语义拓扑图

# 语义拓扑图

## 执行摘要

本报告旨在识别并分析语义拓扑图生成领域中领先且可复现的项目论文，以满足对该特定技术领域最前沿研究的深入了解需求。语义拓扑图对于智能机器人和自主系统至关重要，它们通过结合几何信息与语义含义来提供环境的全面表示。当前趋势表明，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在视觉特征提取中的应用以及大型语言模型（LLM）在自然语言理解中的整合，正推动该领域的发展。此外，研究重点正转向实现更自然的人机交互和开放词汇、可查询的地图表示。本报告重点介绍了五篇具有代表性的论文，对其核心贡献、方法论及其可复现性（通过代码库和数据集的可用性）进行了评估。这些工作涵盖了从自然语言指令生成地图、图像目标导航到深度视觉特征整合等多个方面。尽管取得了显著进展，但高内存需求、计算效率低下以及在动态、非结构化环境中实现鲁棒映射等挑战依然存在。本报告旨在为寻求利用或贡献于这一不断发展的研究领域的科研人员和实践者提供一份全面的参考资料。

## 1. 语义拓扑图导论

### 1.1 定义与核心概念

语义图是环境的一种表示，它将几何信息与语义含义相结合1。与仅提供物体位置和障碍物的纯几何图不同，语义图能够识别和分类这些实体，从而使机器人能够理解其周围环境的上下文和重要性1。这种深层次的理解对于智能决策和有效交互至关重要。

语义图根据其表示和应用可分为多种类型：

* **2D 语义图**：将环境表示为二维网格或图像，其中每个单元格或像素都关联一个特定的语义标签1。

* **3D 语义图**：将环境表示为三维模型，其中每个点或体素都关联一个特定的语义标签1。

* **拓扑语义图**：将环境表示为图或网络，其中节点和边分别代表不同的位置和连接1。这些节点通常与唯一的标识符或标签相关联，用于捕获地点的基本特征，而不存储详细的度量信息2。边则表示不同节点之间的连通性或可导航性，指示机器人可以直接从一个节点移动到另一个节点而无需经过中间节点2。

拓扑图与度量图之间存在一种抽象关系。度量图（如占用栅格图）提供环境的详细空间信息，而拓扑图通常通过将度量图划分为语义上有意义的区域来提取2。这种抽象使得拓扑图在表示环境方面更加紧凑和高效，尤其适用于高层推理和决策任务2。这种从原始传感器数据到几何地图、再到语义注释的密集语义地图，最终抽象为拓扑图的过程，体现了机器人认知的一种层次结构。这种认知层次结构对于设计真正智能的自主系统至关重要。它表明未来的进步可能涉及这些层之间更无缝的转换和集成，使机器人能够根据任务需求在精确的局部导航（度量）和抽象的全局规划（拓扑）之间流畅切换。

### 1.2 机器人物和自主系统中的重要性与应用

语义图在使机器人在复杂和动态环境中有效运行方面发挥着至关重要的作用1。通过提供对环境丰富而细致的理解，语义图使机器人能够超越简单的避障，实现对环境的上下文感知。

语义图的关键应用包括：

* **导航与路径规划**：语义图通过提供对环境的丰富理解来支持导航和路径规划。例如，语义图可用于识别障碍物并规划安全高效的路径1。机器人可以根据语义信息（如从“厨房”到“卧室”）而非仅仅坐标序列来规划路径2。由于拓扑图简化的图结构，其上的路径规划计算效率更高2。

* **物体操作与交互**：通过提供对环境中物体位置和方向的详细理解，语义图能够支持机器人对物体的抓取和操作1。

* **场景理解与解释**：语义图可用于支持场景理解与解释，使机器人能够识别场景中的不同区域和物体，从而理解其周围环境的上下文和意义1。这进一步扩展到更高层次的推理和决策任务，例如智能家居助手或工业设施监控机器人2。

语义图在促进机器人与人类之间更好的沟通和协作方面也日益受到重视3。它们使机器人能够以人类可理解的方式理解指令和环境。这标志着机器人地图绘制领域从“我在哪里？”的纯几何定位向“这是什么地方？我如何与它互动？”的认知理解和交互的范式转变。这种转变意味着机器人技术的目标不仅仅是构建地图，更是为了使机器人能够理解并操作于以人为中心的环境中，响应类人指令并执行复杂的、上下文感知的任务。这对于未来机器人的设计具有深远的影响，使其从工业工作机器转变为智能助手。

