OpenGuide: Assistive Object Retrieval in Indoor Spaces for Individuals with Visual Impairments

📄 arXiv: 2509.02425v1 📥 PDF

作者: Yifan Xu, Qianwei Wang, Vineet Kamat, Carol Menassa

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2025-09-02

备注: 32 pages, 6 figures

💡 一句话要点

OpenGuide：面向视障人士的室内辅助物体检索机器人系统

🎯 匹配领域: 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: 视觉辅助 机器人导航 视觉-语言模型 POMDP 室内场景 物体检索 视障人士 自主探索

📋 核心要点

  1. 现有室内辅助技术缺乏在复杂环境中高效搜索多个目标物体的能力，对视障人士构成挑战。
  2. OpenGuide结合自然语言理解、视觉-语言模型、前沿探索和POMDP规划，实现多目标物体的自适应搜索。
  3. 实验结果表明，OpenGuide在任务成功率和搜索效率方面显著优于现有方法，为辅助生活提供新方案。

📝 摘要（中文）

室内环境，如家庭和办公室，通常布局复杂且杂乱，这给盲人或视障人士带来了重大挑战，尤其是在执行涉及定位和收集多个物体的任务时。虽然许多现有的辅助技术侧重于基本的导航或避障，但很少有系统能够在真实、部分可观察的环境中提供可扩展且高效的多物体搜索能力。为了解决这一差距，我们介绍了OpenGuide，这是一种辅助移动机器人系统，它结合了自然语言理解与视觉-语言基础模型（VLM）、基于前沿的探索和部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）规划器。OpenGuide解释开放词汇请求，推理物体-场景关系，并自适应地导航和定位新环境中的多个目标物品。我们的方法通过价值衰减和信念空间推理，实现了从漏检中的稳健恢复，从而提高了探索和物体定位的效率。我们在模拟和真实世界的实验中验证了OpenGuide，证明了其在任务成功率和搜索效率方面相对于先前方法的显著改进。这项工作为辅助生活环境中可扩展的、以人为本的机器人辅助奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视障人士在复杂室内环境中难以高效定位和检索多个目标物体的问题。现有方法通常侧重于导航或避障，缺乏可扩展的多物体搜索能力，容易受到环境噪声和物体漏检的影响。

核心思路：OpenGuide的核心思路是利用自然语言理解用户需求，结合视觉-语言模型理解场景和物体关系，并通过基于前沿的探索和POMDP规划，实现对多个目标物体的自适应搜索和定位。这种结合使得系统能够从漏检中恢复，并根据环境信息调整搜索策略。

技术框架：OpenGuide系统包含以下主要模块：1) 自然语言理解模块，用于解析用户请求；2) 视觉-语言模型，用于理解场景和物体关系；3) 基于前沿的探索模块，用于自主探索未知区域；4) POMDP规划器，用于制定最优的导航和搜索策略。系统首先解析用户请求，然后利用视觉-语言模型识别潜在的目标物体位置，接着通过前沿探索模块探索未知区域，最后使用POMDP规划器制定最优的搜索路径。

关键创新：OpenGuide的关键创新在于将视觉-语言模型与POMDP规划器相结合，实现了在部分可观察环境下的鲁棒多物体搜索。通过价值衰减和信念空间推理，系统能够从漏检中恢复，并根据环境信息动态调整搜索策略。此外，系统还采用了基于前沿的探索方法，提高了搜索效率。

关键设计：OpenGuide使用了预训练的视觉-语言模型，并针对室内物体搜索任务进行了微调。POMDP规划器采用了值迭代算法，并使用价值衰减来处理漏检情况。基于前沿的探索模块采用了贪婪策略，优先探索未知的区域。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

OpenGuide在模拟和真实世界的实验中均取得了显著成果。与现有方法相比，OpenGuide在任务成功率方面提升了XX%（具体数据请查阅原文），搜索效率提升了YY%（具体数据请查阅原文）。实验结果表明，OpenGuide能够有效地定位和检索多个目标物体，并从漏检中稳健恢复。

🎯 应用场景

OpenGuide可应用于智能家居、养老院、医院等辅助生活环境，帮助视障人士自主完成物品检索任务，提高生活质量和独立性。未来，该技术还可扩展到其他领域，如仓库管理、智能安防等，实现更广泛的机器人辅助应用。

📄 摘要（原文）

Indoor built environments like homes and offices often present complex and cluttered layouts that pose significant challenges for individuals who are blind or visually impaired, especially when performing tasks that involve locating and gathering multiple objects. While many existing assistive technologies focus on basic navigation or obstacle avoidance, few systems provide scalable and efficient multi-object search capabilities in real-world, partially observable settings. To address this gap, we introduce OpenGuide, an assistive mobile robot system that combines natural language understanding with vision-language foundation models (VLM), frontier-based exploration, and a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) planner. OpenGuide interprets open-vocabulary requests, reasons about object-scene relationships, and adaptively navigates and localizes multiple target items in novel environments. Our approach enables robust recovery from missed detections through value decay and belief-space reasoning, resulting in more effective exploration and object localization. We validate OpenGuide in simulated and real-world experiments, demonstrating substantial improvements in task success rate and search efficiency over prior methods. This work establishes a foundation for scalable, human-centered robotic assistance in assisted living environments.