Intelligent Spatial Perception by Building Hierarchical 3D Scene Graphs for Indoor Scenarios with the Help of LLMs

📄 arXiv: 2503.15091v1 📥 PDF

作者: Yao Cheng, Zhe Han, Fengyang Jiang, Huaizhen Wang, Fengyu Zhou, Qingshan Yin, Lei Wei

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-03-19

备注: accepted by WRC SARA 2024

💡 一句话要点

利用LLM构建分层3D场景图，实现室内环境智能空间感知

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景图 大型语言模型 机器人导航 语义理解 室内环境 空间感知 分层表示

📋 核心要点

  1. 现有机器人导航缺乏对空间环境的整体理解，限制了其在复杂室内场景中的应用。
  2. 利用大型语言模型（LLM）构建分层3D场景图，实现环境的语义理解和几何信息的融合。
  3. 实验结果表明，该系统能够准确地将语义描述与几何数据集成，提升导航和任务规划能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的系统，利用大型语言模型（LLM）的能力，为室内场景构建分层3D场景图（3DSG），从而满足先进的智能机器人导航对空间环境更全面理解的需求。该框架构建的3DSG包含一个具有丰富度量语义信息的基础层，一个具有对象节点精确点云表示和视觉描述符的对象层，以及更高层的房间、楼层和建筑物节点。通过LLM的创新应用，不仅对象节点，而且更高层的节点（例如房间节点）都以智能和准确的方式进行注释。提出了一种使用LLM进行房间分类的轮询机制，以提高房间节点注释的准确性和可靠性。全面的数值实验证明了该系统能够将语义描述与几何数据集成，从而创建环境的准确和全面的表示，这对于上下文感知的导航和任务规划至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航系统在理解室内环境的整体空间结构和语义信息方面存在不足。传统方法通常依赖于手工设计的特征或有限的语义标签，难以应对复杂多变的室内环境，导致导航和任务规划效率低下。缺乏对环境上下文的理解是现有方法的痛点。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和推理能力，结合3D场景图（3DSG）的几何表示能力，构建一个分层的、具有丰富语义信息的室内环境表示。通过LLM对场景图中的节点进行智能标注，从而实现对环境的全面理解。

技术框架：该系统构建了一个分层3D场景图，包括：1) 基础层：包含度量语义信息；2) 对象层：包含对象节点的精确点云表示和视觉描述符；3) 高层：包含房间、楼层和建筑物节点。系统首先使用SLAM等技术构建场景的几何地图，然后利用LLM对场景中的对象和房间等进行语义标注。为了提高房间分类的准确性，提出了一种基于LLM的轮询机制。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型语言模型（LLM）引入到3D场景图的构建过程中，利用LLM的语义理解能力对场景图中的节点进行智能标注。与传统方法相比，该方法能够更准确、更全面地理解室内环境的语义信息，从而提高机器人导航和任务规划的效率。

关键设计：房间分类的轮询机制是关键设计之一。该机制通过多次调用LLM进行房间分类，并对结果进行投票，从而提高分类的准确性和鲁棒性。具体的参数设置和损失函数等技术细节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

论文通过数值实验验证了该系统的有效性，证明了其能够将语义描述与几何数据集成，创建环境的准确和全面的表示。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了该系统在上下文感知的导航和任务规划方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能机器人导航、智能家居、虚拟现实、增强现实等领域。例如，在智能家居中，机器人可以利用该系统理解房间的功能和对象，从而更好地完成清洁、整理等任务。在虚拟现实和增强现实中，该系统可以用于构建更逼真的虚拟环境，并支持更自然的交互。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the high demand in advanced intelligent robot navigation for a more holistic understanding of spatial environments, by introducing a novel system that harnesses the capabilities of Large Language Models (LLMs) to construct hierarchical 3D Scene Graphs (3DSGs) for indoor scenarios. The proposed framework constructs 3DSGs consisting of a fundamental layer with rich metric-semantic information, an object layer featuring precise point-cloud representation of object nodes as well as visual descriptors, and higher layers of room, floor, and building nodes. Thanks to the innovative application of LLMs, not only object nodes but also nodes of higher layers, e.g., room nodes, are annotated in an intelligent and accurate manner. A polling mechanism for room classification using LLMs is proposed to enhance the accuracy and reliability of the room node annotation. Thorough numerical experiments demonstrate the system's ability to integrate semantic descriptions with geometric data, creating an accurate and comprehensive representation of the environment instrumental for context-aware navigation and task planning.