RoboOcc: Enhancing the Geometric and Semantic Scene Understanding for Robots

📄 arXiv: 2504.14604v1 📥 PDF

作者: Zhang Zhang, Qiang Zhang, Wei Cui, Shuai Shi, Yijie Guo, Gang Han, Wen Zhao, Hengle Ren, Renjing Xu, Jian Tang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-20

💡 一句话要点

RoboOcc：提出不规则几何体素占用预测方法，提升机器人环境几何与语义理解

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

关键词: 3D占用预测 机器人感知 高斯表示 语义理解 几何建模 自监督学习 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有基于3D高斯的方法在占用预测中未能充分利用高斯分布的几何和不透明度属性，导致复杂环境理解受限。
  2. RoboOcc通过Opacity-guided Self-Encoder (OSE)和Geometry-aware Cross-Encoder (GCE)分别解决语义模糊和几何建模问题。
  3. 在Occ-ScanNet等数据集上，RoboOcc在IoU和mIoU指标上显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为RoboOcc的3D占用预测方法，旨在增强机器人对周围环境的几何和语义理解。现有方法基于3D高斯分布而非密集体素，未能有效利用高斯分布的几何和不透明度属性，限制了网络对复杂环境的估计以及3D高斯对场景的描述能力。RoboOcc利用不透明度引导的自编码器(OSE)来缓解重叠高斯分布的语义模糊性，并利用几何感知交叉编码器(GCE)来实现对周围场景的精细几何建模。在Occ-ScanNet和EmbodiedOcc-ScanNet数据集上的大量实验表明，RoboOcc在局部和全局相机设置下均实现了最先进的性能。在高斯参数的消融研究中，RoboOcc在IoU和mIoU指标上分别超过了现有方法8.47和6.27。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于3D高斯分布的占用预测方法，由于未能充分利用高斯分布的几何和不透明度属性，导致在复杂环境下的几何和语义理解能力不足。具体表现为，重叠高斯分布带来的语义模糊性，以及对场景精细几何建模的困难。这些问题限制了机器人对周围环境的感知能力，阻碍了其在复杂场景中的应用。

核心思路：RoboOcc的核心思路是分别解决语义模糊和几何建模两个关键问题。针对语义模糊，引入Opacity-guided Self-Encoder (OSE)，利用高斯分布的不透明度信息来区分重叠区域，从而缓解语义混淆。针对几何建模，引入Geometry-aware Cross-Encoder (GCE)，通过跨模态信息融合，实现对场景的精细几何建模。

技术框架：RoboOcc的整体框架包含两个主要模块：Opacity-guided Self-Encoder (OSE)和Geometry-aware Cross-Encoder (GCE)。OSE模块首先对输入的高斯分布进行编码，然后利用不透明度信息进行自监督学习，从而提高语义区分能力。GCE模块则将几何信息和语义信息进行融合，实现对场景的精细几何建模。最终，网络输出3D占用预测结果。

关键创新：RoboOcc的关键创新在于同时考虑了高斯分布的几何和不透明度属性，并设计了相应的编码器来利用这些信息。OSE模块通过不透明度引导的自监督学习，有效缓解了重叠高斯分布的语义模糊性。GCE模块通过跨模态信息融合，实现了对场景的精细几何建模。

关键设计：OSE模块的关键设计在于不透明度损失函数，该损失函数鼓励网络学习区分不同高斯分布的不透明度，从而缓解语义混淆。GCE模块的关键设计在于跨模态融合策略，该策略将几何信息和语义信息进行有效融合，从而提高几何建模的精度。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboOcc在Occ-ScanNet和EmbodiedOcc-ScanNet数据集上取得了显著的性能提升。在高斯参数的消融实验中，RoboOcc在IoU指标上超过现有方法8.47，在mIoU指标上超过6.27。这些结果表明，RoboOcc能够更准确地预测场景的几何和语义信息，从而提升机器人对环境的理解能力。

🎯 应用场景

RoboOcc在机器人导航、场景理解、物体识别等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人在复杂环境中更好地感知周围环境，从而实现更安全、更高效的自主导航。此外，RoboOcc还可以用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更逼真的沉浸式体验。未来，该研究有望推动机器人技术和计算机视觉技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

3D occupancy prediction enables the robots to obtain spatial fine-grained geometry and semantics of the surrounding scene, and has become an essential task for embodied perception. Existing methods based on 3D Gaussians instead of dense voxels do not effectively exploit the geometry and opacity properties of Gaussians, which limits the network's estimation of complex environments and also limits the description of the scene by 3D Gaussians. In this paper, we propose a 3D occupancy prediction method which enhances the geometric and semantic scene understanding for robots, dubbed RoboOcc. It utilizes the Opacity-guided Self-Encoder (OSE) to alleviate the semantic ambiguity of overlapping Gaussians and the Geometry-aware Cross-Encoder (GCE) to accomplish the fine-grained geometric modeling of the surrounding scene. We conduct extensive experiments on Occ-ScanNet and EmbodiedOcc-ScanNet datasets, and our RoboOcc achieves state-of the-art performance in both local and global camera settings. Further, in ablation studies of Gaussian parameters, the proposed RoboOcc outperforms the state-of-the-art methods by a large margin of (8.47, 6.27) in IoU and mIoU metric, respectively. The codes will be released soon.