FOGMACHINE -- Leveraging Discrete-Event Simulation and Scene Graphs for Modeling Hierarchical, Interconnected Environments under Partial Observations from Mobile Agents

📄 arXiv: 2510.09483v1 📥 PDF

作者: Lars Ohnemus, Nils Hantke, Max Weißer, Kai Furmans

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-10

备注: submitted to the IEEE for possible publication; 8 pages, 3 figures, 1 table

💡 一句话要点

FOGMACHINE：利用离散事件仿真和场景图建模移动Agent部分观测下的层级互联环境

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

关键词: 动态场景图 离散事件仿真 具身智能 部分可观测性 多智能体系统

📋 核心要点

  1. 现有动态场景图方法难以处理具身智能中普遍存在的随机动态、部分可观测性和多智能体交互问题。
  2. FOGMACHINE框架融合动态场景图与离散事件仿真，用于建模大规模、不确定环境下的智能体行为。
  3. 实验表明，FOGMACHINE能够模拟现实城市场景中的时空模式，并揭示稀疏观测下信念估计的挑战。

📝 摘要（中文）

动态场景图(DSGs)提供了一种结构化的层级互联环境表示方法，但现有方法难以捕捉随机动态、部分可观测性和多智能体活动。这些方面对于具身人工智能至关重要，因为智能体必须在不确定性和延迟感知下行动。我们介绍FOGMACHINE，一个开源框架，它将DSGs与离散事件仿真融合，以大规模建模对象动态、智能体观测和交互。这种设置能够研究不确定性传播、有限感知下的规划以及涌现的多智能体行为。在城市场景中的实验展示了现实的时间和空间模式，同时揭示了稀疏观测下信念估计的挑战。通过将结构化表示与高效仿真相结合，FOGMACHINE建立了一个有效的工具，用于基准测试、模型训练以及在复杂、不确定环境中推进具身人工智能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能体在复杂、动态、部分可观测环境中进行有效推理和规划的问题。现有基于动态场景图的方法难以充分捕捉环境的随机性、智能体观测的局限性以及多智能体之间的复杂交互，导致智能体难以做出可靠的决策。

核心思路：论文的核心思路是将动态场景图与离散事件仿真相结合。动态场景图提供了一种结构化的环境表示，而离散事件仿真则能够模拟环境中的随机动态和智能体之间的交互。通过将两者结合，可以更全面地建模复杂环境，并支持智能体在不确定性下的推理和规划。

技术框架：FOGMACHINE框架包含以下主要模块：1) 动态场景图构建模块，用于构建环境的结构化表示；2) 离散事件仿真模块，用于模拟环境中的随机动态和智能体交互；3) 观测模型，用于模拟智能体的部分观测；4) 推理和规划模块，用于根据观测和环境模型进行推理和规划。整体流程是：首先构建动态场景图，然后使用离散事件仿真模拟环境动态，智能体根据观测模型获取部分观测，最后使用推理和规划模块做出决策。

关键创新：该论文的关键创新在于将动态场景图与离散事件仿真相结合，从而能够更全面地建模复杂、动态、部分可观测的环境。这种结合使得FOGMACHINE能够模拟环境中的随机动态、智能体之间的交互以及智能体的部分观测，从而支持智能体在不确定性下的推理和规划。

关键设计：FOGMACHINE使用开源的SimPy库进行离散事件仿真。动态场景图的构建和维护依赖于特定的场景图库（具体库未知）。观测模型的设计需要根据具体的传感器类型和环境特点进行调整。推理和规划模块可以使用各种现有的算法，例如蒙特卡洛树搜索或强化学习。具体的参数设置和网络结构取决于具体的应用场景和智能体任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在城市场景中进行了实验，展示了FOGMACHINE能够模拟现实的时间和空间模式。实验结果表明，在稀疏观测下进行信念估计仍然是一个具有挑战性的问题，需要进一步的研究。虽然论文没有给出具体的性能数据和提升幅度，但它验证了FOGMACHINE在复杂环境建模方面的有效性。

🎯 应用场景

FOGMACHINE可应用于机器人导航、自动驾驶、智能交通、智慧城市等领域。它能够帮助研究人员和工程师在复杂、不确定环境中开发和测试智能体算法，例如在城市环境中进行自动驾驶车辆的仿真测试，或者在仓库环境中进行机器人导航算法的验证。该框架的开源特性也促进了相关研究的交流和合作。

📄 摘要（原文）

Dynamic Scene Graphs (DSGs) provide a structured representation of hierarchical, interconnected environments, but current approaches struggle to capture stochastic dynamics, partial observability, and multi-agent activity. These aspects are critical for embodied AI, where agents must act under uncertainty and delayed perception. We introduce FOGMACHINE , an open-source framework that fuses DSGs with discrete-event simulation to model object dynamics, agent observations, and interactions at scale. This setup enables the study of uncertainty propagation, planning under limited perception, and emergent multi-agent behavior. Experiments in urban scenarios illustrate realistic temporal and spatial patterns while revealing the challenges of belief estimation under sparse observations. By combining structured representations with efficient simulation, FOGMACHINE establishes an effective tool for benchmarking, model training, and advancing embodied AI in complex, uncertain environments.