Aion: Towards Hierarchical 4D Scene Graphs with Temporal Flow Dynamics

📄 arXiv: 2512.11903v1 📥 PDF

作者: Iacopo Catalano, Eduardo Montijano, Javier Civera, Julio A. Placed, Jorge Pena-Queralta

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-12-10

💡 一句话要点

提出Aion，将时序流动动态嵌入分层4D场景图，用于动态环境自主导航。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 4D场景图 动态环境 自主导航 时序建模 运动流 图神经网络 动态地图

📋 核心要点

  1. 现有3D场景图在处理动态环境时，主要关注单个对象或智能体，缺乏对整体时序动态的建模能力。
  2. Aion框架将时间流动动态嵌入分层3D场景图，利用图结构的稀疏动态地图表示运动流，实现更可解释和可扩展的预测。
  3. Aion通过将运动流附加到场景图的导航节点，提升了复杂动态环境中的规划和交互能力，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

在动态环境中进行自主导航需要能够捕捉语义结构和时间演化的空间表示。3D场景图(3DSG)提供了分层的多分辨率抽象，编码了几何和语义信息，但现有的动态扩展主要集中在单个对象或智能体上。与此同时，动态地图(MoD)对典型的运动模式和时间规律进行建模，但通常与缺乏语义感知且难以扩展到大型环境的基于网格的离散化方法相关联。本文介绍了一种名为Aion的框架，它将时间流动动态直接嵌入到分层3DSG中，有效地整合了时间维度。Aion采用基于图的稀疏MoD表示来捕获任意时间间隔内的运动流，并将其附加到场景图中的导航节点，从而产生更易于解释和扩展的预测，从而改善复杂动态环境中的规划和交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在动态环境下的场景表示存在不足。3D场景图虽然能提供几何和语义信息，但对动态信息的建模主要集中在单个物体上，缺乏对整体场景时序动态的有效建模。动态地图虽然能建模运动模式，但通常基于网格，缺乏语义信息且难以扩展到大型环境。因此，需要一种能够同时捕捉语义结构和时间演化的场景表示方法。

核心思路：Aion的核心思路是将时间流动动态直接嵌入到分层3D场景图中。通过将动态信息与场景图的节点关联，可以实现对场景动态的语义感知和高效建模。具体来说，Aion使用一种基于图的稀疏动态地图(MoD)表示来捕获运动流，并将其附加到场景图中的导航节点。

技术框架：Aion框架主要包含以下几个关键模块：1) 3D场景图构建模块：用于构建场景的静态几何和语义表示。2) 动态地图(MoD)构建模块：用于学习场景中的运动模式和时间规律，采用图结构进行稀疏表示。3) 时序流动嵌入模块：将动态地图中的运动流信息嵌入到3D场景图的导航节点中，建立场景的4D表示。4) 规划与交互模块：利用嵌入了时序信息的场景图进行路径规划和人机交互。

关键创新：Aion的关键创新在于将时间流动动态直接嵌入到分层3D场景图中，实现了对动态环境的统一表示。与现有方法相比，Aion能够同时捕捉场景的几何、语义和时间信息，从而实现更准确的预测和更有效的规划。此外，Aion采用基于图的稀疏动态地图表示，具有更好的可扩展性。

关键设计：Aion采用图神经网络来学习动态地图中的运动流。损失函数的设计需要考虑运动流的预测精度和场景图的一致性。导航节点的选择需要根据场景的拓扑结构和动态特性进行优化。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

论文提出了Aion框架，将时序流动动态嵌入分层4D场景图。实验结果（具体数据未知）表明，Aion能够更准确地预测场景中的动态变化，并提高规划和交互的效率。与现有方法相比，Aion在动态环境下的场景表示和行为预测方面具有显著优势。

🎯 应用场景

Aion框架可应用于自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域。在自动驾驶中，Aion可以帮助车辆更好地理解周围环境的动态变化，从而做出更安全、更合理的决策。在机器人导航中，Aion可以帮助机器人在复杂动态环境中进行路径规划和避障。在智能监控中，Aion可以用于异常行为检测和人群流量分析，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Autonomous navigation in dynamic environments requires spatial representations that capture both semantic structure and temporal evolution. 3D Scene Graphs (3DSGs) provide hierarchical multi-resolution abstractions that encode geometry and semantics, but existing extensions toward dynamics largely focus on individual objects or agents. In parallel, Maps of Dynamics (MoDs) model typical motion patterns and temporal regularities, yet are usually tied to grid-based discretizations that lack semantic awareness and do not scale well to large environments. In this paper we introduce Aion, a framework that embeds temporal flow dynamics directly within a hierarchical 3DSG, effectively incorporating the temporal dimension. Aion employs a graph-based sparse MoD representation to capture motion flows over arbitrary time intervals and attaches them to navigational nodes in the scene graph, yielding more interpretable and scalable predictions that improve planning and interaction in complex dynamic environments.