Active Semantic Perception

📄 arXiv: 2510.05430v1 📥 PDF

作者: Huayi Tang, Pratik Chaudhari

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出基于语义场景图的主动语义感知方法，用于高效探索复杂室内环境。

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

关键词: 主动语义感知 场景图 大型语言模型 机器人探索 室内环境

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂室内环境探索中，难以有效利用语义信息进行高效的空间推理和决策。
  2. 利用大型语言模型生成与部分观测一致的场景图，并计算潜在航路点的信息增益，指导探索。
  3. 在复杂3D室内环境中进行实验，结果表明该方法能更快更准确地确定环境的语义信息。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种主动语义感知方法，该方法利用场景的语义信息来完成诸如环境探索等任务。我们构建了一个紧凑的、分层的多层场景图，该场景图可以在不同的抽象层次上表示大型、复杂的室内环境，例如，节点对应于房间、物体、墙壁、窗户等，以及它们的几何形状的精细细节。我们开发了一种基于大型语言模型（LLM）的程序，用于采样未观察区域的合理场景图，这些场景图与场景的部分观察结果一致。这些样本用于计算潜在航路点的信息增益，以进行复杂的空间推理，例如，起居室中的两扇门可以通向厨房或卧室。我们在模拟的复杂、真实的3D室内环境中评估了这种方法。通过定性和定量实验表明，我们的方法比基线方法能够更快、更准确地确定环境的语义信息。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在复杂室内环境探索中，难以有效利用场景的语义信息进行高效的空间推理和决策。例如，机器人需要理解“厨房通常与餐厅相邻”等语义关系，才能更有效地探索未知区域。传统方法通常依赖于几何信息或简单的语义标签，缺乏对环境整体语义结构的理解，导致探索效率低下。

核心思路：本文的核心思路是构建一个多层次的场景图，并利用大型语言模型（LLM）生成与部分观测一致的场景图补全，从而实现主动语义感知。通过对潜在航路点进行信息增益评估，指导机器人选择能够最大程度揭示环境语义信息的探索路径。这种方法将语义信息融入到探索过程中，提高了探索效率和准确性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 场景图构建：基于传感器数据构建多层次的场景图，节点表示房间、物体等语义实体，边表示它们之间的关系。2) 场景图补全：利用LLM根据已观测到的场景图，生成未观测区域的合理场景图假设。LLM被用于预测缺失的节点和边，从而补全整个场景图。3) 信息增益计算：对于每个潜在的航路点，计算其信息增益，即如果机器人到达该点，能够获得多少关于场景语义信息的增量。4) 路径规划：选择信息增益最大的航路点作为下一步的探索目标。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将大型语言模型引入到主动语义感知中，利用LLM强大的知识推理能力生成合理的场景图假设。与传统方法相比，该方法能够更好地理解场景的语义结构，并进行更有效的空间推理。此外，多层次场景图的构建也使得该方法能够处理复杂的大型室内环境。

关键设计：在场景图构建方面，采用了分层结构，允许在不同抽象层次上表示场景。在LLM的使用方面，采用了prompt engineering技术，设计合适的prompt，引导LLM生成高质量的场景图假设。信息增益的计算采用了基于熵的度量，用于评估每个航路点能够提供多少新的语义信息。具体LLM的选择和训练细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在复杂3D室内环境中能够比基线方法更快、更准确地确定环境的语义信息。具体性能数据未知，但定性和定量实验均表明该方法具有显著优势。与传统基于几何信息的探索方法相比，该方法能够更好地利用语义信息进行空间推理，从而提高探索效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于室内服务机器人、智能家居、虚拟现实等领域。例如，服务机器人可以利用该方法更有效地探索未知环境，完成导航、物体搜索等任务。智能家居系统可以利用该方法理解用户的意图，提供更个性化的服务。在虚拟现实中，该方法可以用于生成更逼真的虚拟环境，并支持更自然的交互。

📄 摘要（原文）

We develop an approach for active semantic perception which refers to using the semantics of the scene for tasks such as exploration. We build a compact, hierarchical multi-layer scene graph that can represent large, complex indoor environments at various levels of abstraction, e.g., nodes corresponding to rooms, objects, walls, windows etc. as well as fine-grained details of their geometry. We develop a procedure based on large language models (LLMs) to sample plausible scene graphs of unobserved regions that are consistent with partial observations of the scene. These samples are used to compute an information gain of a potential waypoint for sophisticated spatial reasoning, e.g., the two doors in the living room can lead to either a kitchen or a bedroom. We evaluate this approach in complex, realistic 3D indoor environments in simulation. We show using qualitative and quantitative experiments that our approach can pin down the semantics of the environment quicker and more accurately than baseline approaches.