## 2. 语义建图的当前格局与主要趋势

### 2.1 语义提取技术演进

语义提取技术在过去几十年中经历了显著演变。早期工作主要集中在简单的物体识别和分类1。几何地图的语义标注最初采用离线方法，但这些方法缺乏实时应用的能力3。

随着机器学习的兴起，研究人员尝试使用条件随机场（CRF）和随机森林算法进行语义标注，然而这些方法在语义融合方面往往效率低下且准确性不高3。部分方法通过将地图与预先构建的物体模型融合来分割实体，但这严重依赖于先验知识，限制了应用场景3。

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地推动了语义提取的进步1。CNN被广泛用于从视觉数据中进行物体检测和语义分割3。例如，PointNet（Qi et al., 2017）开创了直接处理点云进行三维形状分类和场景语义理解的先河，而SemanticFusion（McCormac et al., 2017）则整合了深度学习以实现密集的像素级语义分割3。深度学习作为语义丰富性和可扩展性的催化剂，使得从原始数据中自动提取特征成为可能，从而构建出更复杂、更精细的语义地图，超越了预定义类别的限制1。

当前的一个重要趋势是**多源信息融合**，即结合各种传感器类型和算法（如激光雷达、相机、人类引导信息）来克服单一传感器的局限性，从而提高鲁棒性和实时性能3。这种融合包括将视觉特征与空间信息相结合4。这意味着语义信息在地图中的质量和粒度与感知技术的进步，特别是深度学习的进步密切相关。深度学习架构和训练方法学的持续发展将直接转化为更通用和鲁棒的语义建图能力，减少对人工特征工程和领域特定先验知识的需求。

### 2.2 新兴趋势

语义建图领域正在经历几个显著的新兴趋势，这些趋势旨在提升机器人的认知能力和人机交互的自然性。

* **自然语言集成**：一个重要的趋势是利用自然语言（文本路径）来生成地图并促进导航5。大型语言模型（LLM）正被探索用于理解这些文本指令，并将其转换为拓扑图，使机器人能够根据高层人类命令生成新的路径5。

* **开放词汇、可查询和任务无关的地图**：该领域正朝着地图表示的方向发展，这些表示不受预定义类别的限制，可以动态查询，并能适应各种任务而无需重新训练6。这使得在新环境中具有更大的灵活性和泛化能力。

* **通过标注语义地图（ASM）进行记忆表示**：MapNav 等新模型提出利用 ASM 来替代传统的历史观测数据，从而减少存储和计算开销，同时提供精确的物体映射和结构化导航信息7。这些 ASM 可以通过显式文本标签来增强关键区域，将抽象语义转化为清晰的导航提示7。

自然语言的集成和“开放词汇、可查询、任务无关”地图的开发代表着机器人技术向更直观、更用户友好的方向发展5。这意味着未来的机器人将能够理解人类的日常语言指令，并适应新颖情境，而无需大量的预先编程。这种发展与人机交互的重点密切相关3。未来的最佳建图解决方案不仅在技术上是高效的，而且能够与人类的沟通模式无缝集成，从而降低用户的认知负担，并扩大机器人系统在非专业环境中的可访问性和适用性。

### 2.3 持续挑战与未来研究方向

尽管语义建图领域取得了显著进展，但仍面临一些持续的挑战，这些挑战也指明了未来的研究方向：

* **高内存需求与计算效率低下**：语义建图，特别是涉及密集表示和深度学习的方法，仍然面临高内存消耗和计算成本的挑战6。这对于资源受限的机器人平台上的实时应用尤其如此。

* **复杂动态环境中的鲁棒性**：确保语义建图系统在具有纹理缺失、显著光照变化以及存在移动物体或人员的高速动态场景等挑战性环境中的通用性和可靠性仍然是一个难题3。

* **抽象概念迁移与未知实体感知**：一个关键挑战是开发能够将所学概念泛化到全新、未见环境的算法，并主动感知和分类未知语义实体3。这超越了简单地识别已知物体。

* **语义地图的有效应用**：一个重要的未解决问题是如何充分有效地利用这些地图中嵌入的丰富语义信息，以实现实际的机器人导航和操作任务，从而建立从语义识别到智能行动的完整系统3。

