ExPrIS: Knowledge-Level Expectations as Priors for Object Interpretation from Sensor Data

📄 arXiv: 2601.15025v1 📥 PDF

作者: Marian Renz, Martin Günther, Felix Igelbrink, Oscar Lima, Martin Atzmueller

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-01-21

备注: This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this article is published in KI - Künstliche Intelligenz, and is available online at https://doi.org/10.1007/s13218-026-00901-7

期刊: Künstl Intell (2026)

DOI: 10.1007/s13218-026-00901-7

💡 一句话要点

ExPrIS：利用知识先验提升机器人传感器数据中的物体理解

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

关键词: 机器人视觉 物体识别 语义场景理解 图神经网络 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有基于深度学习的物体识别方法缺乏语义一致性，未能充分利用环境中的先验知识。
  2. ExPrIS项目提出利用知识先验，通过构建3D语义场景图并结合异构图神经网络来实现更鲁棒的物体理解。
  3. 该方法通过整合上下文先验和语义知识，增强了场景理解的时间一致性，并计划在移动机器人平台上进行集成。

📝 摘要（中文）

深度学习显著提升了机器人物体识别能力，但纯数据驱动方法常缺乏语义一致性，未能有效利用环境中已有的知识。ExPrIS项目旨在通过知识先验改进传感器数据中的物体理解。该方法基于增量构建的3D语义场景图（3DSSG），整合来自过去观测的上下文先验和来自ConceptNet等外部图的语义知识。这些知识被嵌入到异构图神经网络（GNN）中，以创建具有期望偏差的推理过程。该方法超越了静态的逐帧分析，从而增强了场景理解的鲁棒性和时间一致性。报告详细介绍了该架构、评估以及在移动机器人平台上的集成计划。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度学习的物体识别方法在机器人应用中存在局限性，主要体现在两个方面：一是缺乏对场景语义的理解，容易产生不一致的识别结果；二是未能有效利用环境中已有的知识，例如物体之间的关系、场景的上下文信息等。这些问题导致识别结果的鲁棒性较差，难以适应复杂多变的环境。

核心思路：ExPrIS项目的核心思路是将知识先验融入到物体识别过程中，从而提高识别的准确性和鲁棒性。具体来说，该方法利用两种类型的知识先验：一是来自过去观测的上下文先验，例如物体通常出现在哪些场景中；二是来自外部知识图谱（如ConceptNet）的语义知识，例如物体之间的关系。通过将这些知识融入到识别过程中，可以有效地减少歧义，提高识别的可靠性。

技术框架：ExPrIS的技术框架主要包括以下几个模块：1) 3D语义场景图（3DSSG）构建模块，用于增量式地构建场景的3D表示，并记录物体之间的关系；2) 知识先验提取模块，用于从过去观测和外部知识图谱中提取上下文先验和语义知识；3) 异构图神经网络（GNN）推理模块，用于将3DSSG和知识先验融合在一起，进行物体识别和场景理解。整个流程是增量式的，随着机器人不断探索环境，3DSSG会不断更新，知识先验也会不断完善，从而提高识别的性能。

关键创新：ExPrIS项目的关键创新在于将知识先验融入到图神经网络中，从而实现了一种具有期望偏差的推理过程。与传统的图神经网络方法相比，ExPrIS能够更好地利用环境中的知识，从而提高识别的准确性和鲁棒性。此外，ExPrIS还采用了增量式的场景图构建方法，能够有效地处理大规模的场景数据。

关键设计：在异构图神经网络的设计方面，ExPrIS采用了多层图卷积网络，每一层都能够学习不同类型的节点和边之间的关系。在损失函数的设计方面，ExPrIS采用了交叉熵损失函数，用于衡量识别结果的准确性。此外，ExPrIS还采用了正则化技术，以防止过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点介绍了ExPrIS的架构设计，但实验结果的细节信息未知。报告中提到对架构进行了评估，并计划在移动机器人平台上进行集成，但具体的性能数据、对比基线以及提升幅度等信息未给出。因此，实验亮点部分暂时无法详细描述。

🎯 应用场景

ExPrIS技术可应用于各种机器人场景理解任务，例如家庭服务机器人、工业机器人、自动驾驶等。通过提高物体识别的准确性和鲁棒性，可以使机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能、更可靠的自主行为。该技术还有助于构建更完善的机器人认知系统，促进人机协作。

📄 摘要（原文）

While deep learning has significantly advanced robotic object recognition, purely data-driven approaches often lack semantic consistency and fail to leverage valuable, pre-existing knowledge about the environment. This report presents the ExPrIS project, which addresses this challenge by investigating how knowledge-level expectations can serve as to improve object interpretation from sensor data. Our approach is based on the incremental construction of a 3D Semantic Scene Graph (3DSSG). We integrate expectations from two sources: contextual priors from past observations and semantic knowledge from external graphs like ConceptNet. These are embedded into a heterogeneous Graph Neural Network (GNN) to create an expectation-biased inference process. This method moves beyond static, frame-by-frame analysis to enhance the robustness and consistency of scene understanding over time. The report details this architecture, its evaluation, and outlines its planned integration on a mobile robotic platform.