【机器人】复现 HOV-SG 机器人导航 | 分层开放词汇

HOV-SG 是通过语言指令实现机器人导航的，核心特点是分层结构、开放词汇、3D场景图。

来自RSS 2024，大规模、多层次的环境构建精确的、开放词汇的3 场景图，并使机器人能够通过语言指令在其中有效地导航。

论文地址：Hierarchical Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Language-Grounded Robot Navigation

代码地址：https://github.com/hovsg/HOV-SG

本文分享HOV-SG复现和模型推理的过程～

下面是一个3D场景图的示例：

1、创建Conda环境

首先下载HOV-SG代码，进行工程目录

复制代码

git clone https://github.com/hovsg/HOV-SG.git
cd HOV-SG

创建一个Conda环境，名字为hovsg，参考environment.yaml中的要求进行创建，如下所示：

python 复制代码

name: hovsg
channels:
  - defaults
  - pytorch
dependencies:
  - python=3.9
  - numpy
  - pytorch::faiss-gpu
  - pip
  - pip:
    - matplotlib==3.7.3
    - scipy==1.13.1
    - open3d==0.18.0
    - opencv-python
    - git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
    - torchmetrics
    - ftfy
    - tqdm
    - open-clip-torch
    - transformers
    - openai==1.3.7
    - plyfile
    - hydra-core
    - pyvista
    - scikit-fmm
    - pathos
    - opencv-python-headless==4.8.1.78

再进行SG_Nav环境，上面的两条命令对应为：

python 复制代码

conda env create -f environment.yaml
conda activate hovsg

安装成功打印信息：

2、安装habitat模拟器

我们需要安装habitat-sim 和 habitat-lab

python 复制代码

conda install habitat-sim -c conda-forge -c aihabitat

等待安装完成～

3、安装依赖库

执行下面命令进行安装：

python 复制代码

pip install -e .

安装成功打印信息：

2025/6/30 补丁1：pip install numpy==1.24.3

补丁2：先卸载 pip uninstall faiss -y，再安装 pip install faiss-cpu==1.7.4

4、配置OpenCLIP

HOV-SG 使用 Open CLIP 模型从 RGB-D 帧中提取特征。

要下载 Open CLIP 模型权重，CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K 请参阅Open CLIP。

执行下面命令，进行下载 CLIP模型权重：

python 复制代码

mkdir checkpoints
wget https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K/resolve/main/open_clip_pytorch_model.bin?download=true -O checkpoints/temp_open_clip_pytorch_model.bin && mv checkpoints/temp_open_clip_pytorch_model.bin checkpoints/laion2b_s32b_b79k.bin

等待下载完成：

（可选）另一个选择是使用 OVSeg 微调的 Open CLIP 模型

执行下面命令，进行下载型权重：

python 复制代码

pip install gdown
gdown --fuzzy https://drive.google.com/file/d/17C9ACGcN7Rk4UT4pYD_7hn3ytTa3pFb5/view -O checkpoints/ovseg_clip.pth

4、配置SAM

HOV-SG 使用SAM为 RGB-D 帧生成与类别无关的分割掩码。

执行下面命令，进行下载 SAM模型权重：

python 复制代码

wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth -O checkpoints/sam_vit_h_4b8939.pth

等待下载完成：

5、准备HM3D数据集

下载地址：https://github.com/matterport/habitat-matterport-3dresearch

选择"Downloading HM3D v0.2"的 val四个文件：

下载完成后，创建一个data/hm3d/val目录

python 复制代码

mkdir -p data/hm3d/val

然后将hm3d-val-glb-v0.2、hm3d-val-habitat-v0.2、hm3d-val-semantic-annots-v0.2目录，复制合并在val内

进入val内的某个子文件夹是这样的：

最终形成这样的目录结构：

├── hm3d

│ ├── hm3d_annotated_basis.scene_dataset_config.json # this file is necessary

│ ├── val

│ │ └── 00824-Dd4bFSTQ8gi

│ │ ├── Dd4bFSTQ8gi.basis.glb

│ │ ├── Dd4bFSTQ8gi.basis.navmesh

│ │ ├── Dd4bFSTQ8gi.glb

│ │ ├── Dd4bFSTQ8gi.semantic.glb

│ │ └── Dd4bFSTQ8gi.semantic.txt

...

...

...

其中后面会用到场景ID包括：

00824-Dd4bFSTQ8gi

00829-QaLdnwvtxbs

00843-DYehNKdT76V

00861-GLAQ4DNUx5U

00862-LT9Jq6dN3Ea

00873-bxsVRursffK

00877-4ok3usBNeis

00890-6s7QHgap2fW

6、姿态转为RGB-D观测值

首先复制hovsg/data/hm3dsem/metadata/poses到 data/hm3dsem_poses中

python 复制代码

# 创建data/hm3dsem_poses文件夹
mkdir data/hm3dsem_poses
# 执行复制命令
cp hovsg/data/hm3dsem/metadata/poses/*  data/hm3dsem_poses/

复制后是这样的：

运行代码：

python 复制代码

python hovsg/data/hm3dsem/gen_hm3dsem_walks_from_poses.py --dataset_dir data/hm3d/ --save_dir data/hm3dsem_walks/

