HELIOS: Hierarchical Exploration for Language-grounded Interaction in Open Scenes
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 分层场景表示 探索与利用 机器人导航
📋 核心要点
- 现有方法难以在仅部分观察到的复杂环境中，将语言指令与场景中的对象关联，并持续更新场景认知。
- HELIOS通过分层场景表示（2D地图+3D高斯模型）和搜索目标函数，平衡探索与利用，实现高效的目标搜索。
- HELIOS在OVMM基准测试中取得SOTA结果，并成功零样本迁移到真实世界的Spot机器人上，验证了其泛化能力。
📝 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，解决在新的、部分观察到的环境中进行语言指定移动操作任务时面临的挑战。这些挑战包括与场景交互、将语言指令中的语义信息与部分观察到的场景对齐，以及主动更新场景知识。HELIOS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。该方法融合多层表示中的观测，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，HELIOS制定了一个目标函数，平衡未观察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。HELIOS是零样本方法，无需额外数据即可迁移到现实世界，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，机器人根据自然语言指令完成移动操作任务（例如，拾取和放置物体）的问题。现有方法在处理部分观测、语言语义对齐以及场景知识更新方面存在不足。特别是在复杂场景和小目标物体的情况下，感知和导航的挑战尤为突出。现有方法通常难以有效地探索环境，并准确地将语言指令映射到场景中的特定物体。
核心思路：HELIOS的核心思路是构建一个分层的场景表示，并设计一个目标函数来指导机器人的探索行为。分层表示包括用于导航的2D语义地图和用于物体定位的3D高斯模型。通过融合多视角观测，并显式建模物体检测的一致性，提高了感知精度。目标函数则平衡了对未知区域的探索和对已知语义信息的利用，从而实现高效的目标搜索。
技术框架：HELIOS的整体框架包含以下几个主要模块： 1. 场景表示模块：构建2D语义地图和3D高斯模型，分别用于导航和物体定位。 2. 观测融合模块：融合来自不同视角的观测数据，更新场景表示。 3. 目标函数模块：设计目标函数，平衡探索和利用，指导机器人的导航和搜索。 4. 控制模块：根据目标函数的结果，控制机器人的运动。
关键创新：HELIOS的关键创新在于其分层场景表示和目标函数的结合。分层表示能够有效地整合不同类型的场景信息，提高感知和导航的效率。目标函数则能够根据场景的探索状态和语义信息，动态地调整机器人的探索策略，从而实现高效的目标搜索。此外，显式建模多视角一致性也提高了物体检测的鲁棒性。
关键设计：HELIOS的关键设计包括： 1. 2D语义地图：使用预训练的语义分割模型提取场景的语义信息，并将其整合到2D地图中。 2. 3D高斯模型：使用高斯分布来表示场景中的物体，并根据新的观测数据更新高斯分布的参数。 3. 目标函数：目标函数包含两个部分：探索项和利用项。探索项鼓励机器人探索未知的区域，利用项鼓励机器人利用已知的语义信息。 4. 多视角一致性：通过计算不同视角下物体检测结果的相似度，来提高物体检测的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 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，显著优于现有方法。此外，HELIOS还成功地零样本迁移到真实世界的Spot机器人上，并在真实的办公环境中完成了拾取和放置任务，验证了其在真实场景中的泛化能力。
🎯 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。该研究能够提升机器人在复杂、动态环境中的自主操作能力，使其能够更好地理解人类指令，并完成各种任务。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.