Generating Actionable Robot Knowledge Bases by Combining 3D Scene Graphs with Robot Ontologies
作者: Giang Nguyen, Mihai Pomarlan, Sascha Jongebloed, Nils Leusmann, Minh Nhat Vu, Michael Beetz
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-15
备注: 8 pages, 7 figures, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2025)
💡 一句话要点
提出一种结合3D场景图与机器人本体知识库的方法，用于生成可执行的机器人知识
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人知识库 3D场景图 机器人本体 语义映射 通用场景描述 认知机器人 环境理解
📋 核心要点
- 现有机器人技术难以有效整合环境数据，主要原因是场景描述格式多样且不兼容，如MJCF、URDF和SDF。
- 该论文提出一种统一的场景图模型，将多种格式标准化为USD格式，并结合机器人本体知识库，实现环境数据到可执行知识的转换。
- 实验结果表明，该方法能够有效地将3D环境转换为知识图，并用于回答能力问题，支持实时机器人决策。
📝 摘要（中文）
在机器人技术中，由于场景描述中常用的MJCF、URDF和SDF等数据格式的多样性和不兼容性，将环境数据有效集成到可执行知识中仍然是一个重大挑战。本文提出了一种新颖的方法，通过开发统一的场景图模型来解决这些挑战，该模型将这些不同的格式标准化为通用场景描述（USD）格式。这种标准化通过语义报告促进了这些场景图与机器人本体的集成，从而能够将复杂的环境数据转换为认知机器人控制所需的可执行知识。我们通过将程序化3D环境转换为USD格式来评估我们的方法，然后对其进行语义注释并转换为知识图，以有效地回答能力问题，证明了其在实时机器人决策中的实用性。此外，我们还开发了一个基于Web的可视化工具来支持语义映射过程，为用户提供了一个直观的界面来管理3D环境。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在处理不同格式的3D环境数据时面临挑战，例如MJCF、URDF和SDF。这些格式的不兼容性阻碍了环境数据到可执行知识的有效转换，限制了机器人进行复杂决策和规划的能力。现有方法缺乏统一的表示和处理框架，导致数据集成和语义理解困难。
核心思路：该论文的核心思路是将各种3D环境数据格式统一转换为通用场景描述（USD）格式，构建统一的场景图模型。然后，通过语义报告将该场景图与机器人本体知识库进行集成，从而将环境数据转化为机器人可以理解和执行的知识。这种方法旨在弥合环境数据和机器人知识之间的差距，提高机器人的认知能力。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 3D环境数据转换模块，负责将MJCF、URDF和SDF等格式的数据转换为USD格式。2) 场景图构建模块，基于USD格式的数据构建场景图，表示环境中的对象、关系和属性。3) 语义注释模块，对场景图中的对象进行语义标注，例如识别物体的类型、功能和状态。4) 知识图构建模块，将语义注释后的场景图与机器人本体知识库进行集成，构建知识图。5) 基于Web的可视化工具，用于支持语义映射过程，提供用户友好的界面来管理3D环境。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种统一的场景图模型，能够标准化各种3D环境数据格式，并将其与机器人本体知识库进行集成。这种方法能够将复杂的环境数据转化为机器人可以理解和执行的知识，从而提高机器人的认知能力。与现有方法相比，该方法具有更强的通用性和可扩展性，能够处理各种类型的3D环境数据。
关键设计：论文中使用了Universal Scene Description (USD) 作为统一的场景描述格式，这是一种由Pixar开发的可扩展的开源框架，用于描述3D场景。语义映射过程通过一个web-based的可视化工具进行辅助，允许用户交互式地标注场景中的对象。知识图的构建依赖于机器人本体，具体使用的本体细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过实验验证了所提出方法的有效性，能够将程序化3D环境转换为知识图，并有效地回答能力问题。具体性能数据未知，但实验结果表明该方法能够支持实时机器人决策。此外，该论文还开发了一个基于Web的可视化工具，为用户提供了一个直观的界面来管理3D环境，提高了语义映射的效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如自主导航、物体识别与抓取、环境监控和人机协作。通过将环境数据转化为可执行知识，机器人能够更好地理解周围环境，并做出更明智的决策。该研究还有助于提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，促进机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
In robotics, the effective integration of environmental data into actionable knowledge remains a significant challenge due to the variety and incompatibility of data formats commonly used in scene descriptions, such as MJCF, URDF, and SDF. This paper presents a novel approach that addresses these challenges by developing a unified scene graph model that standardizes these varied formats into the Universal Scene Description (USD) format. This standardization facilitates the integration of these scene graphs with robot ontologies through semantic reporting, enabling the translation of complex environmental data into actionable knowledge essential for cognitive robotic control. We evaluated our approach by converting procedural 3D environments into USD format, which is then annotated semantically and translated into a knowledge graph to effectively answer competency questions, demonstrating its utility for real-time robotic decision-making. Additionally, we developed a web-based visualization tool to support the semantic mapping process, providing users with an intuitive interface to manage the 3D environment.