從第一視角觀測(cè)中持續(xù)重構(gòu)三維世界，并理解空間中的幾何結(jié)構(gòu)與開(kāi)放語(yǔ)義信息，是機(jī)器人具身感知領(lǐng)域的核心問(wèn)題。語(yǔ)義占據(jù)預(yù)測(cè)（Semantic Occupancy Prediction） 通過(guò)將空間劃分為三維體素網(wǎng)格，并為每個(gè)體素估計(jì) “空閑、占據(jù)、未知” 狀態(tài)及其語(yǔ)義類別，為機(jī)器人的空間推理、導(dǎo)航避障與交互操作提供統(tǒng)一的基礎(chǔ)場(chǎng)景表達(dá)。

然而，現(xiàn)有三維占據(jù)預(yù)測(cè)方法仍高度依賴大規(guī)模三維占據(jù)標(biāo)注、語(yǔ)義標(biāo)注以及精確相機(jī)位姿等訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在真實(shí)開(kāi)放環(huán)境中，這些假設(shè)往往難以成立：當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入全新場(chǎng)景時(shí)，通常不存在預(yù)先標(biāo)注好的三維幾何與語(yǔ)義真值，也缺乏可靠的全局相機(jī)軌跡，更不可能針對(duì)每個(gè)新環(huán)境重新采集數(shù)據(jù)并訓(xùn)練模型。因此，構(gòu)建具備強(qiáng)泛化能力、能夠在開(kāi)放真實(shí)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義占據(jù)預(yù)測(cè)的感知系統(tǒng)，已成為推動(dòng)具身智能體從 “被動(dòng)感知” 邁向 “主動(dòng)理解” 的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

近期，香港科技大學(xué)（廣州）陳昶昊教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合穆罕默德?本?扎耶德人工智能大學(xué)（MBZUAI ）研究者提出FreeOcc。該工作已被機(jī)器人領(lǐng)域旗艦會(huì)議 Robotics: Science and Systems (RSS 2026) 接收，源代碼和數(shù)據(jù)集均已開(kāi)源。

FreeOcc 是首個(gè)無(wú)需訓(xùn)練（training-free）的開(kāi)放詞匯三維占據(jù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，僅基于單目或 RGB-D 圖像序列，在線構(gòu)建全局一致的開(kāi)放詞匯三維占據(jù)地圖。在 EmbodiedOcc-ScanNet 數(shù)據(jù)集上，F(xiàn)reeOcc 無(wú)需任務(wù)特定訓(xùn)練，單目版本達(dá)到 31.29 IoU / 13.86 mIoU，RGB-D 版本達(dá)到 34.40 IoU / 15.84 mIoU，相較現(xiàn)有自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在 IoU 與 mIoU 指標(biāo)上均實(shí)現(xiàn)超過(guò)兩倍提升。在團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步構(gòu)建的跨數(shù)據(jù)集泛化基準(zhǔn) ReplicaOcc 上，F(xiàn)reeOcc 的 RGB-D 版本取得了 55.65 IoU / 20.90 mIoU 的性能，而現(xiàn)有監(jiān)督與自監(jiān)督方法幾乎無(wú)法實(shí)現(xiàn)零樣本泛化。

• 論文標(biāo)題：FreeOcc: Training-Free Embodied Open-Vocabulary Occupancy Prediction
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2604.28115
• 項(xiàng)目主頁(yè)：https://the-masses.github.io/freeocc-web/
• 項(xiàng)目代碼：https://github.com/the-masses/FreeOcc
• 數(shù)據(jù)鏈接：https://huggingface.co/datasets/the-masses/ReplicaOcc

實(shí)現(xiàn)具身場(chǎng)景中 “無(wú)需訓(xùn)練” 的開(kāi)放詞匯語(yǔ)義占據(jù)預(yù)測(cè)，其核心難點(diǎn)在哪里？

近年來(lái)，基于端到端模型的語(yǔ)義占據(jù)預(yù)測(cè)在引入占據(jù)真值監(jiān)督后，已經(jīng)能夠在特定場(chǎng)景中取得較高的幾何與語(yǔ)義精度。然而，在 LegoOcc (CVPR-2026) 提出之前，大多數(shù)方法仍只能在預(yù)定義的封閉類別集合中進(jìn)行推理。LegoOcc 將開(kāi)放詞匯能力引入室內(nèi)單目占據(jù)預(yù)測(cè)，使模型能夠響應(yīng)任意自然語(yǔ)言查詢，從而讓端到端占據(jù)預(yù)測(cè)具備了初步的語(yǔ)言理解能力。

