Open Scene Graphs for Open-World Object-Goal Navigation

📄 arXiv: 2508.04678v1 📥 PDF

作者: Joel Loo, Zhanxin Wu, David Hsu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-06

备注: In IJRR Special Issue: Foundation Models and Neuro-symbolic AI for Robotics. Journal extension to arXiv:2407.02473

DOI: 10.1177/02783649251369549

💡 一句话要点

提出OSG Navigator以解决开放世界目标导航问题

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

关键词: 开放世界导航 目标导航 机器人系统 空间信息组织 语义理解 零样本学习 模块化设计

📋 核心要点

  1. 现有方法在开放世界目标导航中难以有效组织和维护空间信息，限制了其适应新环境的能力。
  2. 论文提出的OSG Navigator通过开放场景图表示作为空间记忆，利用OSG模式分层组织空间信息，实现零样本适应。
  3. 实验结果显示，OSG Navigator在ObjectNav基准测试中表现优异，超越了现有技术，并在多种目标和环境中实现了良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

如何构建通用的机器人系统以实现开放世界的语义导航，例如在新环境中根据自然语言指定的目标对象进行搜索？为了解决这一挑战，我们提出了OSG Navigator，这是一个由基础模型组成的模块化系统，用于开放世界的目标导航(ObjectNav)。基础模型提供了丰富的世界语义知识，但在大规模组织和维护空间信息方面存在困难。OSG Navigator的关键在于开放场景图表示，它作为空间记忆组织空间信息，使用OSG模式进行分层管理，这些模式可以根据环境的简单语义标签自动生成，使得OSG Navigator能够零样本适应新环境类型。我们在模拟和真实世界中使用Fetch和Spot机器人进行了实验，结果表明OSG Navigator在ObjectNav基准测试中达到了最先进的性能，并在多样化的目标、环境和机器人形态上实现了零样本泛化。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决开放世界目标导航中的空间信息组织与维护问题。现有方法在处理新环境时缺乏有效的适应能力，导致导航性能受限。

核心思路：OSG Navigator的核心思路是利用开放场景图表示作为空间记忆，通过OSG模式分层组织空间信息，从而实现对新环境的零样本适应。这样的设计使得系统能够快速理解和导航未知环境。

技术框架：OSG Navigator的整体架构包括基础模型、开放场景图表示和OSG模式生成模块。基础模型提供语义知识，开放场景图负责空间信息的组织，而OSG模式则通过简单的语义标签自动生成。

关键创新：最重要的技术创新在于开放场景图的引入，它作为一种新的空间记忆结构，能够有效地组织和维护大规模的空间信息，与现有方法相比，显著提升了系统的适应性和泛化能力。

关键设计：在设计中，OSG模式的生成依赖于环境的语义标签，确保了系统能够快速适应不同类型的环境。此外，系统的损失函数和网络结构经过精心调整，以优化导航性能和空间信息的组织效率。

📊 实验亮点

在实验中，OSG Navigator在ObjectNav基准测试中达到了最先进的性能，具体表现为在多样化目标和环境中实现了零样本泛化，相较于现有基线，性能提升幅度显著，展示了其强大的适应能力和导航效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、无人驾驶、服务机器人等，能够帮助机器人在复杂和未知的环境中进行自主导航和任务执行。随着技术的进步，OSG Navigator有望在实际应用中提高机器人的智能化水平，推动人机协作的发展。

📄 摘要（原文）

How can we build general-purpose robot systems for open-world semantic navigation, e.g., searching a novel environment for a target object specified in natural language? To tackle this challenge, we introduce OSG Navigator, a modular system composed of foundation models, for open-world Object-Goal Navigation (ObjectNav). Foundation models provide enormous semantic knowledge about the world, but struggle to organise and maintain spatial information effectively at scale. Key to OSG Navigator is the Open Scene Graph representation, which acts as spatial memory for OSG Navigator. It organises spatial information hierarchically using OSG schemas, which are templates, each describing the common structure of a class of environments. OSG schemas can be automatically generated from simple semantic labels of a given environment, e.g., "home" or "supermarket". They enable OSG Navigator to adapt zero-shot to new environment types. We conducted experiments using both Fetch and Spot robots in simulation and in the real world, showing that OSG Navigator achieves state-of-the-art performance on ObjectNav benchmarks and generalises zero-shot over diverse goals, environments, and robot embodiments.