SSR: A Generic Framework for Text-Aided Map Compression for Localization

📄 arXiv: 2603.04272v1 📥 PDF

作者: Mohammad Omama, Po-han Li, Harsh Goel, Minkyu Choi, Behdad Chalaki, Vaishnav Tadiparthi, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Ehsan Moradi Pari, Sandeep P. Chinchali

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-04

💡 一句话要点

提出SSR框架，利用文本辅助地图压缩，提升定位效率并降低存储成本。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 地图压缩 文本辅助定位 视觉定位 机器人 相似性学习

📋 核心要点

  1. 机器人地图尺寸日益增长，给存储、传输和云端定位查询带来高昂的成本。
  2. 利用文本描述作为补充模态，结合压缩后的图像特征，实现地图的高效压缩。
  3. SSR框架在多个数据集上实现了优于现有方法的压缩率，同时保持了定位精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种文本增强的地图压缩框架，旨在降低内存和带宽占用，同时保持高精度的定位性能。核心思想是将文本视为一种替代模态，利用大型语言模型对其进行无损压缩。该框架结合轻量级的文本描述和极小的图像特征向量，以紧凑的表示形式捕获“互补信息”，用于地图构建任务。提出的相似性空间复制（SSR）技术，能够一次性学习自适应图像嵌入，仅捕获文本描述的“互补”信息。在包括TokyoVal、Pittsburgh30k、Replica和KITTI等数据集上的多个下游定位任务（包括视觉位置识别和以对象为中心的蒙特卡洛定位）中，验证了该压缩框架的有效性。SSR在压缩率上比现有基线方法提高了2倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人地图尺寸过大，导致存储成本高昂，网络传输带宽需求大，云端定位查询效率低。传统的地图压缩方法通常会损失一定的定位精度，难以满足高精度定位的需求。

核心思路：利用文本描述作为地图信息的补充，将图像信息中与文本描述互补的部分提取出来，进行压缩。文本信息可以使用大型语言模型进行高效压缩，从而在保证定位精度的前提下，大幅降低地图的存储和传输成本。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 文本描述生成模块：为地图中的每个位置生成文本描述。2) 图像特征提取模块：提取每个位置的图像特征向量。3) 相似性空间复制（SSR）模块：学习一个自适应图像嵌入，仅捕获与文本描述互补的信息。4) 压缩模块：对文本描述和图像特征向量进行压缩。5) 定位模块：利用压缩后的地图信息进行定位。

关键创新：关键创新在于提出了相似性空间复制（SSR）技术，该技术能够一次性学习自适应图像嵌入，仅捕获与文本描述互补的信息。与现有方法相比，SSR能够更有效地利用文本信息，从而实现更高的压缩率，同时保持定位精度。

关键设计：SSR模块使用对比学习损失函数，鼓励相似位置的图像嵌入在嵌入空间中更接近，而不同位置的图像嵌入更远离。图像特征提取模块可以使用预训练的卷积神经网络，例如ResNet。文本描述可以使用大型语言模型进行编码，例如BERT或GPT。压缩模块可以使用标准的压缩算法，例如gzip或bzip2。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SSR框架在TokyoVal、Pittsburgh30k、Replica和KITTI等数据集上实现了优于现有方法的压缩率，达到了2倍的提升。同时，该框架在视觉位置识别和以对象为中心的蒙特卡洛定位等下游任务中保持了较高的定位精度，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度定位的机器人应用场景，例如自动驾驶、室内导航、无人机巡检等。通过降低地图的存储和传输成本，可以促进机器人技术在更广泛的领域得到应用，例如在资源受限的环境中部署机器人。

📄 摘要（原文）

Mapping is crucial in robotics for localization and downstream decision-making. As robots are deployed in ever-broader settings, the maps they rely on continue to increase in size. However, storing these maps indefinitely (cold storage), transferring them across networks, or sending localization queries to cloud-hosted maps imposes prohibitive memory and bandwidth costs. We propose a text-enhanced compression framework that reduces both memory and bandwidth footprints while retaining high-fidelity localization. The key idea is to treat text as an alternative modality: one that can be losslessly compressed with large language models. We propose leveraging lightweight text descriptions combined with very small image feature vectors, which capture "complementary information" as a compact representation for the mapping task. Building on this, our novel technique, Similarity Space Replication (SSR), learns an adaptive image embedding in one shot that captures only the information "complementary" to the text descriptions. We validate our compression framework on multiple downstream localization tasks, including Visual Place Recognition as well as object-centric Monte Carlo localization in both indoor and outdoor settings. SSR achieves 2 times better compression than competing baselines on state-of-the-art datasets, including TokyoVal, Pittsburgh30k, Replica, and KITTI.