基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的端到端占據(jù)預(yù)測(cè)方法依然存在瓶頸：它們高度依賴高質(zhì)量三維占據(jù)真值標(biāo)注，并且在場(chǎng)景發(fā)生變化時(shí)泛化能力顯著下降。一旦進(jìn)入未見(jiàn)過(guò)的新場(chǎng)景，模型的幾何與語(yǔ)義預(yù)測(cè)性能往往會(huì)迅速退化。而當(dāng)前具備高質(zhì)量占據(jù)真值標(biāo)注的室內(nèi)具身場(chǎng)景數(shù)據(jù)集，仍主要局限于基于 ScanNet 構(gòu)建的 OccScanNet 與 EmbodiedOcc-ScanNet，數(shù)據(jù)資源極為稀缺。

因此，監(jiān)督學(xué)習(xí)范式下的端到端占據(jù)預(yù)測(cè)，始終面臨兩座難以跨越的大山：

1.三維標(biāo)注成本極高：高質(zhì)量占據(jù)真值需要經(jīng)過(guò)三維重建、體素化與逐體素語(yǔ)義標(biāo)注等復(fù)雜流程，其成本遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)二維圖像標(biāo)注，難以大規(guī)模擴(kuò)展。

2.跨環(huán)境泛化能力不足：監(jiān)督學(xué)習(xí)方法容易過(guò)擬合特定數(shù)據(jù)集中的相機(jī)內(nèi)參、尺度分布、外觀風(fēng)格以及標(biāo)簽體系。一旦遷移到新的場(chǎng)景或傳感器配置，語(yǔ)義與幾何預(yù)測(cè)都會(huì)出現(xiàn)明顯退化。

FreeOcc 的核心思想正是：不再訓(xùn)練一個(gè)面向特定數(shù)據(jù)集的占據(jù)預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而是構(gòu)建一個(gè)能夠讓智能體 “無(wú)需訓(xùn)練” 即可在任意環(huán)境中在線預(yù)測(cè)占據(jù)地圖與開(kāi)放詞匯語(yǔ)義的通用感知系統(tǒng)。

作為首個(gè)無(wú)需訓(xùn)練的通用開(kāi)放詞匯占據(jù)預(yù)測(cè)框架，F(xiàn)reeOcc 在系統(tǒng)設(shè)計(jì)與評(píng)估過(guò)程中面臨一系列挑戰(zhàn)：

1.3DGS 表達(dá)與占據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)之間存在較大差異：FreeOcc 采用 SLAM 作為定位與建圖主干。現(xiàn)有耦合式 3DGS-SLAM 方法在效率與建圖精度之間往往難以兼顧，而繼承點(diǎn)云 SLAM 全局一致性的解耦式 3DGS-SLAM，則更關(guān)注多視角渲染質(zhì)量，而非體素空間中的幾何一致性。若直接將現(xiàn)有 3DGS 表示用于體素級(jí)占據(jù)預(yù)測(cè)，會(huì)出現(xiàn)幾何邊界不穩(wěn)定、局部結(jié)構(gòu)漂移以及全局拓?fù)洳灰?guī)整等問(wèn)題。如何將面向渲染的 3DGS 表達(dá)轉(zhuǎn)化為面向空間推理的三維占據(jù)表示，成為一個(gè)新的研究問(wèn)題。

2.缺乏適用基于占據(jù)的 SLAM 系統(tǒng)的統(tǒng)一評(píng)估機(jī)制：基于 SLAM 的系統(tǒng)評(píng)估通常需要進(jìn)行 Sim (3) 或 SE (3) 對(duì)齊。然而，在標(biāo)準(zhǔn) 3DGS 優(yōu)化過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)聯(lián)合更新位置 (x,y,z)、旋轉(zhuǎn)、尺度、透明度、顏色、球諧系數(shù)（SH）以及 densify / split / prune 等參數(shù)。優(yōu)化后的高斯場(chǎng)幾何已經(jīng)不再是單純 “由相機(jī)位姿驅(qū)動(dòng)” 的剛性或相似結(jié)構(gòu)，而是被優(yōu)化器不斷局部重塑的自由場(chǎng)。當(dāng)軌跡、尺度或坐標(biāo)系發(fā)生變化時(shí)，僅施加群變換雖然在數(shù)學(xué)上成立，卻往往無(wú)法完全吸收訓(xùn)練過(guò)程中累積的局部補(bǔ)償誤差，通常仍需進(jìn)一步重優(yōu)化。

