(Roadmap) Deeper Scene Graph For Robots

针对的问题（任务场景）

Robotic planning and execution in open-world environments is a complex problem due to the vast state spaces and high variability of task embodiment.
例如针对家用场景：

• OVMM Challenge: https://aihabitat.org/challenge/2023_homerobot_ovmm/
  想要在这样复杂场景中执行 general, long-horizon, embodied tasks 需要生成一系列离散的动作，这些动作在都拥有累计和传播错误的可能。因此需要创建一个可行的计划并在该计划出现问题时恢复，需要对物理环境进行有效的抽象以及能够完全利用该抽象的planner。应对这些挑战需要整合自然语言理解，多粒度的场景抽象和理解以及有弹性的推理。

目前粗粒度（object-level）的场景抽象（场景图构建）已经有许多工作了，详见[[Reconstruct-Anything Literature Review]]，在这些工作中，重点都在于object detection和 object-level visual relationship detection

需要聚焦的部分是多粒度的场景抽象
需要多粒度的原因：

• Scalability: 如果只有一个粒度，那么输入LLM的场景图token不可控，影响扩展性
• 想要和物体进行更复杂的交互（相较于抓取），需要明确物体各个part的位置，语义性质，和父物体的parent-child relationship。这就要求场景图的生成需要考虑更细粒度。
• 针对不同复杂度的物体，需要的物体粒度层级不同
• 对于不同任务，需要的物体粒度也不同。
  具体案例（任务需要的颗粒度层次）：
• <Task>给水壶加水：
  • <object-level>水壶
    • <part-level>壶盖
    • <part-level>把手
  • <object-level>饮水机
    • <part-level>操作面板
      • <part-level>绿色按钮（常温水）
      • <part-level>红色按钮（开水）
      • <part-level>童锁
    • <part-level>水槽
  • <object-level>桌子
    • <part-level>桌面
• <Task>离开房间
  • <object-level>门
    • <part-level>把手
    • <part-level>纸条：“离开房间前把玩偶放回红筐”
  • <object-level>黄鸭玩偶
  • <object-level>红框
    

在更细粒度（part-level）的场景抽象中，重点在于子物体和父物体关系的识别

除此，和object-level scene graph中的object detection相对的，是part-level scene graph的子物体语义的多粒度分割和语义信息提取，可以由现有的Semantic-SAM和类似CLIP或者其他多模态模型的语义特征提取器实现。

主要的研究流程

明确研究对象Parent-child Relationship

What aspects does parent-child relationship include?

• 语义构成关系，即这个子物体的存在与否给父物体的语义带来了什么改变 Translation in embedding space.

• kinematic relations，也就是需要把一个物体以一个运动学树的形式构建出来
  

  
  

项目流程的流程

自监督的特征提取方法