UniFField: A Generalizable Unified Neural Feature Field for Visual, Semantic, and Spatial Uncertainties in Any Scene

📄 arXiv: 2510.06754v1 📥 PDF

作者: Christian Maurer, Snehal Jauhri, Sophie Lueth, Georgia Chalvatzaki

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-08

备注: Project website: https://sites.google.com/view/uniffield

💡 一句话要点

UniFField：通用、统一且能感知不确定性的神经特征场，适用于任意场景

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

关键词: 神经特征场 不确定性估计 机器人场景理解 通用场景表示 主动对象搜索

📋 核心要点

  1. 现有3D神经特征场方法通常是场景特定的，泛化能力弱，难以适应新环境。
  2. UniFField通过统一的神经特征场表示，整合视觉、语义和几何信息，并预测各模态的不确定性，提升了泛化性。
  3. 实验表明，UniFField能准确估计模型预测误差，并成功应用于移动操作机器人的主动对象搜索任务。

📝 摘要（中文）

本文提出UniFField，一种统一的、能感知不确定性的神经特征场，它将视觉、语义和几何特征整合到一个通用的表示中，同时预测每种模态的不确定性。该方法能够零样本应用于任何新环境，并在机器人探索场景时，逐步将RGB-D图像集成到基于体素的特征表示中，同时更新不确定性估计。论文评估了不确定性估计在场景重建和语义特征预测中准确描述模型预测误差的能力。此外，成功地利用特征预测及其各自的不确定性，通过移动操作机器人执行主动对象搜索任务，展示了鲁棒决策的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于神经特征场的机器人场景理解方法通常是场景特定的，即需要针对每个场景进行训练，泛化能力差。此外，这些方法通常忽略了预测结果的不确定性，这在复杂和非结构化环境中会影响机器人的决策鲁棒性。因此，需要一种通用的、能够感知不确定性的场景表示方法，以支持机器人在任意环境中的鲁棒操作。

核心思路：UniFField的核心思路是将视觉、语义和几何特征融合到一个统一的神经特征场中，并同时预测每个模态的不确定性。通过这种方式，模型不仅可以预测场景的各种属性，还可以评估预测的可靠性。这种设计使得模型能够更好地处理噪声和不确定性，从而提高机器人在复杂环境中的鲁棒性。此外，采用体素化的特征表示，可以增量式地融合新的RGB-D图像信息，适应动态变化的环境。

技术框架：UniFField的整体框架包括以下几个主要模块：1) 特征提取模块：从RGB-D图像中提取视觉、语义和几何特征。2) 体素化特征表示模块：将提取的特征存储在体素化的三维空间中，形成神经特征场。3) 不确定性估计模块：预测每个模态特征的不确定性。4) 融合模块：将不同模态的特征和不确定性信息进行融合，得到统一的场景表示。机器人通过不断探索环境，获取新的RGB-D图像，并将其增量式地融合到特征场中，同时更新不确定性估计。

关键创新：UniFField的关键创新在于：1) 提出了一个统一的框架，能够同时表示视觉、语义和几何特征，并预测它们的不确定性。2) 实现了零样本泛化能力，即模型可以直接应用于新的环境，而无需重新训练。3) 采用了增量式更新策略，能够适应动态变化的环境。

关键设计：UniFField采用基于体素的特征表示，每个体素存储了视觉、语义和几何特征以及对应的不确定性。不确定性估计模块可能采用了变分推断或Dropout等技术。损失函数可能包括重建损失、语义分割损失和不确定性损失，用于优化特征表示和不确定性估计的准确性。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了UniFField在场景重建和语义特征预测方面的性能，并评估了不确定性估计的准确性。实验结果表明，UniFField能够有效地描述模型预测误差，并成功应用于移动操作机器人的主动对象搜索任务。具体的性能数据和对比基线（未知），但整体结果表明UniFField具有良好的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

UniFField在机器人导航、操作和场景理解等领域具有广泛的应用前景。例如，可以应用于移动机器人的自主探索和建图，帮助机器人在未知环境中安全有效地导航。此外，还可以用于机器人操作任务，例如物体抓取和放置，提高操作的精度和鲁棒性。该研究对于提升机器人在复杂和非结构化环境中的自主能力具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Comprehensive visual, geometric, and semantic understanding of a 3D scene is crucial for successful execution of robotic tasks, especially in unstructured and complex environments. Additionally, to make robust decisions, it is necessary for the robot to evaluate the reliability of perceived information. While recent advances in 3D neural feature fields have enabled robots to leverage features from pretrained foundation models for tasks such as language-guided manipulation and navigation, existing methods suffer from two critical limitations: (i) they are typically scene-specific, and (ii) they lack the ability to model uncertainty in their predictions. We present UniFField, a unified uncertainty-aware neural feature field that combines visual, semantic, and geometric features in a single generalizable representation while also predicting uncertainty in each modality. Our approach, which can be applied zero shot to any new environment, incrementally integrates RGB-D images into our voxel-based feature representation as the robot explores the scene, simultaneously updating uncertainty estimation. We evaluate our uncertainty estimations to accurately describe the model prediction errors in scene reconstruction and semantic feature prediction. Furthermore, we successfully leverage our feature predictions and their respective uncertainty for an active object search task using a mobile manipulator robot, demonstrating the capability for robust decision-making.