3.缺乏能夠評(píng)估開(kāi)放世界泛化能力的數(shù)據(jù)基準(zhǔn)：目前具身場(chǎng)景中的占據(jù)預(yù)測(cè)評(píng)測(cè)主要依賴 EmbodiedOcc-ScanNet 與 OccScanNet。然而，OccScanNet 在構(gòu)建過(guò)程中將大量類別合并為 “furniture” 與 “objects”，導(dǎo)致現(xiàn)有評(píng)測(cè)難以真正量化開(kāi)放詞匯場(chǎng)景中的語(yǔ)義理解能力，尤其難以準(zhǔn)確評(píng)估開(kāi)放類別下的 mIoU。僅依賴傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集與封閉類別評(píng)測(cè)，已經(jīng)無(wú)法衡量下一代開(kāi)放詞匯占據(jù)系統(tǒng)的真實(shí)能力。

為此，F(xiàn)reeOcc 建立了統(tǒng)一框架：既能夠繼承 SLAM 的全局一致性幾何，又能夠利用 3DGS 的稠密表達(dá)能力，同時(shí)融合開(kāi)放詞匯語(yǔ)義理解，并支持可對(duì)齊、可泛化、可量化的評(píng)估機(jī)制。

FreeOcc 框架介紹

FreeOcc 將在線開(kāi)放詞匯占據(jù)預(yù)測(cè)拆解為四層模塊化地圖表示，并在機(jī)器人觀測(cè)過(guò)程中持續(xù)進(jìn)行聯(lián)合更新：

1.點(diǎn)云地圖：基于視覺(jué)定位與建圖系統(tǒng)（SLAM），從單目或 RGB-D 圖像序列中估計(jì)相機(jī)位姿，并構(gòu)建全局一致的半稠密點(diǎn)云。

2.3DGS 地圖：以 SLAM 點(diǎn)云為幾何錨點(diǎn)初始化并更新 3D 高斯，通過(guò)連續(xù)場(chǎng)表示補(bǔ)充稀疏幾何結(jié)構(gòu)。

3.語(yǔ)義地圖：利用預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)語(yǔ)言模型提取開(kāi)放詞匯語(yǔ)義特征，并將語(yǔ)言對(duì)齊特征關(guān)聯(lián)到高斯基元（Gaussian primitives）。

4.占據(jù)地圖：通過(guò)概率式 高斯至占據(jù)（Gaussian-to-Occupancy） 投影，將帶語(yǔ)義的高斯表達(dá)轉(zhuǎn)換為稠密體素占據(jù)地圖，從而支持任意文本查詢。

（1）SLAM 提供全局一致的幾何錨點(diǎn)

FreeOcc 首先利用 SLAM 系統(tǒng)處理輸入圖像序列，實(shí)時(shí)估計(jì)相機(jī)位姿并重建三維點(diǎn)云。正文采用 DROID-SLAM，利用其在單目輸入條件下較強(qiáng)的全局幾何一致性。補(bǔ)充實(shí)驗(yàn)中還進(jìn)一步驗(yàn)證了 MASt3R-SLAM 與 VGGT-SLAM 作為骨干模型時(shí)的性能表現(xiàn)。SLAM 輸出的相機(jī)軌跡與點(diǎn)云，為后續(xù)高斯地圖提供統(tǒng)一坐標(biāo)系，為占據(jù)地圖的長(zhǎng)期一致性構(gòu)建幾何基礎(chǔ)。

（2）幾何一致的 3D 高斯構(gòu)建

傳統(tǒng) 3DGS-SLAM 方法更擅長(zhǎng)把圖像渲染正確，卻未必真正把幾何結(jié)構(gòu)建精準(zhǔn)。由于 3DGS 的優(yōu)化目標(biāo)主要服務(wù)于新視角渲染，只要最終渲染出的 RGB 與深度結(jié)果足夠合理，高斯的位置、尺度與透明度往往可能存在多種等價(jià)解。這種幾何歧義在新視角合成任務(wù)中并不明顯，但一旦用于三維占據(jù)預(yù)測(cè)，就會(huì)直接導(dǎo)致幾何邊界模糊、薄結(jié)構(gòu)漂移、全局空間結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定以及體素語(yǔ)義分布不連續(xù)等問(wèn)題。

