語義同步定位與建圖（SLAM）系統(tǒng)在對鄰近的語義相似物體進行建圖時面臨困境，特別是在復雜的室內環(huán)境中。本文提出了一種面向對象SLAM的語義增強（SEO-SLAM）的新型SLAM系統(tǒng)，借助視覺語言模型（VLM）和多模態(tài)大語言模型（MLLMs）來強化此類環(huán)境中的對象級語義映射。

? 文章：

Learning from Feedback: Semantic Enhancement for Object SLAM Using Foundation Models

? 作者：

Jungseok Hong, Ran Choi, John J. Leonard

? 論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2411.06752

? 編譯：

INDEMIND

? 數(shù)據(jù)集：

jungseokhong.com/SEO-SLAM

01 本文核心內容

SLAM已從專注于幾何精度演變?yōu)槿诤险Z義信息，增強了其在諸如導航、操作和規(guī)劃等下游任務中的效用。這一演進與計算機視覺和深度學習的進步相契合，引入了更豐富且更精確的環(huán)境表征。近期在基礎模型方面的發(fā)展，例如大語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）、以及多模態(tài)大語言模型（MLLM），已表明它們能夠在開放式詞匯設定下從數(shù)據(jù)中提取語義信息。若干研究顯示，基礎模型能夠對給定的包含語義特征的場景或地圖進行空間推理。除了建圖，還有研究提出了運用基礎模型的語義SLAM。

盡管取得了這些進展，語義SLAM仍存在關鍵挑戰(zhàn)：（1）當探測器僅提供通用標簽（例如，所有鞋子均用“鞋”表示）時，難以區(qū)分緊鄰的相似物體。這導致相似物體融合為一個單一地標，如圖1a所示。（2）錯誤地標在長時間維持地圖一致性方面構成重大挑戰(zhàn)。此問題可能由傳感器測量的不確定性或場景變化引起，尤其在雜亂和動態(tài)的環(huán)境中。（3）對象探測器易受其訓練數(shù)據(jù)集中固有偏差的影響，導致某些對象存在持續(xù)的語義錯誤。

為應對這些挑戰(zhàn)，我們旨在利用基礎模型的語義理解能力和SLAM的空間精度來構建在語義和空間上均一致的地圖。基礎模型具有強大的語義理解能力，但在沒有預先構建且嵌入語義特征的地圖時，空間推理能力有限。相反，SLAM系統(tǒng)擅長捕獲空間信息，但往往難以維持可靠的語義信息。通過整合這些優(yōu)勢，我們提出了對象SLAM的語義增強（SemanticEnhancementforObjectSLAM，SEO-SLAM）這一新穎方法，該方法利用VLM和MLLM實現(xiàn)語義SLAM。

我們在具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上對SEO-SLAM進行評估，其在存在多個相似物體的環(huán)境中的準確性和穩(wěn)健性明顯提升。我們的系統(tǒng)在路標匹配精度和語義一致性方面優(yōu)于現(xiàn)有方法。結果表明，MLLM的反饋改進了以對象為中心的語義映射。

02 主要貢獻

1.將圖像標記、基于標簽的定位以及分割模型整合到SLAM流程中，以實現(xiàn)描述性開放式詞匯對象檢測，并優(yōu)化地標的語義信息。

2.利用MLLMs為現(xiàn)有地標生成更具描述性的標簽，并校正錯誤地標以減少感知混淆。

3.提出一種使用MLLM響應來更新多類別預測混淆矩陣并識別重復地標的方法。

4.實驗結果表明，在具有多個緊鄰相似對象的具有挑戰(zhàn)性的場景中，對象語義映射精度得到了提高。

5.引入在單個場景中具有語義相似對象的數(shù)據(jù)集，其中包含里程計、真實軌跡數(shù)據(jù)和真實對象信息。

03 方法架構

SEO-SLAM旨在通過整合豐富的語義信息來解決MAP問題。為了適應開放式詞匯表的語義，我們僅使用幾何信息來優(yōu)化MAP問題，并利用我們測量中的語義和幾何信息之間的聯(lián)系。這通過融合來自檢測器和深度圖像的語義信息來實現(xiàn)。我們的方法可以處理開放式詞匯表的語義類別，無需為多類預測混淆矩陣的類預測統(tǒng)計信息提供先驗知識。圖2展示了我們SEO-SLAM管道的整體架構。

04 實驗

A.數(shù)據(jù)采集

我們在室內房間環(huán)境中采集了六個涵蓋日常物品的數(shù)據(jù)集（見表II）。依據(jù)現(xiàn)存物體的數(shù)量，我們將這些數(shù)據(jù)集歸類為小（約10個）、中（約20個）或大（約30個）類別。我們采用ZED2i立體相機來收集RGB圖像及里程數(shù)據(jù)。通過OptiTrack運動捕捉系統(tǒng)獲取真實軌跡。為構建具有挑戰(zhàn)性的場景，我們將相同類別的物體放置得較為臨近。

