面向任务推理的关系感知层次化3D场景图
机器人学
2026-02-03 v1
摘要
以结构化方式表示和理解3D环境对自动化代理的导航与推理至关重要。传统的同步定位与地图（SLAM）方法生成度量重建，可扩展为度量-语义地图，但缺乏更高层次的抽象和关系推理。为此，3D场景图（3D scene graph）作为捕获层次结构和对象关系的强大表征方法逐渐出现。本文提出一种增强型层次化3D场景图，集成跨多个抽象层次的开放词汇特征，支持对象关系推理。我们利用视觉-语言模型（VLM）推断语义关系。值得注意的是，我们引入的任务推理模块将大型语言模型（LLM）与VLM结合，解释场景图的语义和关系信息，使代理能够更智能地推理任务并与环境交互。我们在四足机器人上部署该方法进行多个环境和任务验证，凸显其推理能力。
引用
@article{arxiv.2602.02456,
title = {Relationship-Aware Hierarchical 3D Scene Graph for Task Reasoning},
author = {Albert Gassol Puigjaner and Angelos Zacharia and Kostas Alexis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.02456},
year = {2026}
}
备注
ICRA 2026, 8 pages