OMCL: Open-vocabulary Monte Carlo Localization

📄 arXiv: 2512.15557v1 📥 PDF

作者: Evgenii Kruzhkov, Raphael Memmesheimer, Sven Behnke

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-17

备注: Accepted to IEEE RA-L

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言特征的开放词汇蒙特卡洛定位方法，提升跨模态地图环境下的机器人定位鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 蒙特卡洛定位 视觉-语言特征 开放词汇 机器人定位 跨模态 自然语言描述 全局定位

📋 核心要点

  1. 现有机器人定位方法在跨模态地图中，难以将机器人观测与地图特征可靠关联，导致定位鲁棒性不足。
  2. 利用视觉-语言特征的开放词汇特性，将视觉观测与地图元素进行关联，从而提升定位的鲁棒性。
  3. 在室内外数据集上验证了该方法的有效性，表明其具有良好的泛化能力，可应用于不同场景。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于视觉-语言特征的开放词汇蒙特卡洛定位(OMCL)方法，旨在提升机器人定位的鲁棒性。该方法扩展了蒙特卡洛定位，利用视觉-语言特征，能够稳健地计算视觉观测的似然概率，即使在由不同传感器创建的环境地图中，也能实现机器人测量与地图特征的可靠关联。这些开放词汇特征使得关联来自不同模态的观测和地图元素成为可能。全局定位可以通过对物体位置附近自然语言描述进行初始化。该方法在室内场景数据集Matterport3D和Replica以及室外场景数据集SemanticKITTI上进行了评估，验证了其泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人定位在异构地图环境下的鲁棒性问题。现有方法难以有效关联来自不同传感器（如RGB-D相机和激光雷达）的地图数据与机器人自身的观测数据，导致定位精度下降，尤其是在环境发生变化或存在噪声的情况下。现有方法对特定类型的特征依赖性强，难以适应开放环境。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型提取的开放词汇特征，将视觉观测和地图元素映射到同一个语义空间。通过自然语言描述初始化全局定位，并使用蒙特卡洛定位框架进行状态估计。这种方法允许机器人利用更抽象、更具语义信息的特征进行定位，从而提高对环境变化的适应性和鲁棒性。

技术框架：OMCL的整体框架包括以下几个主要模块：1) 地图构建：利用RGB-D图像或点云构建3D地图。2) 视觉-语言特征提取：使用预训练的视觉-语言模型（如CLIP）提取图像和地图元素的视觉-语言特征。3) 似然度计算：根据机器人观测的视觉-语言特征和地图元素的视觉-语言特征，计算观测的似然度。4) 蒙特卡洛定位：使用蒙特卡洛定位框架，根据似然度更新机器人位姿的概率分布。5) 全局定位初始化：使用自然语言描述初始化机器人的初始位姿。

关键创新：该方法最重要的创新在于将视觉-语言特征引入到蒙特卡洛定位框架中。与传统的基于几何特征或手工设计特征的方法相比，视觉-语言特征具有更强的语义表达能力和泛化能力，能够更好地应对环境变化和跨模态数据。此外，使用自然语言描述进行全局定位初始化也是一个创新点，使得机器人能够更容易地在未知环境中进行定位。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用CLIP模型提取视觉-语言特征，确保特征的语义一致性。2) 设计了一种基于余弦相似度的似然度计算方法，用于评估观测和地图元素之间的匹配程度。3) 使用粒子滤波算法实现蒙特卡洛定位，并根据似然度更新粒子的权重。4) 使用自然语言处理技术，将自然语言描述转换为位姿的概率分布，用于初始化全局定位。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在Matterport3D、Replica和SemanticKITTI数据集上进行了评估，结果表明，该方法能够有效地利用视觉-语言特征进行定位，并且具有良好的泛化能力。具体性能数据未知，但论文强调了其在跨模态和开放环境下的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要鲁棒定位的机器人应用场景，例如：室内服务机器人、自动驾驶、增强现实、三维重建等。尤其是在环境复杂多变、传感器模态多样的情况下，该方法能够提供更可靠的定位结果。未来，该方法可以进一步扩展到更大规模、更复杂的环境，并与其他感知技术相结合，实现更智能的机器人导航。

📄 摘要（原文）

Robust robot localization is an important prerequisite for navigation planning. If the environment map was created from different sensors, robot measurements must be robustly associated with map features. In this work, we extend Monte Carlo Localization using vision-language features. These open-vocabulary features enable to robustly compute the likelihood of visual observations, given a camera pose and a 3D map created from posed RGB-D images or aligned point clouds. The abstract vision-language features enable to associate observations and map elements from different modalities. Global localization can be initialized by natural language descriptions of the objects present in the vicinity of locations. We evaluate our approach using Matterport3D and Replica for indoor scenes and demonstrate generalization on SemanticKITTI for outdoor scenes.