B.實驗設置

我們運用RAM++大型模型（加上swin大型模型）進行圖像標注，并濾除那些過于寬泛且不代表單個物體的標簽（例如，“坐”、“白色”、“許多物體”）。對象定位由GroundingDINO大型模型（swinbcogcoor）處理，而分割任務則使用帶有ViT-H模型的SAM完成。在我們的RGS模型中，我們將置信度閾值設為0.5，將GroundingDINO的IoU閾值設為0.5。對于MLLMs，我們利用ChatGPTAPI（gpt-4o版本），在LandmarkEval和ClassLabelGen中均使用默認設置，并異步執(zhí)行以優(yōu)化我們的系統(tǒng)速度。

我們針對這六個數(shù)據(jù)集（見表II）開展了實驗。我們的評估指標涵蓋地標語義的準確性、錯誤地標的數(shù)量以及絕對位姿誤差（APE）。我們對三種方法進行了比較：我們的SEO-SLAM方法，其使用RGS作為對象檢測器，并結合基于MLLM的反饋來細化地標；單獨使用RGS的方法，其運用RAM-Grounded-SAM進行開放詞匯檢測，且無MLLM反饋；以及YOLO方法（基準線），使用預先訓練的YOLOv8進行對象檢測。這種實驗設置使我們能夠全面評估在開放詞匯環(huán)境中不同數(shù)據(jù)集和方法的語義映射性能以及軌跡精度。

C.結果

表III全面展示了在六個復雜程度各異的數(shù)據(jù)集上，我們的方法、RGS與YOLO之間語義映射性能的對比情況。結果表明，在語義準確性及地標數(shù)量估計方面，我們的方法始終優(yōu)于其他兩種方法。在多數(shù)數(shù)據(jù)集中，我們的方法達到了最高的精度和F1分數(shù)，這表明借助反饋，語義準確性得到了提升。在SM1、MD1和LG2中這一情況尤為顯著，我們的方法保持了穩(wěn)定的性能，而RGS和YOLO的表現(xiàn)則有所下降。值得注意的是，與其他方法相比，我們的方法通常產(chǎn)生的假陽性地標更少，這顯示出其在復雜環(huán)境中的更強魯棒性。我們的方法表現(xiàn)出色，這可歸因于其能夠利用MLLM反饋來細化地標描述并降低感知混疊。然而，在LG1中，我們的方法與RGS的表現(xiàn)相近，原因是每個幀中的物體數(shù)量較多，從而降低了MLLM反饋的質量。總體而言，結果證明了SEO-SLAM在提高語義映射準確性和減少假陽性方面，在各種環(huán)境復雜度下都是有效的。

我們還評估了每種方法相對于里程計的軌跡誤差（圖5）。在所有數(shù)據(jù)集中，我們的方法始終顯示出更低的中位APE。RGS也表現(xiàn)良好，其中位誤差較低，異常值少于YOLO。YOLO顯示出最高的中位誤差和異常值，因為YOLO只能檢測訓練數(shù)據(jù)集中的物體。這表明我們的開放式詞匯檢測器在各種條件下更具穩(wěn)健性和準確性。圖4展示了MD1數(shù)據(jù)集的定性結果。SEO-SLAM成功區(qū)分了鄰近的物體，并展示了其根據(jù)場景變化更新語義地圖的能力。雖然SEO-SLAM能夠捕獲大多數(shù)物體，但當物體過于靠近時，有時也會遇到困難。例如，它在場景中僅繪制了一本書。

D.局限性

雖然SEO-SLAM在語義映射方面取得了顯著的改進，但仍需承認存在一些局限性。我們發(fā)現(xiàn)，在SEO-SLAM中，MLLM難以從顏色相近且同屬一類的物體中生成非基于顏色的獨特標簽。此外，其性能對環(huán)境光照條件敏感，這可能會影響基于顏色的物體識別性能。未來，我們計劃通過元提示，使MLLM能夠依據(jù)物體的獨特特征生成標簽，以解決這些問題。

05 總結

我們提出了一種被命名為 SEO-SLAM 的創(chuàng)新方法，旨在擁擠的室內環(huán)境中強化對象級語義映射。此方法借助基礎模型的語義理解能力，通過引入 MLLMs 的反饋來化解現(xiàn)有語義 SLAM 系統(tǒng)中的關鍵難題。借助反饋，SEO-SLAM 能夠生成更具描述性的開放式詞匯對象標簽，同步校正導致虛假地標的諸因素，并動態(tài)更新多類混淆矩陣。實驗結果顯示，SEO-SLAM 在不同復雜程度的數(shù)據(jù)集上始終優(yōu)于基線方法，提升了語義準確性、地標估計精度和軌跡準確性。該方法尤其善于降低假陽性地標數(shù)量，并增強在存在多個相似對象環(huán)境中的穩(wěn)健性。故而，SEO-SLAM 標志著將基礎模型的語義理解能力與 SLAM 系統(tǒng)的空間精度相融合的重大進展。本文為在復雜動態(tài)的環(huán)境中達成更精確且穩(wěn)健的語義映射開辟了嶄新的路徑。（想要了解更多文章細節(jié)的讀者，可以閱讀一下論文原文~）