* **基准评估数据库的需求**：目前迫切需要标准化、公认且可靠的评估标准，以及涵盖多种环境类型、表现形式和布局的综合语义地图数据库，以确保测试和比较的信息完整性3。

在可复现性方面，用户明确要求可复现的论文，而研究表明，虽然一些论文明确表示将发布代码和数据集以确保可复现性7，但在实践中，直接的代码链接可能并不总是立即可用4。这种在可复现性声明与实际资源可用性之间的不一致，凸显了学术研究中的一个系统性挑战。尽管开放科学原则日益受到重视，但实际执行（例如，提供持久、易于发现的代码/数据链接）仍不一致。这对于研究人员而言意味着，论文中关于可复现性的声明需要进行严格验证，而那些明确提供直接、可运行链接的项目（如8）对于实际实施更具价值。这也表明学术出版界需要更好的基础设施和执行机制来确保真正的可复现性。

## 3. 语义拓扑图生成的领先可复现项目

本节将详细介绍在语义拓扑图生成领域做出重要贡献并以其可复现性而著称的突出研究项目。这些项目的选择基于其创新性、报告的性能以及相关代码和/或数据集的可用性。

**表1：语义拓扑图生成领先项目概览**

|                                                                                               |                                  |                                                 |                                                                                           |                                                                       |         |

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| Language to Map (Deguchi et al., 2024)                                                        | 从自然语言路径指令生成拓扑图并自动创建新路径           | 使用LLM理解文本路径，评估隐式地图与显式地图的生成效果                    | 论文中提及“代码、数据和媒体关联”，但未提供直接GitHub链接5                                                         | 显式地图生成在真实环境路径指令上准确性显著高于隐式地图5                                          | 610     |

| Topological Semantic Graph Memory (Kim et al., CoRL 2022)                                     | 增量式构建基于地标的语义图记忆，用于图像目标导航         | 拓扑语义图记忆 (TSGM) 将物体图整合到拓扑图中，无需显式位置信息即可估计3D空间拓扑信息 | GitHub:(https://github.com/rllab-snu/TopologicalSemanticGraphMemory)8；提供数据集和预训练模型8        | 图像目标导航任务中，成功率提升 5.0-9.0%，SPL 提升 7.0-23.5%8                            | 5911    |

| Semantic MapNet (Cartillier et al., 2020)                                                     | 从自我中心视角构建分配式顶层语义地图和表示            | 包含自我中心视觉编码器、特征投影器和空间记忆张量，结合投影相机几何和神经表示学习        | GitHub:(https://github.com/vincentcartillier/Semantic-MapNet)9；提供Matterport3D数据集链接和预训练权重9 | Matterport3D数据集上，mIoU 绝对提升 4.01-16.81%，Boundary-F1 绝对提升 3.81-19.69%12 | 83-8613 |

| Topological Semantic Mapping by Consolidation of Deep Visual Features (Sousa & Bassani, 2022) | 通过整合深度视觉特征进行拓扑语义建图               | 使用CNN (GoogLeNet) 从2D图像中提取深度视觉特征，创建区域视觉特征的统一表示  | 论文中提及“代码、数据和媒体关联”，但详细信息显示代码不可用4                                                           | 能够整合区域视觉特征并用于物体和地点类别识别，结果非常有前景4                                       | 10-1116 |

| MapNav (Zhang et al., 2025)                                                                   | 基于VLM的视觉-语言导航中，通过标注语义地图实现新颖的记忆表示 | 利用标注语义地图 (ASM) 替代历史帧，构建并更新顶层语义地图，增强显式文本标签       | 论文承诺将发布ASM生成源代码和数据集7                                                                      | 在模拟和真实环境中均达到SOTA性能7                                                   | 127     |

**表2：可复现性详情与资源**

|                                                                                               |                                                                |                                                                                 |                                                                                                                |