針對(duì)這一挑戰(zhàn)，F(xiàn)reeOcc 提出了幾何感知初始化（Geometry-aware Initialization，G-ini）與幾何錨定高斯更新（Geometrically Anchored Gaussian Updates，GAGU）。不再允許高斯在優(yōu)化過(guò)程中自由漂移，而是始終將高斯的幾何中心錨定在 SLAM 重建得到的三維點(diǎn)上。在初始化階段，系統(tǒng)進(jìn)一步沿觀測(cè)射線方向?qū)Ω咚惯M(jìn)行各向異性展開(kāi)，使其形狀天然符合真實(shí)成像幾何，而不僅僅服務(wù)于渲染誤差最小化。通過(guò)這一設(shè)計(jì)，F(xiàn)reeOcc 構(gòu)建出的高斯地圖能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量渲染，更能夠保持長(zhǎng)期穩(wěn)定的幾何一致性，從而適用于體素級(jí)空間推理與開(kāi)放詞匯占據(jù)預(yù)測(cè)。

（3）開(kāi)放詞匯語(yǔ)義關(guān)聯(lián)

FreeOcc 并不訓(xùn)練固定類別的語(yǔ)義分類頭，直接利用預(yù)訓(xùn)練開(kāi)放詞匯視覺(jué)語(yǔ)言模型，從二維圖像中提取語(yǔ)言對(duì)齊語(yǔ)義特征。系統(tǒng)基于 SLAM 提供的幾何對(duì)應(yīng)關(guān)系，將二維像素級(jí)語(yǔ)義嵌入提升到三維高斯基元（Gaussian primitives）上，從而形成攜帶語(yǔ)言信息的語(yǔ)義高斯基元（language-embedded Gaussians）。

因此，每一個(gè)高斯基元不僅包含位置、尺度、不透明度和顏色等幾何與外觀屬性，同時(shí)還攜帶開(kāi)放詞匯語(yǔ)義特征。當(dāng)用戶輸入任意文本類別時(shí)，系統(tǒng)即可通過(guò)文本編碼器生成對(duì)應(yīng)的查詢語(yǔ)義向量（query embedding），并與三維空間中的語(yǔ)言特征進(jìn)行相似度匹配，實(shí)現(xiàn)文本驅(qū)動(dòng)的三維語(yǔ)義定位。

（4）高斯基元到占據(jù)地圖的概率投影

FreeOcc 將連續(xù)的高斯地圖投影到離散體素網(wǎng)格中，從而生成最終的三維占據(jù)地圖。對(duì)于每一個(gè)體素位置，系統(tǒng)都會(huì)檢索其鄰域范圍內(nèi)的高斯體，并根據(jù)高斯體的空間支持范圍計(jì)算該體素被占據(jù)的概率。同時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)局部高斯混合模型（Gaussian mixture）的后驗(yàn)責(zé)任傳播語(yǔ)義特征，使語(yǔ)義信息能夠穩(wěn)定映射到三維體素空間。

最終輸出同時(shí)包含兩個(gè)部分：1）幾何占據(jù)概率，即該體素是否被物體占據(jù)；2）開(kāi)放詞匯語(yǔ)義分?jǐn)?shù)，即該體素與任意文本類別之間的匹配程度。FreeOcc 最終生成一張能夠被任意自然語(yǔ)言查詢的開(kāi)放詞匯三維占據(jù)地圖。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

論文從 EmbodiedOcc-ScanNet、ReplicaOcc、三維高斯?jié)姙R SLAM 主干對(duì)比、組件消融實(shí)驗(yàn)、開(kāi)放詞匯查詢以及真實(shí)機(jī)器人部署等多個(gè)角度，對(duì) FreeOcc 的性能進(jìn)行了系統(tǒng)驗(yàn)證。

