A Multi-Modal Neuro-Symbolic Approach for Spatial Reasoning-Based Visual Grounding in Robotics
作者: Simindokht Jahangard, Mehrzad Mohammadi, Abhinav Dhall, Hamid Rezatofighi
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-10-30
💡 一句话要点
提出一种多模态神经符号方法，用于机器人中基于空间推理的视觉定位
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉定位 空间推理 神经符号方法 多模态融合 机器人 场景图 全景图像 3D点云
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在空间推理方面存在不足，主要原因是其隐式推理方式和对图像的过度依赖。
- 论文提出一种神经符号框架，融合全景图像和3D点云，显式建模空间和逻辑关系，提升推理能力。
- 实验表明，该方法在拥挤环境中表现出优越的性能和可靠性，且保持轻量级设计，适合机器人应用。
📝 摘要（中文）
视觉推理，特别是空间推理，是一项具有挑战性的认知任务，它需要理解物体关系及其在复杂环境中的交互，尤其是在机器人领域。现有的视觉语言模型(VLMs)擅长感知任务，但由于其隐式的、相关性驱动的推理以及仅仅依赖于图像，因此在细粒度的空间推理方面表现不佳。我们提出了一种新颖的神经符号框架，该框架集成了全景图像和3D点云信息，结合神经感知与符号推理，以显式地建模空间和逻辑关系。我们的框架包括一个用于检测实体和提取属性的感知模块，以及一个构建结构化场景图以支持精确、可解释查询的推理模块。在JRDB-Reasoning数据集上的评估表明，我们的方法在拥挤的人工环境中表现出卓越的性能和可靠性，同时保持了适用于机器人和具身人工智能应用的轻量级设计。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人领域中视觉定位任务对细粒度空间推理的挑战。现有视觉语言模型虽然在感知任务上表现良好，但由于其隐式推理和对图像的单一依赖，难以处理复杂的空间关系，尤其是在拥挤和复杂环境中，定位精度和可靠性受到限制。
核心思路：论文的核心思路是将神经感知与符号推理相结合，利用神经感知模块提取视觉信息，然后通过符号推理模块显式地建模和推理空间关系。这种结合方式旨在克服传统视觉语言模型的局限性，提高空间推理的准确性和可解释性。
技术框架：该框架包含两个主要模块：感知模块和推理模块。感知模块负责从全景图像和3D点云中检测实体（例如物体和人）并提取它们的属性（例如位置、大小、类别）。推理模块则利用感知模块的输出，构建一个结构化的场景图，其中节点表示实体，边表示实体之间的空间和逻辑关系。用户可以通过查询场景图来执行空间推理任务，例如“找到在桌子上的红色物体”。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将神经感知与符号推理显式地结合起来。与传统的端到端视觉语言模型不同，该方法通过构建场景图来显式地表示和推理空间关系，从而提高了推理的可解释性和准确性。此外，该方法同时利用全景图像和3D点云信息，从而能够更全面地理解场景。
关键设计：感知模块可能采用预训练的目标检测模型（例如YOLO或Faster R-CNN）来检测图像中的物体，并使用点云处理技术（例如PointNet或PointRCNN）来提取3D信息。推理模块可能使用知识图谱或逻辑编程语言来表示和推理场景图。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在JRDB-Reasoning数据集上进行了评估，结果表明其在拥挤的人工环境中表现出卓越的性能和可靠性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但摘要强调了该方法在保持轻量级设计的同时，实现了优于现有方法的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、人机交互、智能监控等领域。例如，在机器人导航中，机器人可以利用该方法理解周围环境，规划安全路径；在人机交互中，机器人可以理解人类的指令，执行复杂的任务；在智能监控中，系统可以自动检测异常行为，并发出警报。该研究有望推动机器人和人工智能技术的发展，提高其在实际应用中的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Visual reasoning, particularly spatial reasoning, is a challenging cognitive task that requires understanding object relationships and their interactions within complex environments, especially in robotics domain. Existing vision_language models (VLMs) excel at perception tasks but struggle with fine-grained spatial reasoning due to their implicit, correlation-driven reasoning and reliance solely on images. We propose a novel neuro_symbolic framework that integrates both panoramic-image and 3D point cloud information, combining neural perception with symbolic reasoning to explicitly model spatial and logical relationships. Our framework consists of a perception module for detecting entities and extracting attributes, and a reasoning module that constructs a structured scene graph to support precise, interpretable queries. Evaluated on the JRDB-Reasoning dataset, our approach demonstrates superior performance and reliability in crowded, human_built environments while maintaining a lightweight design suitable for robotics and embodied AI applications.