SceneSense: 3D Occupancy Synthesis from Partial Observations

Core Concepts

SceneSense is a real-time 3D diffusion model that predicts occluded geometries for future planning and control in robotics.

Abstract

SceneSense introduces a real-time 3D diffusion model for synthesizing 3D occupancy information from partial observations.
The framework uses a running occupancy map and a single RGB-D camera to generate predicted geometry around the platform at runtime.
By preserving observed space integrity, SceneSense mitigates the risk of corrupting observed areas with generative predictions.
The method enhances local occupancy predictions around the platform, showing better representation of ground truth occupancy distribution than the running occupancy map.
The architecture allows for extension to additional modalities beyond a single RGB-D camera.
I. Introduction:

Humans rely on 'common sense' inferences, while robots are limited to decisions based on directly measured data like cameras or lidar.
SceneSense aims to address this gap by predicting out-of-view or occluded geometry using generative AI methods.
II. Related Works:

Semantic Scene Completion (SSC) focuses on generating dense semantically labeled scenes from sparse representations in target areas.
Generative 3D Scene Synthesis involves constructing 3D scenes from multiple camera views using Neural Radiance Fields (NeRFs).
III. Preliminaries and Problem Definition:

Dense Occupancy Prediction aims to predict occupancy values for every voxel in a target region between 0 and 1.
IV. Method:

The architecture includes denoising networks, feature extraction, conditioning, and occupancy mapping for accurate predictions.
V. Experiments:

Habitat lab simulation platform and HM3D dataset are used for training and testing data generation.
VI. Results:

Quantitative comparisons show that SceneSense outperforms baseline methods in terms of FID and KID metrics.
VII. Conclusions and Future Work:

SceneSense presents a promising approach for generative local occupancy prediction in robotics applications.

Stats

SceneSenseは、実行時にプラットフォーム周囲の予測ジオメトリを生成します。
SceneSenseは、観測された空間の整合性を保持し、ジェネレーティブ予測による観測領域の破損リスクを軽減します。
SceneSenseは、プラットフォーム周囲の局所占有予測を向上させ、ランニング占有マップよりも地面真実占有分布をより良く表現することが示されています。

Quotes

Key Insights Distilled From

SceneSense

by Alec Reed,Br... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11985.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてSceneSenseは他のモダリティに拡張できますか？

SceneSenseは柔軟性があり、追加のモダリティに簡単に拡張できます。現在、RGB-Dカメラを使用していますが、他のセンサーデータや情報源も同様に組み込むことが可能です。たとえば、LiDARデータやレーダーデータなどの異なる種類のセンサーから得られる情報を利用することで、より包括的なシーン予測が可能となります。また、言語データやスケッチなどの情報源を条件付けモダリティとして導入することも考えられます。これにより、SceneSenseはさまざまな情報源から得られるデータを活用し、ロボットシステムの能力をさらに向上させることが期待されます。

ジェネレーティブモデルがIoUなどの伝統的なメトリックと比較してどのように評価されるべきですか

ジェネレーティブモデルがIoU（Intersection over Union）などの伝統的メトリックと比較評価される際には、FID（Fréchet Inception Distance）およびKID（Kernel Inception Distance）などの新しいメトリックを使用すべきです。これらは生成フレームワーク全体の精度だけでなく多様性や範囲も評価します。例えば、「IoU」では特定領域内で正確性しか評価しないため、「FID」と「KID」は生成された結果全体および分布パターンも考慮する点で有益です。「FID」と「KID」は画像生成やシーン合成分野でも広く採用されており信頼性が高い指標です。

将来的な研究では、SceneSenseが計画や制御アーキテクチャと統合される方法や言語などの追加条件付けモダリティのテストが含まれますか

将来的研究では、「SceneSense」が計画や制御アーキテクチャと統合されつつ進化する可能性があります。このフレームワークを探索行動計画や実世界応用プログラム内部で活用し、ロバストかつ効率的な自律行動能力向上を目指す方向性も考えられます。「Language Conditioning」等追加条件付け要素も導入し予測精度向上へ貢献する見通しです。