-level remains challenging. To address these challenges, we introduce OpenVox, a real-time incremental open-vocabulary probabilistic instance voxel representation. In the front-end, we design an efficient instance segmentation and comprehension pipeline that enhances language reasoning through encoding captions. In the back-end, we implement probabilistic instance voxels and formulate the cross-frame incremental fusion process into two subtasks: instance association and live map evolution, ensuring robustness to sensor and segmentation noise. Extensive evaluations across multiple datasets demonstrate that OpenVox achieves state-of-the-art performance in zero-shot instance segmentation, semantic segmentation, and open-vocabulary retrieval. Furthermore, real-world robotics experiments validate OpenVox's capability for stable, real-time operation.