OMCL: Open-vocabulary Monte Carlo Localization

📄 arXiv: 2512.15557v1 📥 PDF

作者: Evgenii Kruzhkov, Raphael Memmesheimer, Sven Behnke

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-17

备注: Accepted to IEEE RA-L

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言特征的开放词汇蒙特卡洛定位方法，提升跨模态地图环境下的机器人定位鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 蒙特卡洛定位 视觉-语言特征 开放词汇 机器人定位 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有机器人定位方法在跨模态地图中鲁棒性不足，难以有效关联不同传感器数据。
  2. 利用视觉-语言特征的开放词汇特性，实现观测与地图元素间的跨模态关联，提升定位鲁棒性。
  3. 在室内外数据集上的实验表明，该方法具有良好的泛化能力，能够有效提升定位精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于视觉-语言特征的开放词汇蒙特卡洛定位(OMCL)方法，旨在提升机器人定位的鲁棒性。该方法扩展了传统的蒙特卡洛定位，利用视觉-语言特征实现机器人观测与地图特征的稳健关联。即使环境地图由不同传感器创建，该方法也能有效工作。抽象的视觉-语言特征能够关联来自不同模态的观测和地图元素。全局定位可以通过对物体位置附近的自然语言描述进行初始化。我们在Matterport3D和Replica数据集上评估了室内场景，并在SemanticKITTI数据集上验证了户外场景的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：机器人定位是导航规划的重要前提。现有方法在处理由不同传感器创建的环境地图时，难以将机器人测量结果与地图特征进行鲁棒关联，尤其是在跨模态场景下，定位精度会显著下降。因此，需要一种能够有效关联不同模态数据，并具有良好泛化能力的定位方法。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉-语言特征的开放词汇特性，将视觉观测和地图元素映射到同一个语义空间。通过这种方式，即使观测和地图来自不同的模态，也可以通过语义相似性进行关联，从而实现更鲁棒的定位。

技术框架：OMCL方法的整体框架是在蒙特卡洛定位(MCL)的基础上，引入视觉-语言特征。具体流程包括：1) 从RGB-D图像或点云创建3D地图；2) 利用视觉-语言模型提取观测和地图元素的特征；3) 基于特征相似度计算观测的似然概率；4) 使用MCL算法进行定位。全局定位可以通过自然语言描述初始化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用视觉-语言特征进行跨模态关联。与传统方法相比，该方法不需要对不同模态的数据进行显式转换，而是直接在语义空间中进行匹配，从而避免了信息损失和误差累积。此外，开放词汇特性使得该方法能够处理未知的物体和场景。

关键设计：在特征提取方面，可以使用预训练的视觉-语言模型，例如CLIP。似然概率的计算可以基于特征向量的余弦相似度。MCL算法可以使用标准的粒子滤波方法。全局定位的初始化可以通过文本编码器将自然语言描述转换为特征向量，然后在地图中搜索相似的区域。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Matterport3D、Replica和SemanticKITTI数据集上均取得了良好的效果。尤其是在SemanticKITTI户外场景中，展示了良好的泛化能力。相较于传统方法，该方法能够更准确地估计机器人位姿，降低定位误差，提升定位的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要跨模态地图和鲁棒定位的场景，例如：家庭服务机器人、自动驾驶、增强现实、三维重建等。尤其是在复杂、动态的环境中，该方法能够提供更可靠的定位服务，提升用户体验和系统性能。未来，该方法有望进一步扩展到更多模态的数据融合和更复杂的环境。

📄 摘要（原文）

Robust robot localization is an important prerequisite for navigation planning. If the environment map was created from different sensors, robot measurements must be robustly associated with map features. In this work, we extend Monte Carlo Localization using vision-language features. These open-vocabulary features enable to robustly compute the likelihood of visual observations, given a camera pose and a 3D map created from posed RGB-D images or aligned point clouds. The abstract vision-language features enable to associate observations and map elements from different modalities. Global localization can be initialized by natural language descriptions of the objects present in the vicinity of locations. We evaluate our approach using Matterport3D and Replica for indoor scenes and demonstrate generalization on SemanticKITTI for outdoor scenes.