LOST-3DSG：用于动态环境中语义跟踪的轻量级开放词汇 3D 场景图
机器人学
2026-01-13 v2 人工智能
摘要
在动态环境中跟踪移动物体是机器人学中的核心挑战。虽然近期研究在这一主题上取得了显著进展，但许多现有方法因依赖重型基础模型而效率低下。为解决这一局限，我们提出 LOST-3DSG，一种用于跟踪动态环境中动态对象的轻量级开放词汇 3D 场景图。我们的方法基于 word2vec 和句子嵌入采用语义方法进行实体跟踪，实现开放词汇表示，避免存储稠密 CLIP 视觉特征。因此，LOST-3DSG 在性能上优于依赖高维视觉嵌入的方法。我们通过在真实 3D 环境中使用 TIAGo 机器人进行的定性和定量实验对方法进行评估。结果表明，LOST-3DSG 在动态对象跟踪方面具有有效性和效率。代码和补充材料已公开于项目网站 https://lab-rococo-sapienza.github.io/lost-3dsg/。
引用
@article{arxiv.2601.02905,
title = {LOST-3DSG: Lightweight Open-Vocabulary 3D Scene Graphs with Semantic Tracking in Dynamic Environments},
author = {Sara Micol Ferraina and Michele Brienza and Francesco Argenziano and Emanuele Musumeci and Vincenzo Suriani and Domenico D. Bloisi and Daniele Nardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.02905},
year = {2026}
}