HELIOS: Hierarchical Exploration for Language-grounded Interaction in Open Scenes

📄 arXiv: 2509.22498v1 📥 PDF

作者: Katrina Ashton, Chahyon Ku, Shrey Shah, Wen Jiang, Kostas Daniilidis, Bernadette Bucher

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

HELIOS：开放场景中基于语言交互的分层探索方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 移动操作 语言交互 分层探索 场景表示 机器人

📋 核心要点

  1. 现有方法在部分观测的场景中，难以将语言指令中的语义信息与场景有效关联，并主动更新场景知识。
  2. HELIOS构建分层场景表示，包含2D语义地图和3D高斯对象表示，并融合多视角观测，显式建模对象检测一致性。
  3. 通过平衡探索与利用的目标函数，HELIOS在OVMM基准测试中取得SOTA结果，并成功迁移到真实机器人场景。

📝 摘要（中文）

本文提出HELIOS，一种分层场景表示和相关的搜索目标，用于执行语言指定的拾取和放置移动操作任务。该方法构建包含相关语义和占用信息的2D地图用于导航，同时主动构建任务相关对象的3D高斯表示。HELIOS融合多层表示中的观测结果，并显式建模每个对象检测的多视角一致性。为了高效搜索目标对象，论文提出了一个目标函数，平衡了未观测或不确定区域的探索与场景语义信息的利用。在Habitat模拟器中的OVMM基准测试中，HELIOS取得了最先进的结果。由于该方法是零样本的，HELIOS也可以迁移到现实世界，无需额外数据，并在Spot机器人上的真实办公环境中进行了演示。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放场景下，机器人根据语言指令进行移动操作（如拾取和放置）任务时面临的挑战。现有方法在处理部分观测场景、语义信息对齐以及场景知识更新方面存在不足，尤其是在复杂场景和小目标对象的情况下，感知和决策难度显著增加。

核心思路：HELIOS的核心思路是构建一个分层的场景表示，同时利用2D地图进行导航和3D高斯表示进行对象建模。通过融合多视角的观测信息，并显式地建模对象检测的一致性，来提高场景理解的准确性和鲁棒性。此外，论文还设计了一个目标函数，用于平衡探索未知区域和利用已知语义信息，从而更有效地搜索目标对象。

技术框架：HELIOS的整体框架包含以下几个主要模块：1) 2D语义地图构建：用于导航，包含语义信息和占用信息。2) 3D高斯对象表示：用于建模任务相关的对象。3) 多视角融合：融合不同视角的观测信息，并建模对象检测的一致性。4) 目标函数：平衡探索和利用，指导机器人进行高效搜索。整个流程是，机器人首先根据语言指令和当前场景信息，利用目标函数选择下一个探索位置，然后移动到该位置进行观测，更新2D地图和3D对象表示，重复此过程直到找到目标对象并完成任务。

关键创新：HELIOS的关键创新在于其分层场景表示和平衡探索与利用的目标函数。分层表示能够同时利用2D地图的导航优势和3D对象表示的精确建模能力。目标函数则能够根据场景的探索程度和语义信息，自适应地调整探索策略，从而提高搜索效率。与现有方法相比，HELIOS更有效地利用了多视角信息，并显式地建模了对象检测的一致性，从而提高了场景理解的准确性和鲁棒性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 3D高斯表示：使用高斯分布来表示对象的位置和不确定性，方便进行融合和更新。2) 多视角一致性建模：通过比较不同视角下对象检测结果的一致性，来提高检测的准确性。3) 目标函数：目标函数包含两部分，一部分鼓励探索未观测或不确定的区域，另一部分鼓励利用已知的语义信息。这两部分的权重可以根据场景的探索程度进行调整。

📊 实验亮点

HELIOS在Habitat模拟器的OVMM基准测试中取得了state-of-the-art的结果，证明了其在复杂场景下进行语言指定移动操作任务的有效性。此外，该方法是零样本的，可以直接迁移到真实世界的机器人上，并在真实的办公环境中进行了演示，无需额外的训练数据，展示了其良好的泛化能力。

🎯 应用场景

HELIOS具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、仓储物流机器人、安防巡检机器人等领域。该研究成果能够提升机器人在复杂、动态环境中的感知和决策能力，使其能够更好地理解人类指令，完成各种任务，具有重要的实际应用价值和商业潜力。未来，该技术有望进一步发展，实现更高级别的自主性和智能化。

📄 摘要（原文）

Language-specified mobile manipulation tasks in novel environments simultaneously face challenges interacting with a scene which is only partially observed, grounding semantic information from language instructions to the partially observed scene, and actively updating knowledge of the scene with new observations. To address these challenges, we propose HELIOS, a hierarchical scene representation and associated search objective to perform language specified pick and place mobile manipulation tasks. We construct 2D maps containing the relevant semantic and occupancy information for navigation while simultaneously actively constructing 3D Gaussian representations of task-relevant objects. We fuse observations across this multi-layered representation while explicitly modeling the multi-view consistency of the detections of each object. In order to efficiently search for the target object, we formulate an objective function balancing exploration of unobserved or uncertain regions with exploitation of scene semantic information. We evaluate HELIOS on the OVMM benchmark in the Habitat simulator, a pick and place benchmark in which perception is challenging due to large and complex scenes with comparatively small target objects. HELIOS achieves state-of-the-art results on OVMM. As our approach is zero-shot, HELIOS can also transfer to the real world without requiring additional data, as we illustrate by demonstrating it in a real world office environment on a Spot robot.