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| Language to Map (Deguchi et al., 2024)                                                        | 未提供直接链接，论文提及“代码、数据和媒体关联”5                                      | 真实环境生成的路径指令数据集5                                                                 | 论文提及“Replicate Toggle”和“Spaces Toggle”用于演示5                                                                    |

| Topological Semantic Graph Memory (Kim et al., CoRL 2022)                                     | (https://github.com/rllab-snu/TopologicalSemanticGraphMemory)8 | Gibson 数据集；提供用于模仿学习和图生成的数据集下载链接8                                                | Python 3.7, PyTorch 1.10, Detectron2, Habitat-sim 0.2.1, Habitat 0.2.1；提供 Jupyter notebook 演示和详细的数据生成、训练、评估脚本8 |

| Semantic MapNet (Cartillier et al., 2020)                                                     | (https://github.com/vincentcartillier/Semantic-MapNet)9        | Matterport3D 数据集；提供语义密集点云、GT 顶层语义地图、ObjectNav-Challenge-data 的 Google Drive 链接9 | Python 3.6, PyTorch v1.4+；需安装 Habitat-sim 0.1.7 和 Habitat-lab 0.1.6；提供`requirements.txt`、训练/测试脚本和演示脚本9         |

| Topological Semantic Mapping by Consolidation of Deep Visual Features (Sousa & Bassani, 2022) | 未提供直接链接，详细信息指出代码不可用4                                           | 真实世界室内数据集4                                                                      | 论文提及使用 GoogLeNet (PyTorch) 和浅层 MLP4                                                                            |

| MapNav (Zhang et al., 2025)                                                                   | 论文承诺将发布源代码和数据集7                                                | 未具体说明，但用于VLM-based Vision-and-Language Navigation7                              | 论文承诺将发布 ASM 生成源代码和数据集7                                                                                         |

### 3.1 “Language to Map: Topological map generation from natural language path instructions” (Deguchi et al., 2024)

这篇由 Deguchi 等人于2024年发表并被 IEEE 机器人与自动化国际会议 (ICRA) 接受的论文5，提出了一种从自然语言（文本路径）描述的路径信息生成地图的方法。该研究旨在解决视觉-语言导航 (VLN) 任务中用户解释成本高昂的问题，即用户需要为每次导航会话详细解释路径。

**核心贡献与方法论**：该论文的核心在于提出了一种通过文本路径创建拓扑图并自动生成新路径的系统5。研究人员认为大型语言模型（LLM）可以用于理解文本路径，并提出了两种方法进行评估：一种是将隐式地图存储在 LLM 的内存中，通过提示创建；另一种是生成显式地图，即构建由节点和边组成的拓扑图，并在每个节点存储动作信息5。实验结果表明，在真实环境生成的路径指令上，生成显式地图的准确性显著高于将隐式地图存储在 LLM 中的方法5。这种方法使得在信息充足的情况下，可以估计未描述路径上的路径和路点动作5。

**可复现性详情**：尽管论文中明确提及“代码、数据和媒体关联”的切换选项以及“Replicate Toggle”和“Spaces Toggle”用于演示5，但根据现有信息，并未提供该项目的直接 GitHub 仓库链接。对作者 Hideki Deguchi、Kazuki Shibata 和 Shun Taguchi 的 GitHub 资料的查询也未能直接找到与该论文相关的代码库20。这意味着，尽管论文声称可复现性资源存在，但其直接可访问性在所提供的资料中存在不足，这可能对其他研究人员的复现工作构成挑战。

**关键结果与影响**：该研究通过实验证明了显式地图在准确性方面的优越性，为降低 VLN 中路径描述负担提供了新的途径5。截至2024年11月，该论文已被引用6次10，表明其作为ICRA 2024的最新工作，已开始引起学术界的关注。

### 3.2 “Topological Semantic Graph Memory for Image Goal Navigation” (Kim et al., CoRL 2022)

这篇由 Kim 等人于2022年在机器人学习会议 (CoRL) 上发表的口头报告论文，提出了一种增量式收集基于地标的语义图记忆的方法，并利用该记忆进行图像目标导航8。

**核心贡献与方法论**：该工作的核心思想是引入拓扑语义图记忆 (TSGM)，它将物体图整合到拓扑图中8。TSGM 的一个关键方面是，即使不使用显式位置信息，它也能够估计物体的三维空间拓扑信息8。TSGM 由三个主要部分组成：图构建器（接收 RGB-D 图像构建拓扑语义图）、跨图混合器（利用收集到的记忆获取上下文信息）和记忆解码器（将上下文记忆作为输入以确定目标动作）8。

**可复现性详情**：该项目在可复现性方面表现出色，提供了详细的资源。其 PyTorch 实现可在 GitHub 仓库`rllab-snu/TopologicalSemanticGraphMemory`上找到8。代码已在 Python 3.7、PyTorch 1.10、Detectron2、Habitat-sim 0.2.1 和 Habitat 0.2.1 环境下开发和测试8。仓库中包含用于可视化 TSGM 生成过程的 Jupyter notebook (

