SEER-VAR: Semantic Egocentric Environment Reasoner for Vehicle Augmented Reality

📄 arXiv: 2508.17255v1 📥 PDF

作者: Yuzhi Lai, Shenghai Yuan, Peizheng Li, Jun Lou, Andreas Zell

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-08-24

💡 一句话要点

提出SEER-VAR以解决动态环境下车辆增强现实问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 增强现实 自我运动跟踪 语义分解 上下文感知 大语言模型 智能驾驶 AR推荐

📋 核心要点

  1. 现有增强现实系统通常假设静态或单一视图，无法有效处理动态驾驶环境中的复杂场景。
  2. SEER-VAR通过深度引导的视觉-语言基础，动态分离驾驶舱和道路场景，并引入上下文感知SLAM分支以跟踪自我运动。
  3. 实验结果表明，SEER-VAR在空间对齐和AR渲染的一致性上表现出色，显著提升了场景理解和叠加信息的相关性。

📝 摘要（中文）

我们提出了SEER-VAR，一个新颖的基于车辆的增强现实（AR）框架，统一了语义分解、上下文感知SLAM分支（CASB）和基于大语言模型的推荐。与现有系统假设静态或单视图设置不同，SEER-VAR通过深度引导的视觉-语言基础，动态分离驾驶舱和道路场景。两个SLAM分支在每个上下文中跟踪自我运动，同时基于GPT的模块生成上下文感知的叠加信息，如仪表板提示和危险警报。为支持评估，我们引入了EgoSLAM-Drive，一个真实世界数据集，包含同步的自我视图、6DoF真实位姿和多样驾驶场景的AR注释。实验表明，SEER-VAR在不同环境中实现了稳健的空间对齐和感知一致的AR渲染。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有增强现实系统在动态驾驶环境中无法有效处理复杂场景的问题，尤其是在驾驶舱与道路场景的分离和理解上存在的不足。

核心思路：SEER-VAR的核心思路是通过深度引导的视觉-语言基础，动态分离不同的场景，并结合上下文感知SLAM分支来跟踪自我运动，从而实现更为准确和实时的AR叠加。

技术框架：该框架主要由三个模块组成：语义分解模块用于场景的动态分离，上下文感知SLAM分支用于跟踪自我运动，以及基于GPT的推荐模块用于生成上下文相关的AR叠加信息。

关键创新：SEER-VAR的创新在于首次将大语言模型应用于增强现实推荐，利用结构化提示和用户研究来提升AR体验的相关性和理解度。

关键设计：在设计中，采用了深度引导的视觉-语言模型进行场景分离，SLAM分支通过6DoF真实位姿进行自我运动跟踪，损失函数则针对空间对齐和渲染一致性进行了优化。

📊 实验亮点

实验结果显示，SEER-VAR在多种驾驶场景中实现了稳健的空间对齐，AR渲染的一致性显著提升，用户体验调查表明，叠加信息的相关性和驾驶员的易用性均得到了显著改善。具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能驾驶、增强现实导航和车载信息系统等。通过提升驾驶员对周围环境的理解和反应能力，SEER-VAR能够显著提高驾驶安全性和用户体验，未来可能在自动驾驶和智能交通系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We present SEER-VAR, a novel framework for egocentric vehicle-based augmented reality (AR) that unifies semantic decomposition, Context-Aware SLAM Branches (CASB), and LLM-driven recommendation. Unlike existing systems that assume static or single-view settings, SEER-VAR dynamically separates cabin and road scenes via depth-guided vision-language grounding. Two SLAM branches track egocentric motion in each context, while a GPT-based module generates context-aware overlays such as dashboard cues and hazard alerts. To support evaluation, we introduce EgoSLAM-Drive, a real-world dataset featuring synchronized egocentric views, 6DoF ground-truth poses, and AR annotations across diverse driving scenarios. Experiments demonstrate that SEER-VAR achieves robust spatial alignment and perceptually coherent AR rendering across varied environments. As one of the first to explore LLM-based AR recommendation in egocentric driving, we address the lack of comparable systems through structured prompting and detailed user studies. Results show that SEER-VAR enhances perceived scene understanding, overlay relevance, and driver ease, providing an effective foundation for future research in this direction. Code and dataset will be made open source.