A Multi-Modal Neuro-Symbolic Approach for Spatial Reasoning-Based Visual Grounding in Robotics

📄 arXiv: 2510.27033v1 📥 PDF

作者: Simindokht Jahangard, Mehrzad Mohammadi, Abhinav Dhall, Hamid Rezatofighi

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

提出一种多模态神经符号方法，用于机器人中基于空间推理的视觉定位

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

关键词: 视觉定位 空间推理 神经符号 多模态融合 机器人 场景图 全景图像 3D点云

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在空间推理方面存在不足，主要原因是它们依赖于隐式关联和单一图像信息。
  2. 该论文提出了一种神经符号框架，结合全景图像和3D点云，显式建模空间和逻辑关系，提升推理能力。
  3. 在JRDB-Reasoning数据集上的实验表明，该方法在复杂环境中表现出更好的性能和可靠性。

📝 摘要（中文）

视觉推理，特别是空间推理，是一项具有挑战性的认知任务，它需要理解物体关系以及它们在复杂环境中的交互，尤其是在机器人领域。现有的视觉语言模型(VLMs)擅长感知任务，但由于其隐式的、相关性驱动的推理以及仅仅依赖图像，因此在细粒度的空间推理方面表现不佳。我们提出了一种新颖的神经符号框架，该框架集成了全景图像和3D点云信息，将神经感知与符号推理相结合，以显式地建模空间和逻辑关系。我们的框架包括一个用于检测实体和提取属性的感知模块，以及一个构建结构化场景图以支持精确、可解释查询的推理模块。在JRDB-Reasoning数据集上的评估表明，我们的方法在拥挤的、人为建造的环境中表现出卓越的性能和可靠性，同时保持了适用于机器人和具身人工智能应用的轻量级设计。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人领域中视觉定位任务对细粒度空间推理的挑战。现有视觉语言模型虽然在感知任务上表现良好，但由于其隐式推理方式和对单一图像信息的依赖，难以处理复杂的空间关系，导致定位精度下降。

核心思路：论文的核心思路是将神经感知和符号推理相结合，利用神经感知模块提取场景中的实体和属性，然后通过符号推理模块构建结构化的场景图，显式地表示空间和逻辑关系。这种结合方式旨在弥补神经模型在空间推理方面的不足，并提高模型的可解释性。

技术框架：该框架包含两个主要模块：感知模块和推理模块。感知模块负责从全景图像和3D点云中检测实体，并提取它们的属性（例如，位置、大小、颜色等）。推理模块则利用这些信息构建一个结构化的场景图，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。用户可以通过查询语言与场景图进行交互，从而实现精确的视觉定位。

关键创新：该论文的关键创新在于将神经感知和符号推理有机地结合在一起，构建了一个多模态的神经符号框架。与传统的视觉语言模型相比，该框架能够显式地建模空间和逻辑关系，从而提高了空间推理的准确性和可解释性。此外，该框架还利用了全景图像和3D点云等多模态信息，进一步增强了感知能力。

关键设计：感知模块的具体实现细节（例如，使用的目标检测算法、特征提取网络等）在论文中可能没有详细描述，属于实现层面的选择。推理模块的关键设计在于场景图的构建方式和查询语言的设计。场景图需要能够有效地表示实体之间的空间和逻辑关系，而查询语言需要足够灵活，以便用户能够表达各种复杂的空间推理问题。损失函数和网络结构等细节信息未知。

📊 实验亮点

该方法在JRDB-Reasoning数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在拥挤的人造环境中表现出优越的性能和可靠性。具体性能数据和对比基线未知，但摘要强调了该方法在保持轻量级设计的同时，实现了显著的性能提升，使其适用于机器人和具身人工智能应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、场景理解、人机交互等领域。例如，机器人可以利用该框架理解周围环境，从而更好地完成导航、物体抓取等任务。此外，该框架还可以用于构建智能家居系统，帮助用户更好地控制和管理家居设备。未来，该方法有望扩展到更复杂的环境和任务中，例如自动驾驶、智能制造等。

📄 摘要（原文）

Visual reasoning, particularly spatial reasoning, is a challenging cognitive task that requires understanding object relationships and their interactions within complex environments, especially in robotics domain. Existing vision_language models (VLMs) excel at perception tasks but struggle with fine-grained spatial reasoning due to their implicit, correlation-driven reasoning and reliance solely on images. We propose a novel neuro_symbolic framework that integrates both panoramic-image and 3D point cloud information, combining neural perception with symbolic reasoning to explicitly model spatial and logical relationships. Our framework consists of a perception module for detecting entities and extracting attributes, and a reasoning module that constructs a structured scene graph to support precise, interpretable queries. Evaluated on the JRDB-Reasoning dataset, our approach demonstrates superior performance and reliability in crowded, human_built environments while maintaining a lightweight design suitable for robotics and embodied AI applications.