REACT：用于可更新三维场景图的实时高效属性聚类与迁移
机器人学
2025-08-14 v2
摘要
现代自主机器人需要高层地图表示来执行复杂任务。最近，三维场景图（3DSGs）作为传统网格地图的有力替代方案出现，融合了高效的内存使用和丰富的特征表示。然而，大多数将其应用于静态世界的努力都受到限制。本工作引入了REACT框架，能够高效地执行实时属性聚类与迁移，以在3DSG中重定位物体节点。REACT采用了一种基于三元组损失训练的嵌入模型来比较物体实例的新方法，促进了实例聚类与匹配。实验结果表明，REACT能够在保持计算效率的同时重定位物体。REACT框架的源代码将作为开源项目发布，促进可复用和可更新三维场景图的进一步发展。
引用
@article{arxiv.2503.03412,
title = {REACT: Real-time Efficient Attribute Clustering and Transfer for Updatable 3D Scene Graph},
author = {Phuoc Nguyen and Francesco Verdoja and Ville Kyrki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03412},
year = {2025}
}
备注
Accepted to IROS 2025