SENT Map -- Semantically Enhanced Topological Maps with Foundation Models

📄 arXiv: 2511.03165v1 📥 PDF

作者: Raj Surya Rajendran Kathirvel, Zach A Chavis, Stephen J. Guy, Karthik Desingh

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-05

备注: Accepted at ICRA 2025 Workshop on Foundation Models and Neuro-Symbolic AI for Robotics

💡 一句话要点

提出SENT-Map，利用基础模型增强拓扑地图，支持室内自主导航与操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 语义地图 拓扑地图 基础模型 自主导航 室内机器人

📋 核心要点

  1. 现有室内环境表示方法缺乏对语义信息的有效整合，限制了机器人理解和利用环境信息的能力。
  2. SENT-Map通过JSON文本格式表示环境，允许添加和编辑语义信息，并结合基础模型进行规划。
  3. 实验表明，SENT-Map能够有效提升小型本地部署基础模型在室内环境中的规划能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SENT-Map的语义增强拓扑地图，用于表示室内环境，旨在利用基础模型（FMs）的最新进展来支持自主导航和操作。通过以JSON文本格式表示环境，我们能够以人类和FMs都能理解的格式添加和编辑语义信息，同时在规划期间将机器人定位到现有节点，以避免部署期间出现不可行的状态。我们提出的框架采用两阶段方法：首先，与操作员一起使用视觉-FM进行环境映射；然后，使用SENT-Map表示以及FM中的自然语言查询进行规划。实验结果表明，语义增强使得即使是小型本地部署的FM也能成功地在室内环境中进行规划。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决室内机器人导航和操作中，环境表示缺乏语义信息的问题。现有方法通常依赖于几何地图或简单的拓扑地图，难以支持机器人理解环境中的物体、位置和关系，从而限制了其自主规划和决策能力。现有方法的痛点在于难以将高层语义信息融入到环境表示中，使得机器人难以利用自然语言指令进行任务规划。

核心思路：论文的核心思路是利用基础模型（FMs）的强大语义理解能力，构建一种语义增强的拓扑地图（SENT-Map）。该地图以JSON文本格式表示环境，允许人工或自动地添加和编辑语义信息，例如物体名称、位置描述和关系等。通过将语义信息与拓扑地图相结合，机器人可以更好地理解环境，并利用自然语言指令进行任务规划。

技术框架：SENT-Map框架包含两个主要阶段：1) 环境映射阶段：操作员与机器人一起探索环境，利用视觉-FM（Vision-FM）构建初始的拓扑地图，并添加语义信息。2) 规划阶段：机器人接收自然语言查询，利用FM和SENT-Map进行任务规划。FM根据查询和SENT-Map生成行动序列，指导机器人在环境中执行任务。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种将语义信息融入拓扑地图的新方法。SENT-Map使用JSON文本格式表示环境，使得语义信息的添加和编辑变得简单易行。此外，该方法还利用了基础模型的强大语义理解能力，使得机器人能够更好地理解环境和自然语言指令。与现有方法相比，SENT-Map能够更有效地支持机器人在复杂室内环境中进行自主导航和操作。

关键设计：SENT-Map的关键设计包括：1) 使用JSON文本格式表示拓扑地图，方便添加和编辑语义信息。2) 利用视觉-FM进行环境映射，自动提取环境中的物体和位置信息。3) 使用自然语言查询作为任务输入，允许用户以自然的方式与机器人交互。4) 将机器人定位到现有节点，避免规划出不可行的状态。

📊 实验亮点

实验结果表明，SENT-Map能够有效提升小型本地部署基础模型在室内环境中的规划能力。通过语义增强，即使是计算资源有限的机器人也能成功地完成复杂的任务，例如根据自然语言指令找到特定的物体或到达指定的位置。论文展示了在真实室内环境中的实验结果，验证了SENT-Map的有效性和实用性。

🎯 应用场景

SENT-Map具有广泛的应用前景，例如：智能家居、仓储物流、医疗服务等。在智能家居中，机器人可以利用SENT-Map理解用户的自然语言指令，完成清洁、整理等任务。在仓储物流中，机器人可以利用SENT-Map进行货物拣选和搬运。在医疗服务中，机器人可以利用SENT-Map为患者提供送药、护理等服务。SENT-Map的未来发展方向包括：自动语义标注、多模态信息融合、以及更复杂的任务规划。

📄 摘要（原文）

We introduce SENT-Map, a semantically enhanced topological map for representing indoor environments, designed to support autonomous navigation and manipulation by leveraging advancements in foundational models (FMs). Through representing the environment in a JSON text format, we enable semantic information to be added and edited in a format that both humans and FMs understand, while grounding the robot to existing nodes during planning to avoid infeasible states during deployment. Our proposed framework employs a two stage approach, first mapping the environment alongside an operator with a Vision-FM, then using the SENT-Map representation alongside a natural-language query within an FM for planning. Our experimental results show that semantic-enhancement enables even small locally-deployable FMs to successfully plan over indoor environments.