运行打印信息：

python 复制代码

(hovsg) lgp@lgp-MS-7E07:~/2025_project/HOV-SG$ python hovsg/data/hm3dsem/gen_hm3dsem_walks_from_poses.py --dataset_dir data/hm3d/ --save_dir data/hm3dsem_walks/
/home/lgp/anaconda3/envs/hovsg/lib/python3.9/site-packages/scipy/__init__.py:146: UserWarning: A NumPy version >=1.17.3 and <1.25.0 is required for this version of SciPy (detected version 1.26.4
  warnings.warn(f"A NumPy version >={np_minversion} and <{np_maxversion}"
scene: data/hm3d//val/00824-Dd4bFSTQ8gi/Dd4bFSTQ8gi.glb
-------------
data/hm3d//val/00824-Dd4bFSTQ8gi/Dd4bFSTQ8gi.basis.glb
data/hm3d/hm3d_annotated_basis.scene_dataset_config.json
-------------
{}
agent_state: position [ 1.0737159  0.0688231 -2.2800648] rotation quaternion(1, 0, 0, 0)
saving frame 2252/2254: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████| 2253/2253 [01:18<00:00, 28.64it/s]
scene: data/hm3d//val/00829-QaLdnwvtxbs/QaLdnwvtxbs.glb
-------------
data/hm3d//val/00829-QaLdnwvtxbs/QaLdnwvtxbs.basis.glb
data/hm3d/hm3d_annotated_basis.scene_dataset_config.json
-------------
{}
agent_state: position [-3.6943688   0.13573912 -3.9164376 ] rotation quaternion(1, 0, 0, 0)
saving frame 1803/1805: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████| 1804/1804 [01:07<00:00, 26.88it/s]
scene: data/hm3d//val/00843-DYehNKdT76V/DYehNKdT76V.glb
-------------
data/hm3d//val/00843-DYehNKdT76V/DYehNKdT76V.basis.glb
data/hm3d/hm3d_annotated_basis.scene_dataset_config.json

7、创建场景图

修改create_graph.py代码，要不然会报错：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/hm3dsem_walks/val/00824-Dd4bFSTQ8gi/val/00824-Dd4bFSTQ8gi/rgb'

示例代码：

python 复制代码

import os
import hydra
from omegaconf import DictConfig
from hovsg.graph.graph import Graph

# pylint: disable=all


@hydra.main(version_base=None, config_path="../config", config_name="create_graph")
def main(params: DictConfig):
    # create logging directory
    save_dir = os.path.join(params.main.save_path, params.main.dataset, params.main.scene_id)
    params.main.save_path = save_dir
    # params.main.dataset_path = os.path.join(params.main.dataset_path, params.main.split, params.main.scene_id)
    print("params.main.split:", params.main.split)
    print("params.main.scene_id:", params.main.scene_id)
    print("params.main.dataset_path:", params.main.dataset_path)
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)

    # create graph
    hovsg = Graph(params)
    hovsg.create_feature_map() # create feature map

    # save full point cloud, features, and masked point clouds (pcd for all objects)
    hovsg.save_masked_pcds(path=save_dir, state="both")
    hovsg.save_full_pcd(path=save_dir)
    hovsg.save_full_pcd_feats(path=save_dir)
    
    # for debugging: load preconstructed map as follows
    # hovsg.load_full_pcd(path=save_dir)
    # hovsg.load_full_pcd_feats(path=save_dir)
    # hovsg.load_masked_pcds(path=save_dir)
    
    # create graph, only if dataset is not Replia or ScanNet
    print(params.main.dataset)
    if params.main.dataset != "replica" and params.main.dataset != "scannet" and params.pipeline.create_graph:
        hovsg.build_graph(save_path=save_dir)
    else:
        print("Skipping hierarchical scene graph creation for Replica and ScanNet datasets.")

if __name__ == "__main__":
    main()

执行下面命令：

python 复制代码

python application/create_graph.py main.dataset=hm3dsem main.dataset_path=data/hm3dsem_walks/val/00824-Dd4bFSTQ8gi/ main.save_path=data/scene_graphs/00824-Dd4bFSTQ8gi

运行信息：

(hovsg) lgp@lgp-MS-7E07:~/2025_project/HOV-SG$ python application/create_graph.py main.dataset=hm3dsem main.dataset_path=data/hm3dsem_walks/val/00824-Dd4bFSTQ8gi/ main.save_path=data/scene_graphs/00824-Dd4bFSTQ8gi

params.main.split: val

params.main.scene_id: 00824-Dd4bFSTQ8gi

params.main.dataset_path: data/hm3dsem_walks/val/00824-Dd4bFSTQ8gi/
$2025-06-29 23:52:13,474\]\[root\]\[INFO\] - Loaded ViT-H-14 model config. \[2025-06-29 23:52:17,300\]\[root\]\[INFO\] - Loading pretrained ViT-H-14 weights (checkpoints/laion2b_s32b_b79k.bin). Creating RGB-D point cloud: 100%\|███████████████████████████████████████████████████████████\| 226/226 \[00:11\<00:00, 19.32it/s$
Extracting features: 46%|██████████████████████████████▎ | 104/226 [06:09<07:12, 3.55s/it]

8、可视化场景图

执行下面命令：

python 复制代码

python application/visualize_graph.py graph_path=data/scene_graphs/00824-Dd4bFSTQ8gi/hm3dsem/graph

示例效果：（构建一个 3D场景图层次结构，包括 floor、room 和 object）

不同视角：

构建完3D场景图后，用于导航查询

示例效果：

分享完成～

【机器人】复现 HOV-SG 机器人导航 | 分层 开放词汇 | 3D 场景图

1、创建Conda环境

2、安装habitat模拟器

3、安装依赖库

4、配置OpenCLIP

4、配置SAM

5、准备HM3D数据集

6、姿态转为RGB-D观测值

7、创建场景图

8、可视化场景图

【机器人】复现 HOV-SG 机器人导航 | 分层开放词汇 | 3D 场景图