`build_tsgm_demo`)，以及用于模仿学习和图数据收集的详细脚本8。此外，作者还提供了预收集的模仿学习数据和图数据，以及预训练模型供下载8。该项目采用 MIT 许可证8。

**关键结果与影响**：在图像目标导航任务中，TSGM 显著优于竞争基线，成功率提升了 5.0-9.0%，SPL（Success weighted by Path Length）提升了 7.0-23.5%8。这表明 TSGM 能够找到高效的路径。截至2023年，该论文已被引用59次11，显示了其在该领域的显著影响力和认可度23。

### 3.3 “Semantic MapNet: Building Allocentric Semantic Maps and Representations from Egocentric Views” (Cartillier et al., 2020)

这篇由 Cartillier 等人于2020年发表的论文（arXiv:2010.01191，并被 AAAI 2021 接受），提出了一种从自我中心视角构建分配式顶层语义地图和表示的方法9。

**核心贡献与方法论**：Semantic MapNet (SMNet) 旨在解决从自我中心 RGB-D 观测（已知姿态）构建分配式顶层语义地图的任务9。SMNet 结合了投影相机几何和神经表示学习的优势25。其核心组件包括：一个自我中心视觉编码器（编码每个自我中心 RGB-D 帧）、一个特征投影器（将自我中心特征投影到平面图上的适当位置）以及一个空间记忆张量25。通过这种设计，SMNet 能够学习丰富、可重用的空间-语义表示25。

**可复现性详情**：该项目提供了全面的代码和数据资源，具有高度可复现性。其代码托管在 GitHub 仓库`vincentcartillier/Semantic-MapNet`9。代码在 Ubuntu 16.04、Python 3.6 和 PyTorch v1.4+ 环境下测试通过9。项目依赖 Habitat 模拟器进行自我中心帧渲染，并提供了 Habitat-sim 和 Habitat-lab 的特定版本要求9。仓库中包含了

`requirements.txt`文件、`demo.py`、`train.py`和`test.py`等关键脚本9。此外，还提供了 Matterport3D 数据集、物体点云、GT 顶层语义地图以及 ObjectNav-Challenge-data 的下载链接9。作者还发布了预训练的 SMNet 和 RedNet 权重9。该项目采用 BSD 许可证9。

**关键结果与影响**：在 Matterport3D 数据集上的语义建图任务中，SMNet 在平均 IoU (mIoU) 上显著优于竞争基线 4.01-16.81%（绝对值），在 Boundary-F1 指标上优于 3.81-19.69%（绝对值）12。此外，研究还展示了 SMNet 构建的神经情景记忆和空间-语义分配式表示如何用于后续任务，如物体导航和具身问答25。截至2021年，该论文已被引用83-86次13，表明其在该领域产生了广泛的影响。

### 3.4 “Topological Semantic Mapping by Consolidation of Deep Visual Features” (Sousa & Bassani, 2022)

这篇由 Sousa 和 Bassani 于2022年发表在 IEEE Robotics and Automation Letters 上的论文，介绍了一种通过整合深度视觉特征进行拓扑语义建图的方法4。

**核心贡献与方法论**：该方法旨在解决传统语义建图在识别后丢失视觉数据的问题4。它利用 CNN (GoogLeNet) 从机器人在环境中操作时捕获的2D图像中提取深度视觉特征，并通过平均化创建这些视觉特征的整合表示4。这些整合的表示允许灵活地识别区域的语义属性，并可用于其他视觉任务4。该方法灵感来源于具有时变结构的自组织映射 (SOM)4。在拓扑图构建过程中，每个节点包含空间位置、整合视觉特征和平均特征距离三个向量4。节点通过空间距离竞争以确定代理的拓扑位置，并根据阈值决定插入新节点或通过移动平均更新现有节点的整合视觉特征4。整合的视觉特征向量可用于通过 GoogLeNet 的线性分类层（无需重新训练）对物体进行分类，并使用浅层多层感知器 (MLP) 获取区域的地点类别4。

**可复现性详情**：尽管论文在 arXiv 页面上提及“代码、数据和媒体关联”的切换选项4，但详细信息明确指出“文档中未提供您请求的信息”，即论文未提供访问或实现数据集的具体代码或详细说明4。这在可复现性方面构成了一个明显的挑战，因为缺乏直接的代码和数据集链接会阻碍其他研究人员对该方法进行复现和进一步开发。

