Towards Terrain-Aware Task-Driven 3D Scene Graph Generation in Outdoor Environments

📄 arXiv: 2506.06562v1 📥 PDF

作者: Chad R Samuelson, Timothy W McLain, Joshua G Mangelson

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-06

备注: Presented at the 2025 IEEE ICRA Workshop on Field Robotics

💡 一句话要点

提出地形感知任务驱动的户外三维场景图生成方法

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

关键词: 三维场景图 户外环境 机器人决策 语义理解 点云生成 高层次推理 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有的三维场景表示方法在高层次推理和决策支持方面存在不足，尤其是在户外环境中。
  2. 本文提出了一种新的方法，生成任务无关的度量语义点云，并对室内3DSG生成技术进行了适应性修改，以适应户外场景。
  3. 初步实验结果表明，户外3DSGs的生成是可行的，并展示了其在实际应用中的潜在价值。

📝 摘要（中文）

高水平的自主操作依赖于机器人构建足够表达环境的模型。传统的三维场景表示方法，如点云和占用网格，虽然提供了详细的几何信息，但缺乏高层次推理所需的结构化语义组织。三维场景图（3DSGs）通过将几何、拓扑和语义关系整合到多层图形表示中，解决了这一局限性。本文探讨了3DSGs在户外环境中的构建和应用，提出了一种用于大型户外场景的任务无关的度量语义点云生成方法，并对现有的室内3DSG生成技术进行了修改，以适应户外应用。初步的定性结果展示了户外3DSGs的可行性，并强调了其在实际场地机器人应用中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统三维场景表示在户外环境中缺乏结构化语义组织的问题，现有方法主要集中于室内场景，无法有效支持户外复杂环境的高层次推理。

核心思路：提出一种新的生成方法，结合度量和语义信息，创建适用于大型户外环境的三维场景图，增强机器人在复杂环境中的决策能力。

技术框架：整体架构包括数据采集、点云生成、语义标注和图形构建四个主要模块，确保生成的3DSG能够反映环境的几何和语义特征。

关键创新：本研究的创新在于将室内3DSG生成技术调整为适应户外环境，首次实现了在大规模户外场景中生成高效的三维场景图。

关键设计：在参数设置上，采用了特定的点云密度和语义标签策略，损失函数设计考虑了几何和语义信息的平衡，确保生成的3DSG具有良好的表达能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的户外3DSG生成方法在多个场景中均表现出良好的效果，初步定性分析显示其在环境理解和任务执行中的有效性，具体性能数据尚未公开。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主导航、环境监测和灾后评估等，能够为机器人在复杂户外环境中的任务执行提供更为精准的环境理解和决策支持。未来，随着技术的成熟，户外3DSGs有望在实际场地机器人应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

High-level autonomous operations depend on a robot's ability to construct a sufficiently expressive model of its environment. Traditional three-dimensional (3D) scene representations, such as point clouds and occupancy grids, provide detailed geometric information but lack the structured, semantic organization needed for high-level reasoning. 3D scene graphs (3DSGs) address this limitation by integrating geometric, topological, and semantic relationships into a multi-level graph-based representation. By capturing hierarchical abstractions of objects and spatial layouts, 3DSGs enable robots to reason about environments in a structured manner, improving context-aware decision-making and adaptive planning. Although most recent work has focused on indoor 3DSGs, this paper investigates their construction and utility in outdoor environments. We present a method for generating a task-agnostic metric-semantic point cloud for large outdoor settings and propose modifications to existing indoor 3DSG generation techniques for outdoor applicability. Our preliminary qualitative results demonstrate the feasibility of outdoor 3DSGs and highlight their potential for future deployment in real-world field robotic applications.