（1）在 EmbodiedOcc-ScanNet 上，無(wú)需訓(xùn)練即可超過(guò)自監(jiān)督方法兩倍以上

在 EmbodiedOcc-ScanNet 數(shù)據(jù)集上，現(xiàn)有自監(jiān)督方法 GaussianOcc 與 GaussTR 雖不依賴語(yǔ)義占據(jù)監(jiān)督，但仍需要真實(shí)相機(jī)位姿作為輸入，分別取得 10.17/4.34 與 15.63/4.95 的 IoU/mIoU 性能。FreeOcc 在完全不使用占據(jù)真值標(biāo)注、語(yǔ)義標(biāo)注以及真實(shí)相機(jī)位姿作為輸入的情況下，依然取得更好性能：?jiǎn)文枯斎脒_(dá)到 31.29 IoU / 13.86 mIoU，RGB-D 輸入達(dá)到 34.40 IoU / 15.84 mIoU。無(wú)論在幾何 IoU 還是語(yǔ)義 mIoU 指標(biāo)上，均超過(guò)現(xiàn)有自監(jiān)督基線兩倍以上，展示了無(wú)需訓(xùn)練（training-free）范式在開(kāi)放世界占據(jù)預(yù)測(cè)中的潛力。

（2）構(gòu)建 ReplicaOcc 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證跨數(shù)據(jù)集零樣本泛化能力

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型是否真正具備跨環(huán)境泛化能力，論文構(gòu)建了 ReplicaOcc Benchmark。該數(shù)據(jù)集基于 Replica 場(chǎng)景構(gòu)建，采用與 ScanNet 類似的 RGB-D 序列組織方式，并提供全局占據(jù)真值，用于評(píng)估開(kāi)放詞匯具身占據(jù)預(yù)測(cè)。

與 EmbodiedOcc-ScanNet 中僅包含 11 個(gè)粗粒度類別不同，ReplicaOcc 引入了更加細(xì)粒度的語(yǔ)義類別體系，因此能夠更有效地檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷拈_(kāi)放詞匯語(yǔ)義理解能力。論文展示了 8 個(gè) ReplicaOcc 場(chǎng)景的可視化結(jié)果。

（3）在 ReplicaOcc 上，學(xué)習(xí)式方法遷移失敗，而 FreeOcc 保持強(qiáng)泛化能力

在零樣本（Zero-shot）跨數(shù)據(jù)集遷移設(shè)定下，學(xué)習(xí)式方法從 EmbodiedOcc-ScanNet 遷移到 ReplicaOcc 后出現(xiàn)明顯性能崩潰。監(jiān)督方法 EmbodiedOcc 的語(yǔ)義 mIoU 幾乎降為 0，而自監(jiān)督方法 GaussianOcc 與 GaussTR 幾乎無(wú)法生成有效語(yǔ)義占據(jù)結(jié)果。

相比之下，F(xiàn)reeOcc 由于不依賴特定數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，能夠直接遷移至全新環(huán)境，并保持穩(wěn)定性能。其中，單目輸入達(dá)到 46.81 IoU / 16.93 mIoU，RGB-D 輸入達(dá)到 55.65 IoU / 20.90 mIoU。說(shuō)明，F(xiàn)reeOcc 減少了三維標(biāo)注成本，避免了學(xué)習(xí)式占據(jù)預(yù)測(cè)模型對(duì)單一數(shù)據(jù)集、固定標(biāo)簽體系以及特定場(chǎng)景分布的過(guò)擬合。

（4）幾何一致高斯更新優(yōu)于現(xiàn)有 3DGS SLAM

為便于對(duì)比，將不同 3DGS-SLAM 系統(tǒng)生成的高斯地圖統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為占據(jù)體，并在 ReplicaOcc 和 EmbodiedOcc-ScanNet-mini 上評(píng)估幾何 IoU。FreeOcc 在單目和 RGB-D 設(shè)置下均取得最佳平均 IoU：

• 單目平均 IoU：39.34，優(yōu)于 Photo-SLAM、MonoGS、DROID-Splat；
• RGB-D 平均 IoU：45.24，優(yōu)于 SplaTAM、GS-ICP、RTG-SLAM、MonoGS、DROID-Splat 等方法。
• 
  

FreeOcc 的高斯更新策略并不是簡(jiǎn)單復(fù)用 3DGS-SLAM，圍繞 “占據(jù)預(yù)測(cè)” 這一目標(biāo)，重新設(shè)計(jì)了更加穩(wěn)定且適用于空間推理的高斯幾何表示。

（5）消融實(shí)驗(yàn)

消融實(shí)驗(yàn)顯示，如果移除幾何錨定高斯更新（GAGU）和 幾何感知初始化（G-ini），系統(tǒng)在精度和效率上都出現(xiàn)明顯下降。在 RGB-D 設(shè)置下：

