IRS: Instance-Level 3D Scene Graphs via Room Prior Guided LiDAR-Camera Fusion
作者: Hongming Chen, Yiyang Lin, Ziliang Li, Biyu Ye, Yuying Zhang, Ximin Lyu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-07
💡 一句话要点
提出IRS框架，利用激光雷达-相机融合和房间先验构建实例级3D场景图
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 3D场景图 激光雷达 相机融合 视觉基础模型 房间先验 实例分割 语义导航
📋 核心要点
- 现有室内场景理解方法依赖封闭集识别，泛化性不足，难以适应开放世界环境。
- IRS框架利用激光雷达快速获取房间级几何先验，并融合多级视觉基础模型提升语义提取。
- 实验表明，IRS框架在保持高语义精度的同时，场景图构建速度提升近一个数量级。
📝 摘要（中文）
室内场景理解是机器人领域的一项基础挑战，直接影响导航和操作等下游任务。传统方法通常依赖于封闭集识别或回环检测，限制了其在开放世界环境中的适应性。随着视觉基础模型（VFMs）的出现，开放词汇识别和自然语言查询已成为可能，为3D场景图构建开辟了新的可能性。本文提出了一种鲁棒高效的框架，通过激光雷达-相机融合构建实例级3D场景图。利用激光雷达的宽视场（FOV）和远距离感知能力，快速获取房间级几何先验。采用多级VFM来提高语义提取的准确性和一致性。在实例融合过程中，基于房间的分割实现了并行处理，同时几何和语义线索的集成显著提高了融合的准确性和鲁棒性。与最先进的方法相比，我们的方法在保持高语义精度的同时，构建速度提高了近一个数量级。在模拟和真实环境中的大量实验验证了我们方法的有效性。我们进一步通过语言引导的语义导航任务展示了其在实际机器人应用中的实用价值。
🔬 方法详解
问题定义：现有室内场景理解方法，如基于封闭集识别或回环检测的方法，在开放世界环境中泛化能力较弱。如何高效、准确地构建实例级别的3D场景图，以支持机器人导航和操作等任务，是一个关键问题。现有方法在速度、精度和鲁棒性方面存在不足。
核心思路：论文的核心思路是利用激光雷达的几何感知能力快速获取房间级别的先验信息，并结合视觉基础模型（VFMs）进行语义信息的提取和融合。通过房间先验引导的实例分割和融合，实现并行处理，提高效率。几何和语义信息的融合增强了融合的准确性和鲁棒性。
技术框架：IRS框架主要包含以下几个阶段：1) 房间先验提取：利用激光雷达数据快速提取房间级别的几何信息，作为后续处理的先验。2) 多级VFM语义提取：采用多级视觉基础模型，从图像中提取语义信息，提高语义提取的准确性和一致性。3) 基于房间的实例分割：利用房间先验，将场景分割成多个房间区域，进行并行处理。4) 几何与语义融合：将激光雷达的几何信息和视觉语义信息进行融合，得到实例级别的3D场景图。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了利用激光雷达快速获取房间先验的方法，加速了场景图的构建过程。2) 融合了多级视觉基础模型，提高了语义提取的准确性和一致性。3) 提出了基于房间的并行处理方法，提高了效率。4) 结合了几何和语义信息，提高了实例融合的准确性和鲁棒性。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 房间先验提取算法的具体实现，例如如何利用点云数据进行房间分割。2) 多级VFM的选择和使用策略，例如如何选择合适的VFM以及如何融合不同VFM的输出。3) 几何和语义融合的具体方法，例如如何设计损失函数来优化融合结果。4) 并行处理的具体实现，例如如何将任务分配到不同的处理单元。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IRS框架在构建3D场景图的速度上比现有方法提高了近一个数量级，同时保持了较高的语义精度。在模拟和真实环境中的实验验证了该方法的有效性。此外，通过语言引导的语义导航任务，展示了该方法在实际机器人应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、场景理解、智能家居、虚拟现实等领域。例如，机器人可以利用构建的3D场景图进行自主导航和物体操作；智能家居系统可以利用场景图理解用户的意图，提供更智能的服务；虚拟现实应用可以利用场景图构建更逼真的虚拟环境。该研究的未来影响在于推动机器人和人工智能技术在实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
Indoor scene understanding remains a fundamental challenge in robotics, with direct implications for downstream tasks such as navigation and manipulation. Traditional approaches often rely on closed-set recognition or loop closure, limiting their adaptability in open-world environments. With the advent of visual foundation models (VFMs), open-vocabulary recognition and natural language querying have become feasible, unlocking new possibilities for 3D scene graph construction. In this paper, we propose a robust and efficient framework for instance-level 3D scene graph construction via LiDAR-camera fusion. Leveraging LiDAR's wide field of view (FOV) and long-range sensing capabilities, we rapidly acquire room-level geometric priors. Multi-level VFMs are employed to improve the accuracy and consistency of semantic extraction. During instance fusion, room-based segmentation enables parallel processing, while the integration of geometric and semantic cues significantly enhances fusion accuracy and robustness. Compared to state-of-the-art methods, our approach achieves up to an order-of-magnitude improvement in construction speed while maintaining high semantic precision. Extensive experiments in both simulated and real-world environments validate the effectiveness of our approach. We further demonstrate its practical value through a language-guided semantic navigation task, highlighting its potential for real-world robotic applications.