SemSight: Probabilistic Bird's-Eye-View Prediction of Multi-Level Scene Semantics for Navigation

📄 arXiv: 2509.20839v1 📥 PDF

作者: Jiaxuan He, Jiamei Ren, Chongshang Yan, Wenjie Song

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-25

💡 一句话要点

SemSight：用于导航的多层次场景语义概率鸟瞰图预测

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 鸟瞰图预测 语义地图 机器人导航 场景理解 掩码约束学习

📋 核心要点

  1. 现有导航方法侧重于单个物体或几何占用，忽略了房间级语义结构，限制了环境理解。
  2. SemSight通过联合推断结构布局、场景上下文和目标区域分布，预测未探索区域的多层次语义。
  3. 实验表明，SemSight在语义预测和导航效率上优于现有方法，尤其是在结构一致性和区域识别方面。

📝 摘要（中文）

在目标驱动导航和自主探索中，对未知区域的合理预测对于高效导航和环境理解至关重要。现有方法主要关注单个对象或几何占用图，缺乏建模房间级语义结构的能力。我们提出了SemSight，一个用于多层次场景语义的概率鸟瞰图预测模型。该模型联合推断结构布局、全局场景上下文和目标区域分布，完成未探索区域的语义地图，同时估计目标类别的概率图。为了训练SemSight，我们在2000个室内布局图上模拟了前沿驱动的探索，构建了一个包含40000个连续自我中心观测与完整语义地图配对的多样化数据集。我们采用编码器-解码器网络作为核心架构，并引入了一种掩码约束监督策略。这种策略应用未探索区域的二元掩码，使监督只关注未知区域，迫使模型从观察到的上下文中推断语义结构。实验结果表明，SemSight提高了未探索区域关键功能类别的预测性能，并在结构一致性（SC）和区域识别准确率（PA）等指标上优于非掩码监督方法。它还提高了闭环模拟中的导航效率，减少了引导机器人朝向目标区域的搜索步骤。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉的导航方法，尤其是在未知环境中，通常依赖于对单个物体或几何占用情况的预测。这些方法忽略了场景的结构化语义信息，例如房间布局和功能区域，导致导航效率低下，难以理解环境的整体结构。因此，需要一种能够预测未探索区域多层次语义信息的方法，从而提升导航性能和环境理解能力。

核心思路：SemSight的核心思路是利用概率鸟瞰图预测模型，联合推断场景的结构布局、全局场景上下文和目标区域分布。通过这种方式，模型不仅可以预测未探索区域的语义信息，还可以估计目标类别的概率分布，从而指导导航。这种联合推断的方法能够更好地利用已观察到的上下文信息，从而提高预测的准确性和一致性。

技术框架：SemSight采用编码器-解码器网络作为核心架构。编码器负责提取自我中心观测的特征，解码器则负责生成鸟瞰图视角的语义地图和目标概率图。整个框架通过模拟前沿驱动的探索过程进行训练，构建包含连续自我中心观测和完整语义地图的数据集。训练过程中，采用掩码约束监督策略，只对未探索区域进行监督，迫使模型从已观察到的上下文中推断语义结构。

关键创新：SemSight的关键创新在于其概率鸟瞰图预测模型和掩码约束监督策略。概率鸟瞰图预测模型能够联合推断场景的结构布局、全局场景上下文和目标区域分布，从而更全面地理解场景语义。掩码约束监督策略则能够有效地利用未探索区域的信息，提高模型对未知区域的预测能力。

关键设计：SemSight的关键设计包括：1) 使用编码器-解码器网络进行特征提取和语义预测；2) 采用掩码约束监督策略，只对未探索区域进行监督；3) 通过模拟前沿驱动的探索过程生成训练数据；4) 使用结构一致性（SC）和区域识别准确率（PA）等指标评估模型的性能。

📊 实验亮点

SemSight在未探索区域的关键功能类别预测性能上取得了显著提升。实验结果表明，SemSight在结构一致性（SC）和区域识别准确率（PA）等指标上优于非掩码监督方法。此外，SemSight还提高了闭环模拟中的导航效率，减少了引导机器人朝向目标区域的搜索步骤。这些结果表明SemSight能够有效地预测未探索区域的语义信息，并提升导航性能。

🎯 应用场景

SemSight可应用于机器人自主导航、虚拟现实环境构建、智能家居等领域。在机器人导航中，SemSight可以帮助机器人在未知环境中更高效地探索和定位目标。在虚拟现实中，SemSight可以用于生成更逼真的场景，提升用户体验。在智能家居中，SemSight可以帮助设备理解家庭环境，提供更智能的服务。该研究的未来影响在于提升机器人和人工智能系统的环境理解和交互能力。

📄 摘要（原文）

In target-driven navigation and autonomous exploration, reasonable prediction of unknown regions is crucial for efficient navigation and environment understanding. Existing methods mostly focus on single objects or geometric occupancy maps, lacking the ability to model room-level semantic structures. We propose SemSight, a probabilistic bird's-eye-view prediction model for multi-level scene semantics. The model jointly infers structural layouts, global scene context, and target area distributions, completing semantic maps of unexplored areas while estimating probability maps for target categories. To train SemSight, we simulate frontier-driven exploration on 2,000 indoor layout graphs, constructing a diverse dataset of 40,000 sequential egocentric observations paired with complete semantic maps. We adopt an encoder-decoder network as the core architecture and introduce a mask-constrained supervision strategy. This strategy applies a binary mask of unexplored areas so that supervision focuses only on unknown regions, forcing the model to infer semantic structures from the observed context. Experimental results show that SemSight improves prediction performance for key functional categories in unexplored regions and outperforms non-mask-supervised approaches on metrics such as Structural Consistency (SC) and Region Recognition Accuracy (PA). It also enhances navigation efficiency in closed-loop simulations, reducing the number of search steps when guiding robots toward target areas.