• 無(wú) GAGU、無(wú) G-ini：27.98 IoU / 11.20 mIoU / 8.8 FPS
• 加入 GAGU：40.18 IoU / 16.03 mIoU / 25.0 FPS
• 完整 FreeOcc：45.03 IoU / 18.37 mIoU / 24.6 FPS

這表明GAGU 提升了長(zhǎng)期幾何一致性以及建圖效率，使 FPS 從8.8 提升到 25.0；而G-ini進(jìn)一步改善高斯初始化質(zhì)量，在幾乎不犧牲運(yùn)行速度的情況下，將占據(jù)預(yù)測(cè)精度進(jìn)一步提升到45.03 IoU / 18.37 mIoU。

（6）開(kāi)放詞匯查詢，支持任意文本的三維目標(biāo)定位

FreeOcc 具備三維場(chǎng)景開(kāi)放詞匯查詢能力，能響應(yīng)任意自然語(yǔ)言文本，并在三維占據(jù)地圖中定位對(duì)應(yīng)目標(biāo)。例如，在 ReplicaOcc 場(chǎng)景中，系統(tǒng)可以根據(jù) “籃子”“時(shí)鐘”“室內(nèi)綠植”“掛畫” 等文本查詢，在三維占據(jù)地圖中準(zhǔn)確定位對(duì)應(yīng)區(qū)域。這些尺寸較小、語(yǔ)義粒度細(xì)、類別開(kāi)放的目標(biāo)，而傳統(tǒng)封閉類別的占據(jù)預(yù)測(cè)方法難以覆蓋。

進(jìn)一步在 ReplicaOcc 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行定量評(píng)估。FreeOcc 在開(kāi)放詞匯 top-10 類別上取得了 31.06 mIoU；當(dāng)詞匯表進(jìn)一步擴(kuò)展到 top-20、top-30 和 top-40 類別時(shí)，仍達(dá)到 23.02、16.57 和 12.01 mIoU。隨著語(yǔ)義類別規(guī)模不斷擴(kuò)大，F(xiàn)reeOcc 依然能保持較好的開(kāi)放詞匯語(yǔ)義理解能力，展現(xiàn)更強(qiáng)的可擴(kuò)展性。

（7）可視化結(jié)果：幾何和語(yǔ)義預(yù)測(cè)更完整

可視化結(jié)果顯示，跨數(shù)據(jù)集時(shí)，現(xiàn)有學(xué)習(xí)式占據(jù)預(yù)測(cè)方法往往會(huì)生成不完整、破碎，甚至接近空白的占據(jù)地圖；而 FreeOcc 則能夠保持更加連貫的房間結(jié)構(gòu)、更穩(wěn)定的空間邊界以及更加合理的語(yǔ)義占據(jù)分布。相較于現(xiàn)有 3DGS SLAM 方法，F(xiàn)reeOcc 在物體邊界、薄結(jié)構(gòu)恢復(fù)以及整體空間完整性方面也展現(xiàn)更強(qiáng)的穩(wěn)定性。

真實(shí)場(chǎng)景部署

FreeOcc 直接部署到真實(shí) RGB-D 傳感器數(shù)據(jù)流中。使用 Intel RealSense D435i 深度相機(jī)進(jìn)行在線數(shù)據(jù)采集，在 Intel i9-14900KF + RTX 5090 平臺(tái)上運(yùn)行完整系統(tǒng)。整套系統(tǒng)直接接收實(shí)時(shí) RGB-D 數(shù)據(jù)流，無(wú)需預(yù)錄軌跡、真實(shí)相機(jī)位姿、封閉類別標(biāo)簽或離線優(yōu)化。

在真實(shí)室內(nèi)與室外場(chǎng)景中，F(xiàn)reeOcc 能夠持續(xù)構(gòu)建三維高斯地圖，并將開(kāi)放詞匯語(yǔ)義穩(wěn)定投影到占據(jù)地圖中。為獲得場(chǎng)景級(jí)開(kāi)放詞匯標(biāo)簽，在真實(shí)部署過(guò)程中進(jìn)一步引入 Qwen3-VL 多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型，從輸入 RGB 圖像中自動(dòng)生成可見(jiàn)物體類別，再將這些語(yǔ)義線索接入 FreeOcc 系統(tǒng)重，實(shí)現(xiàn)開(kāi)放詞匯語(yǔ)義地圖構(gòu)建。

