Queryable 3D Scene Representation: A Multi-Modal Framework for Semantic Reasoning and Robotic Task Planning
作者: Xun Li, Rodrigo Santa Cruz, Mingze Xi, Hu Zhang, Madhawa Perera, Ziwei Wang, Ahalya Ravendran, Brandon J. Matthews, Feng Xu, Matt Adcock, Dadong Wang, Jiajun Liu
分类: cs.RO, cs.CV, cs.HC
发布日期: 2025-09-24
期刊: MM '25: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (2025) Pages 12492 - 12500
💡 一句话要点
提出3D可查询场景表示，融合多模态数据，赋能机器人语义推理与任务规划。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D场景表示 语义推理 机器人任务规划 多模态融合 视觉-语言模型
📋 核心要点
- 现有方法难以将精确几何结构与丰富的语义信息有效融合，阻碍了机器人对复杂环境的理解和交互。
- 提出3D可查询场景表示（3D QSR），融合多模态数据，实现场景的语义可查询性，并支持机器人任务规划。
- 在模拟和真实环境中验证了QSR框架在机器人任务规划中的有效性，证明了其在复杂场景理解方面的能力。
📝 摘要（中文）
为了使机器人能够理解高级人类指令并执行复杂任务，关键挑战在于实现全面的场景理解，即以有意义的方式解释和交互3D环境。为此，我们引入了3D可查询场景表示（3D QSR），这是一个基于多媒体数据的新框架，它统一了三种互补的3D表示：（1）来自全景重建的3D一致的新视角渲染和分割，（2）来自3D点云的精确几何结构，以及（3）通过3D场景图实现的结构化、可扩展的组织。该框架基于以对象为中心的设计，集成了大型视觉-语言模型，通过链接多模态对象嵌入来实现语义可查询性，并支持对象级别的几何、视觉和语义信息检索。检索到的数据随后被加载到机器人任务规划器中以供下游执行。我们在Unity中的模拟机器人任务规划场景中，在抽象语言指令的指导下，并使用室内公共数据集Replica评估了我们的方法。此外，我们将其应用于真实湿实验室环境的数字副本中，以测试QSR支持的机器人任务规划在应急响应中的应用。结果表明，该框架能够促进场景理解并整合空间和语义推理，从而有效地将高级人类指令转化为复杂3D环境中的精确机器人任务规划。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人如何理解复杂3D环境并执行高级人类指令的问题。现有方法通常难以将精确的几何结构与丰富的、人类可理解的语义信息有效融合，导致机器人难以进行有效的场景理解和任务规划。现有方法的痛点在于缺乏一个统一的框架，能够同时处理几何、视觉和语义信息，并支持基于语义的查询和推理。
核心思路：论文的核心思路是构建一个3D可查询场景表示（3D QSR），该表示能够融合多模态数据（包括3D点云、全景图像和场景图），并利用视觉-语言模型实现语义可查询性。通过将场景表示与语义信息关联，机器人可以根据高级指令查询场景中的对象，并获取其几何、视觉和语义信息，从而进行有效的任务规划。
技术框架：3D QSR框架包含以下主要模块：1) 多模态数据融合：将3D点云、全景图像和场景图融合到一个统一的表示中。2) 全景重建与分割：利用全景重建技术生成3D一致的新视角渲染和分割结果。3) 3D场景图构建：构建结构化的、可扩展的3D场景图，用于组织场景中的对象和关系。4) 视觉-语言模型集成：集成大型视觉-语言模型，将对象嵌入到语义空间中，实现语义可查询性。5) 机器人任务规划：将检索到的数据加载到机器人任务规划器中，生成可执行的任务序列。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，能够将几何、视觉和语义信息融合到一个可查询的3D场景表示中。与现有方法相比，3D QSR不仅能够提供精确的几何信息，还能够提供丰富的语义信息，并支持基于语义的查询和推理。此外，该框架还集成了大型视觉-语言模型，进一步增强了其语义理解能力。
关键设计：该框架采用对象中心的设计，将场景中的每个对象表示为一个节点，并将其几何、视觉和语义信息关联起来。为了实现语义可查询性，论文利用视觉-语言模型生成对象嵌入，并将这些嵌入存储在场景图中。在进行查询时，框架首先将查询语句编码为语义向量，然后在场景图中搜索与该向量最相似的对象嵌入。此外，论文还设计了一套损失函数，用于优化全景重建和分割的性能。
📊 实验亮点
实验结果表明，3D QSR框架能够有效地促进场景理解，并整合空间和语义推理，从而将高级人类指令转化为精确的机器人任务规划。在模拟的机器人任务规划场景中，该框架能够成功地引导机器人完成各种复杂任务。在真实湿实验室环境的数字副本中，该框架也能够支持机器人完成应急响应任务，验证了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人导航、家庭服务机器人、工业自动化、虚拟现实和增强现实等领域。例如，在应急响应场景中，机器人可以根据人类指令快速定位目标对象并执行相应的操作。未来，该技术有望进一步提升机器人在复杂环境中的自主性和智能化水平，实现更高效、更安全的人机协作。
📄 摘要（原文）
To enable robots to comprehend high-level human instructions and perform complex tasks, a key challenge lies in achieving comprehensive scene understanding: interpreting and interacting with the 3D environment in a meaningful way. This requires a smart map that fuses accurate geometric structure with rich, human-understandable semantics. To address this, we introduce the 3D Queryable Scene Representation (3D QSR), a novel framework built on multimedia data that unifies three complementary 3D representations: (1) 3D-consistent novel view rendering and segmentation from panoptic reconstruction, (2) precise geometry from 3D point clouds, and (3) structured, scalable organization via 3D scene graphs. Built on an object-centric design, the framework integrates with large vision-language models to enable semantic queryability by linking multimodal object embeddings, and supporting object-level retrieval of geometric, visual, and semantic information. The retrieved data are then loaded into a robotic task planner for downstream execution. We evaluate our approach through simulated robotic task planning scenarios in Unity, guided by abstract language instructions and using the indoor public dataset Replica. Furthermore, we apply it in a digital duplicate of a real wet lab environment to test QSR-supported robotic task planning for emergency response. The results demonstrate the framework's ability to facilitate scene understanding and integrate spatial and semantic reasoning, effectively translating high-level human instructions into precise robotic task planning in complex 3D environments.