MSG-Loc: Multi-Label Likelihood-based Semantic Graph Matching for Object-Level Global Localization
作者: Gihyeon Lee, Jungwoo Lee, Juwon Kim, Young-Sik Shin, Younggun Cho
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-12-03 (更新: 2025-12-15)
备注: Accepted in IEEE Robotics and Automation Letters (2025)
💡 一句话要点
提出基于多标签似然语义图匹配的物体级全局定位方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 全局定位 语义图匹配 多标签学习 机器人导航 物体识别
📋 核心要点
- 现有语义物体全局定位方法在语义模糊性高时，容易发生物体误分类和错误关联，导致姿态估计误差。
- 该方法利用多标签图表示捕捉物体观测的语义上下文，并通过上下文感知的似然传播增强图间语义对应。
- 实验在封闭集和开放集检测配置下验证了数据关联和姿态估计性能，并展示了方法对大型词汇物体类别的可扩展性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于多标签似然的语义图匹配框架，用于物体级全局定位，旨在解决机器人需要在具有未知物体类别和语义模糊的环境中定位的问题。该方法利用多标签图表示，而非单标签图，来捕捉和利用物体观测的内在语义上下文。通过结合每个节点的似然性及其邻居的最大似然性，并进行上下文感知的似然传播，该方法增强了图之间的语义对应关系。在封闭集和开放集检测配置下，对数据关联和姿态估计性能进行了严格的验证。此外，本文还展示了该方法在真实室内场景和合成环境中对大型词汇物体类别的可扩展性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的基于语义物体的全局定位方法在面对高语义模糊性的环境时，容易出现物体误分类和错误关联。这种错误的关联会导致姿态估计出现显著的偏差，使得机器人无法准确地确定自身的位置。因此，如何在高语义模糊的环境中实现鲁棒的物体级全局定位是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是利用多标签图表示来捕捉物体观测的内在语义上下文。与传统的单标签方法不同，多标签方法能够更全面地描述物体的语义信息，从而减少语义模糊带来的影响。此外，通过上下文感知的似然传播，该方法能够利用邻居节点的语义信息来增强当前节点的语义对应关系，进一步提高匹配的准确性。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 构建多标签语义图：将环境中的物体表示为图中的节点，节点之间的边表示物体之间的空间关系。每个节点包含多个标签，表示物体可能属于的类别。2) 计算节点似然性：根据观测到的物体特征，计算每个节点属于各个类别的似然性。3) 上下文感知的似然传播：利用邻居节点的似然性信息，通过最大似然估计来更新当前节点的似然性。4) 图匹配：利用更新后的节点似然性，进行图匹配，找到两幅图之间的最佳对应关系。5) 姿态估计：根据图匹配的结果，估计机器人的姿态。
关键创新：该方法最重要的创新点在于使用多标签图表示和上下文感知的似然传播。多标签图表示能够更全面地描述物体的语义信息，减少语义模糊带来的影响。上下文感知的似然传播能够利用邻居节点的语义信息来增强当前节点的语义对应关系，提高匹配的准确性。与传统的单标签方法相比，该方法能够更鲁棒地处理高语义模糊的环境。
关键设计：在多标签图构建中，需要选择合适的标签集合和标签之间的关系。在似然传播中，需要设计合适的传播规则和权重。损失函数的设计需要考虑匹配的准确性和姿态估计的精度。具体的参数设置需要根据实际的应用场景进行调整。例如，可以使用预训练的物体检测模型来提取物体特征，并使用图神经网络来学习节点之间的关系。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在封闭集和开放集检测配置下均取得了良好的性能。在数据关联方面，该方法显著优于传统的单标签方法。在姿态估计方面，该方法能够提供更准确的姿态估计结果。此外，实验还验证了该方法在大型词汇物体类别下的可扩展性，表明该方法具有较强的实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、三维重建等领域。尤其是在需要机器人自主定位的复杂环境中，例如仓库、家庭、办公室等，该方法能够提供更准确、更鲁棒的定位结果。未来，该方法可以进一步扩展到动态环境和大规模场景，为机器人提供更可靠的感知能力。
📄 摘要（原文）
Robots are often required to localize in environments with unknown object classes and semantic ambiguity. However, when performing global localization using semantic objects, high semantic ambiguity intensifies object misclassification and increases the likelihood of incorrect associations, which in turn can cause significant errors in the estimated pose. Thus, in this letter, we propose a multi-label likelihood-based semantic graph matching framework for object-level global localization. The key idea is to exploit multi-label graph representations, rather than single-label alternatives, to capture and leverage the inherent semantic context of object observations. Based on these representations, our approach enhances semantic correspondence across graphs by combining the likelihood of each node with the maximum likelihood of its neighbors via context-aware likelihood propagation. For rigorous validation, data association and pose estimation performance are evaluated under both closed-set and open-set detection configurations. In addition, we demonstrate the scalability of our approach to large-vocabulary object categories in both real-world indoor scenes and synthetic environments.