細(xì)粒度真實(shí)場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)，面對(duì)桌面上外觀相似但顏色不同的多個(gè)杯子，F(xiàn)reeOcc 能夠根據(jù) “紅色杯子”“黃色杯子”“藍(lán)色杯子” 等自然語(yǔ)言查詢，準(zhǔn)確區(qū)分并定位對(duì)應(yīng)目標(biāo)。

在線增量建圖過(guò)程

隨著機(jī)器人持續(xù)觀測(cè)，F(xiàn)reeOcc 不斷更新的多層地圖表示。 論文展示了 ScanNet 與真實(shí)室外場(chǎng)景中的在線增量建圖過(guò)程：隨著輸入圖像不斷增加，點(diǎn)云地圖逐漸補(bǔ)全，三維高斯地圖變得更加稠密，語(yǔ)義地圖持續(xù)融合新的開(kāi)放詞匯特征，最終占據(jù)地圖逐步形成更加完整、全局一致的三維空間表達(dá)。

展望與意義

FreeOcc 開(kāi)創(chuàng)了一條不同于傳統(tǒng)端到端學(xué)習(xí)占據(jù)預(yù)測(cè)模型的新路線。FreeOcc 不依賴大規(guī)模三維占據(jù)標(biāo)注，也不要求推理階段輸入真實(shí)相機(jī)位姿，而是有效結(jié)合 SLAM 幾何與位姿、連續(xù)三維高斯表示、開(kāi)放詞匯視覺(jué)語(yǔ)言模型以及體素占據(jù)投影，使機(jī)器人能夠從第一視角觀測(cè)中持續(xù)構(gòu)建全局一致的開(kāi)放詞匯三維占據(jù)地圖。

FreeOcc 的開(kāi)放詞匯占據(jù)地圖不僅讓機(jī)器人看見(jiàn)環(huán)境幾何結(jié)構(gòu)，更進(jìn)一步支持機(jī)器人理解環(huán)境。例如，當(dāng)用戶提出 “臺(tái)燈在哪里”“紅色杯子在哪里” 等自然語(yǔ)言問(wèn)題時(shí)，機(jī)器人能夠直接在三維空間中定位目標(biāo)區(qū)域，并進(jìn)一步將結(jié)果用于導(dǎo)航、避障、抓取以及人機(jī)交互等下游任務(wù)。未來(lái)，當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入一個(gè)全新房間時(shí)，不再需要重新訓(xùn)練或調(diào)整占據(jù)預(yù)測(cè)模型權(quán)重，而是直接依靠自身傳感器，在線增量構(gòu)建三維占據(jù)地圖，并逐步理解環(huán)境中的物體與空間關(guān)系。

作者與機(jī)構(gòu)

江澤宇：香港科技大學(xué)（廣州）博士生，主要研究方向?yàn)楦咝У目臻g物理智能體，專注于將通用空間智能注入現(xiàn)實(shí)開(kāi)放環(huán)境的具身應(yīng)用場(chǎng)景。

周常青：香港科技大學(xué)（廣州）博士生，致力于高效且穩(wěn)定的三維場(chǎng)景理解方法研究，當(dāng)前重點(diǎn)關(guān)注端到端軌跡生成模型，以及面向?qū)Ш饺蝿?wù)的高效世界模型構(gòu)建。

左星星：阿聯(lián)酋穆罕默德?本?扎耶德人工智能大學(xué)（MBZUAI）機(jī)器人系助理教授。研究方向?yàn)橐苿?dòng)機(jī)器人感知、3D 計(jì)算機(jī)視覺(jué)、具身智能、多傳感器融合等。受邀當(dāng)選為機(jī)器人領(lǐng)域頂刊 T_RO 和著名期刊 RA-L 的編委 （Associate Editor），和機(jī)器人頂會(huì) RSS, IROS, ICRA 的編委。

陳昶昊（通訊作者）：香港科技大學(xué)（廣州）智能交通學(xué)域和人工智能學(xué)域助理教授，博士生導(dǎo)師，香港科技大學(xué)跨學(xué)科學(xué)院聯(lián)署助理教授，從事具身智能感知、導(dǎo)航與交互研究，組建港科大（廣州）PEAK-Lab 課題組并擔(dān)任獨(dú)立 PI。