OVAMOS: A Framework for Open-Vocabulary Multi-Object Search in Unknown Environments

📄 arXiv: 2503.02106v1 📥 PDF

作者: Qianwei Wang, Yifan Xu, Vineet Kamat, Carol Menassa

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-03

备注: 7 pages, 4 Figures

💡 一句话要点

提出OVAMOS框架，解决未知环境中开放词汇多目标搜索问题

🎯 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: 多目标搜索 开放词汇 视觉语言模型 POMDP 机器人导航 环境探索 不确定性建模

📋 核心要点

  1. 现有方法在开放词汇多目标搜索中，难以应对观测不稳定和环境未知带来的挑战，导致搜索效率和成功率较低。
  2. OVAMOS框架融合了VLM推理、前沿探索和POMDP，利用VLM进行环境理解，前沿探索引导导航，POMDP处理观测不确定性。
  3. 实验结果表明，OVAMOS在模拟和真实环境中均显著提升了多目标搜索的效率和成功率，优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种框架，用于解决室内建筑环境中机器人部署时面临的开放词汇多目标搜索（MOS）问题。该问题由于观测不稳定而极具挑战性，特别是对于开放词汇模型。虽然基础模型（LLM/VLM）能够在没有直接可见性的情况下推理物体位置，但从失败中恢复和重新规划的能力仍然至关重要。MOS问题进一步增加了复杂性，需要跟踪多个物体并在新环境中进行彻底探索，使得观测不确定性成为一个重大障碍。为了应对这些挑战，我们提出了一个框架，该框架集成了基于VLM的推理、基于前沿的探索和一个部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）框架，以解决新环境中的MOS问题。VLM通过推断物体-环境关系来提高搜索效率，基于前沿的探索指导在未知空间中的导航，POMDP对观测不确定性进行建模，从而能够在遮挡和杂乱环境中从失败中恢复。我们在几个Habitat-Matterport3D（HM3D）场景的120个模拟场景和一个50平方米办公室的真实机器人实验中评估了我们的框架，结果表明，与基线方法相比，效率和成功率都有显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在未知室内环境中，机器人如何高效、准确地搜索多个具有开放词汇描述的目标物体。现有方法在处理观测不确定性、环境探索以及利用先验知识方面存在不足，导致搜索效率低下，容易失败。特别是在遮挡和杂乱的环境中，传统方法难以有效恢复和重新规划。

核心思路：论文的核心思路是结合视觉语言模型（VLM）的推理能力、基于前沿的探索策略以及部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）框架，从而在不确定环境中实现高效的多目标搜索。VLM用于理解物体与环境之间的关系，前沿探索用于引导机器人探索未知区域，POMDP用于建模观测的不确定性，并允许机器人从失败中恢复。

技术框架：OVAMOS框架包含三个主要模块：1) 基于VLM的推理模块，利用VLM推断目标物体可能存在的位置；2) 基于前沿的探索模块，引导机器人在未知环境中进行高效探索；3) 基于POMDP的决策模块，对观测不确定性进行建模，并根据当前状态和置信度选择最优动作。整个流程是，首先利用VLM进行初步推理，然后通过前沿探索不断更新环境地图和物体位置的置信度，最后利用POMDP进行决策，指导机器人的导航和搜索行为。

关键创新：该论文的关键创新在于将VLM的语义理解能力与POMDP的决策能力相结合，从而在不确定环境中实现鲁棒的多目标搜索。与传统方法相比，OVAMOS能够更好地利用先验知识，更有效地探索未知环境，并从观测失败中恢复。此外，将前沿探索融入框架，保证了搜索的全面性。

关键设计：论文中POMDP的状态空间包括机器人的位置、目标物体的位置置信度以及环境地图。观测模型基于VLM的输出和传感器数据，奖励函数设计鼓励机器人探索未知区域、接近目标物体并减少搜索时间。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OVAMOS框架在模拟环境和真实环境中均取得了显著的性能提升。在HM3D模拟场景中，OVAMOS在搜索效率和成功率方面均优于基线方法。在真实机器人实验中，OVAMOS成功地在50平方米的办公室中找到了多个目标物体，验证了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、仓储物流、安防巡检等领域。例如，在智能家居中，机器人可以根据用户的自然语言指令，搜索并定位房间内的特定物品。在仓储物流中，机器人可以自主完成货物的拣选和搬运任务。在安防巡检中，机器人可以自动巡逻并识别异常情况。

📄 摘要（原文）

Object search is a fundamental task for robots deployed in indoor building environments, yet challenges arise due to observation instability, especially for open-vocabulary models. While foundation models (LLMs/VLMs) enable reasoning about object locations even without direct visibility, the ability to recover from failures and replan remains crucial. The Multi-Object Search (MOS) problem further increases complexity, requiring the tracking multiple objects and thorough exploration in novel environments, making observation uncertainty a significant obstacle. To address these challenges, we propose a framework integrating VLM-based reasoning, frontier-based exploration, and a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) framework to solve the MOS problem in novel environments. VLM enhances search efficiency by inferring object-environment relationships, frontier-based exploration guides navigation in unknown spaces, and POMDP models observation uncertainty, allowing recovery from failures in occlusion and cluttered environments. We evaluate our framework on 120 simulated scenarios across several Habitat-Matterport3D (HM3D) scenes and a real-world robot experiment in a 50-square-meter office, demonstrating significant improvements in both efficiency and success rate over baseline methods.