UniFField: A Generalizable Unified Neural Feature Field for Visual, Semantic, and Spatial Uncertainties in Any Scene

📄 arXiv: 2510.06754v1 📥 PDF

作者: Christian Maurer, Snehal Jauhri, Sophie Lueth, Georgia Chalvatzaki

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-08

备注: Project website: https://sites.google.com/view/uniffield

💡 一句话要点

UniFField：通用、统一且能感知不确定性的神经特征场，适用于任意场景

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 神经特征场 不确定性建模 机器人感知 场景理解 通用性 视觉语义融合 主动对象搜索

📋 核心要点

  1. 现有3D神经特征场方法通常是场景特定的，泛化能力弱，难以适应新环境。
  2. UniFField通过统一的神经特征场，整合视觉、语义和几何信息，并预测每种模态的不确定性，提升了模型的鲁棒性。
  3. 实验表明，UniFField能够准确估计模型预测误差，并成功应用于移动操作机器人的主动对象搜索任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为UniFField的统一的、能感知不确定性的神经特征场，它将视觉、语义和几何特征整合到一个通用的表示中，同时预测每种模态的不确定性。该方法能够零样本应用于任何新环境，并在机器人探索场景时，增量式地将RGB-D图像整合到基于体素的特征表示中，同时更新不确定性估计。论文评估了不确定性估计在场景重建和语义特征预测中准确描述模型预测误差的能力。此外，论文还成功地利用特征预测及其各自的不确定性，通过移动操作机器人执行主动对象搜索任务，展示了其在鲁棒决策方面的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于神经特征场的机器人应用通常依赖于特定场景的训练数据，泛化能力差，难以直接应用于新的、未知的环境。此外，这些方法通常忽略了预测结果的不确定性，导致机器人难以进行可靠的决策，尤其是在复杂和非结构化的环境中。

核心思路：UniFField的核心思路是构建一个通用的、可泛化的神经特征场，该特征场能够同时表示视觉、语义和几何信息，并且能够估计每种模态的不确定性。通过将多种模态的信息融合到一个统一的表示中，并显式地建模不确定性，UniFField能够提高机器人在未知环境中的感知能力和决策能力。

技术框架：UniFField采用基于体素的特征表示，并使用神经网络来学习特征场。整体流程如下：1) 机器人通过RGB-D相机获取场景的图像；2) 将RGB-D图像增量式地整合到体素化的特征表示中；3) 使用神经网络预测每个体素的视觉、语义和几何特征，以及对应的不确定性；4) 利用预测的特征和不确定性进行下游任务，例如主动对象搜索。

关键创新：UniFField的关键创新在于其统一的特征表示和不确定性建模能力。与以往方法相比，UniFField能够将多种模态的信息融合到一个通用的表示中，并且能够显式地估计每种模态的不确定性。这种统一的表示和不确定性建模能力使得UniFField能够更好地泛化到新的环境，并提高机器人在复杂环境中的鲁棒性。

关键设计：UniFField使用一个多层感知机（MLP）来学习特征场。网络的输入是体素的坐标，输出是视觉、语义和几何特征，以及对应的不确定性。论文使用了特定的损失函数来训练网络，包括重建损失、语义分割损失和不确定性损失。不确定性损失的设计旨在鼓励网络学习准确的不确定性估计，使得不确定性能够反映模型预测的真实误差。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了UniFField的有效性。在场景重建和语义特征预测任务中，UniFField的不确定性估计能够准确地描述模型预测的误差。此外，在主动对象搜索任务中，UniFField成功地引导移动操作机器人找到目标物体，证明了其在鲁棒决策方面的能力。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

UniFField具有广泛的应用前景，例如机器人导航、物体操作、场景理解和增强现实等。通过提供对场景的全面理解和不确定性估计，UniFField可以帮助机器人在复杂环境中做出更可靠的决策。此外，UniFField还可以用于构建更智能的虚拟现实和增强现实系统，为用户提供更沉浸式的体验。

📄 摘要（原文）

Comprehensive visual, geometric, and semantic understanding of a 3D scene is crucial for successful execution of robotic tasks, especially in unstructured and complex environments. Additionally, to make robust decisions, it is necessary for the robot to evaluate the reliability of perceived information. While recent advances in 3D neural feature fields have enabled robots to leverage features from pretrained foundation models for tasks such as language-guided manipulation and navigation, existing methods suffer from two critical limitations: (i) they are typically scene-specific, and (ii) they lack the ability to model uncertainty in their predictions. We present UniFField, a unified uncertainty-aware neural feature field that combines visual, semantic, and geometric features in a single generalizable representation while also predicting uncertainty in each modality. Our approach, which can be applied zero shot to any new environment, incrementally integrates RGB-D images into our voxel-based feature representation as the robot explores the scene, simultaneously updating uncertainty estimation. We evaluate our uncertainty estimations to accurately describe the model prediction errors in scene reconstruction and semantic feature prediction. Furthermore, we successfully leverage our feature predictions and their respective uncertainty for an active object search task using a mobile manipulator robot, demonstrating the capability for robust decision-making.