OpenGraph: Open-Vocabulary Hierarchical 3D Graph Representation in Large-Scale Outdoor Environments

📄 arXiv: 2403.09412v2 📥 PDF

作者: Yinan Deng, Jiahui Wang, Jingyu Zhao, Xinyu Tian, Guangyan Chen, Yi Yang, Yufeng Yue

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-03-28)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出OpenGraph以解决大规模户外环境的开放词汇图表示问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 开放词汇地图 层次图表示 3D增量映射 视觉-语言模型 大规模环境 智能机器人 城市规划

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇地图主要针对小规模环境，难以应对复杂的大规模户外场景，导致理解和映射结构的局限性。
  2. 本文提出OpenGraph，通过提取视觉图像中的实例及其描述，结合LiDAR点云实现3D增量映射，构建层次图表示。
  3. 在SemanticKITTI数据集上的实验结果显示，OpenGraph在分割和查询准确性方面超越了现有方法，表现出显著提升。

📝 摘要（中文）

环境表示的语义复杂性对于机器人与人类的无缝交互至关重要，能够有效执行各种任务。开放词汇地图依托视觉-语言模型（VLMs），具备零样本学习和支持开放集类别的优势。然而，现有的开放词汇地图主要针对小规模环境，难以直接推广到对象众多、任务复杂的大规模户外环境。本文提出OpenGraph，首个为大规模户外环境设计的开放词汇层次图表示。OpenGraph通过从视觉图像中提取实例及其描述，增强文本推理，并通过将图像投影到LiDAR点云上实现3D增量对象中心映射。最后，基于车道图连通性对环境进行分割，构建层次图。公开数据集SemanticKITTI的验证结果表明，OpenGraph在分割和查询准确性上达到了最高水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有开放词汇地图在大规模户外环境中的应用不足，尤其是在对象识别和复杂任务处理方面的挑战。现有方法在理解层次和地图结构上存在局限，难以适应多样化的户外场景。

核心思路：OpenGraph的核心思路是结合视觉图像和LiDAR点云，通过提取实例及其描述，增强文本推理能力，并实现3D增量对象中心映射，以构建适应大规模环境的层次图表示。

技术框架：OpenGraph的整体架构包括三个主要模块：首先，从视觉图像中提取实例和描述；其次，将图像投影到LiDAR点云上进行3D增量映射；最后，基于车道图的连通性对环境进行分割，构建层次图。

关键创新：OpenGraph的主要创新在于其开放词汇层次图表示的设计，能够处理大规模户外环境中的复杂对象和任务，显著提升了现有方法在此类场景中的适用性。

关键设计：在技术细节上，OpenGraph采用了特征嵌入技术进行对象中心映射，并通过优化损失函数来提高分割和查询的准确性，确保了模型在复杂环境中的鲁棒性。

📊 实验亮点

在SemanticKITTI数据集上的实验结果显示，OpenGraph在分割准确性和查询准确性方面达到了最高水平，具体性能数据表明其相较于基线方法有显著提升，展示了其在大规模户外环境中的有效性。

🎯 应用场景

OpenGraph的研究成果在智能机器人、自动驾驶、城市规划等领域具有广泛的应用潜力。通过提供高效的环境表示，能够提升机器人与人类的交互能力，支持复杂任务的执行，推动智能系统在实际场景中的应用与发展。

📄 摘要（原文）

Environment representations endowed with sophisticated semantics are pivotal for facilitating seamless interaction between robots and humans, enabling them to effectively carry out various tasks. Open-vocabulary maps, powered by Visual-Language models (VLMs), possess inherent advantages, including zero-shot learning and support for open-set classes. However, existing open-vocabulary maps are primarily designed for small-scale environments, such as desktops or rooms, and are typically geared towards limited-area tasks involving robotic indoor navigation or in-place manipulation. They face challenges in direct generalization to outdoor environments characterized by numerous objects and complex tasks, owing to limitations in both understanding level and map structure. In this work, we propose OpenGraph, the first open-vocabulary hierarchical graph representation designed for large-scale outdoor environments. OpenGraph initially extracts instances and their captions from visual images, enhancing textual reasoning by encoding them. Subsequently, it achieves 3D incremental object-centric mapping with feature embedding by projecting images onto LiDAR point clouds. Finally, the environment is segmented based on lane graph connectivity to construct a hierarchical graph. Validation results from public dataset SemanticKITTI demonstrate that OpenGraph achieves the highest segmentation and query accuracy. The source code of OpenGraph is publicly available at https://github.com/BIT-DYN/OpenGraph.