論文の概要: Generation of Uncertainty-Aware Emergent Concepts in Factorized 3D Scene Graphs via Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11972v2
• Date: Tue, 21 Oct 2025 14:52:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:02.352827
• Title: Generation of Uncertainty-Aware Emergent Concepts in Factorized 3D Scene Graphs via Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる因子化3次元シーングラフにおける不確実性を考慮した創発的概念の生成
• Authors: Jose Andres Millan-Romera, Muhammad Shaheer, Miguel Fernandez-Cortizas, Martin R. Oswald, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez,
• Abstract要約: 本稿では,SLAMバックエンド内の最適要素として,オンライン空間創発概念を学習ベースで生成する手法を提案する。 シミュレーションと実際の屋内シナリオの両方において,提案手法は複雑な概念検出を20.7%,5.3%,軌道推定を19.2%,地図再構成を12.3%,地図再構成を3.8%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.276364545017222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enabling robots to autonomously discover emergent spatial concepts (e.g., rooms) from primitive geometric observations (e.g., planar surfaces) within 3D Scene Graphs is essential for robust indoor navigation and mapping. These graphs provide a hierarchical metric-semantic representation in which such concepts are organized. To further enhance graph-SLAM performance, Factorized 3D Scene Graphs incorporate these concepts as optimization factors that constrain relative geometry and enforce global consistency. However, both stages of this process remain largely manual: concepts are typically derived using hand-crafted, concept-specific heuristics, while factors and their covariances are likewise manually designed. This reliance on manual specification limits generalization across diverse environments and scalability to new concept classes. This paper presents, for the first time, a learning-based method to generate online spatial emergent concepts as optimizable factors within a SLAM backend, reducing the need to handcraft both concept generation and the definition of their corresponding factors and covariances. In both simulated and real indoor scenarios, our approach improves complex concept detection by 20.7% and 5.3%, trajectory estimation by 19.2%, and map reconstruction by 12.3% and 3.8%, respectively, highlighting the benefits of this integration for robust and adaptive spatial understanding.
• Abstract（参考訳）: 3D Scene Graphs内の原始的な幾何学的観測(例えば平面面)から、創発的な空間概念(例えば部屋)を自律的に発見できるようにするロボットは、堅牢な屋内ナビゲーションとマッピングに不可欠である。 これらのグラフは、そのような概念が組織化される階層的な計量-意味表現を提供する。 グラフ-SLAMの性能をさらに向上するため、Factized 3D Scene Graphsはこれらの概念を、相対幾何学を制約し、グローバルな一貫性を強制する最適化要因として取り入れている。 しかし、この過程のどちらの段階も概ね手作業であり、概念は通常手作りの、概念固有のヒューリスティックを用いて導出され、因子とその共分散は同様に手作業で設計される。 この手動仕様への依存は、様々な環境における一般化と、新しい概念クラスへの拡張性を制限している。 本稿では,オンライン空間創発概念をSLAMバックエンド内で最適化可能な要素として生成する学習手法を初めて提案する。 シミュレーションと実際の屋内シナリオの両方において,本手法は複雑な概念検出を20.7%,5.3%,軌跡推定を19.2%,地図再構成を12.3%,地図再構成を3.8%改善し,堅牢性および適応性のある空間理解のためのこの統合の利点を強調した。

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