SENT图 -- 基于基础模型的语义增强拓扑图
机器人学
2025-11-06 v1
摘要
我们提出SENT-Map，这是一种用于表示室内环境的语义增强拓扑图，旨在支持基于基础模型（FMs）的自主导航和操作。通过以JSON文本格式表示环境，我们使语义信息能够以人类和FMs都能理解的格式进行添加和编辑，同时在规划时将机器人锚定到现有节点，以避免部署时的不可行状态。我们提出的框架采用两阶段方法，首先通过Vision-FM对环境进行映射并与操作员协作，然后在SENT-Map表示中结合自然语言查询于FMs进行规划。我们的实验结果表明，语义增强即使对于小型本地可部署FMs也能成功地在室内环境上进行规划。
引用
@article{arxiv.2511.03165,
title = {SENT Map -- Semantically Enhanced Topological Maps with Foundation Models},
author = {Raj Surya Rajendran Kathirvel and Zach A Chavis and Stephen J. Guy and Karthik Desingh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.03165},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ICRA 2025 Workshop on Foundation Models and Neuro-Symbolic AI for Robotics