**关键结果与影响**：在真实世界室内数据集上的实验表明，该方法能够整合区域的视觉特征，并利用它们识别物体和地点类别作为语义属性，同时指示图像的拓扑位置，取得了非常有前景的结果4。截至2022年，该论文已被引用10-11次16。

### 3.5 “MapNav: A Novel Memory Representation via Annotated Semantic Maps for VLM-based Vision-and-Language Navigation” (Zhang et al., 2025)

这篇由 Zhang 等人于2025年2月在 arXiv 上发布的预印本论文，提出了一种在基于视觉-语言模型（VLM）的视觉-语言导航（VLN）中，通过标注语义地图（ASM）实现的新颖记忆表示方法7。

**核心贡献与方法论**：传统的 VLN 方法严重依赖历史观测作为时空上下文进行决策，导致显著的存储和计算开销7。MapNav 引入了一种新颖的端到端 VLN 模型，它利用 ASM 来替代历史帧7。具体而言，该方法在每个情节开始时构建一个顶层语义地图，并在每个时间步进行更新，从而实现精确的物体映射和结构化导航信息7。随后，通过为关键区域添加显式文本标签来增强该地图，将抽象语义转化为清晰的导航提示，从而生成 ASM7。MapNav 代理将构建的 ASM 作为输入，并利用 VLM 强大的端到端能力来支持 VLN7。

**可复现性详情**：该论文明确承诺将发布其 ASM 生成源代码和数据集以确保可复现性7。尽管目前尚未提供直接的 GitHub 链接或数据集下载地址，但这一承诺对于该领域的未来研究具有重要价值。

**关键结果与影响**：广泛的实验表明，MapNav 在模拟和真实世界环境中均取得了最先进（SOTA）的性能7。这验证了该方法的有效性，并预示其作为 VLN 中一种新的记忆表示方法，将为该领域的未来研究铺平道路7。截至2025年，该论文已被引用12次7，作为一篇近期预印本，其影响力正在逐步显现。

## 4. 比较分析与建议

### 4.1 方法比较、优势与局限性

上述领先项目代表了语义拓扑图生成领域的不同研究方向和技术路径，各自具有独特的优势和局限性。

* **自然语言驱动的拓扑图生成 (Deguchi et al., 2024)**：该方法的核心优势在于其对自然语言指令的理解和利用，显著降低了用户与机器人交互的复杂性5。通过 LLM 将文本路径转换为显式拓扑图，实现了更直观的路径规划。然而，该方法的可复现性在所提供的资料中存在挑战，缺乏直接的代码和数据集链接，这可能阻碍其在更广泛研究社区中的应用和验证。

* **图像目标导航的拓扑语义图记忆 (Kim et al., CoRL 2022)**：TSGM 的优势在于其能够增量式构建语义图记忆，并将其应用于图像目标导航，且无需显式位置信息即可估计3D空间拓扑信息8。其显著的性能提升和高度可复现的代码及数据集使其成为一个极具吸引力的研究起点。然而，其性能可能依赖于高质量的 RGB-D 图像输入和物体图的准确性。

* **自我中心视角构建分配式语义地图 (Cartillier et al., 2020)**：Semantic MapNet 的创新之处在于从自我中心视角构建分配式顶层语义地图，结合了投影几何和神经表示学习9。这使得机器人能够从其自身经验中构建全面的环境理解。其代码和数据集的完善性也使其成为一个高度可复现的项目。然而，该方法可能对已知姿态的准确性有较高要求，且其主要关注点是生成密集语义地图，而非纯粹的拓扑结构，尽管其输出可以作为拓扑抽象的基础。

* **深度视觉特征整合的拓扑语义建图 (Sousa & Bassani, 2022)**：该方法通过整合深度视觉特征来创建区域的统一表示，实现了对语义属性的灵活识别4。其优势在于能够保留视觉信息的丰富性，并将其用于多种视觉任务。然而，其最大的局限性在于可复现性方面的信息不一致，尽管论文提及代码关联，但详细资料表明代码不可用，这极大地限制了其被其他研究人员复现和扩展的可能性。

* **基于 VLM 的标注语义地图 (Zhang et al., 2025)**：MapNav 代表了 VLN 领域的前沿，通过利用 ASM 替代历史观测，有效解决了存储和计算开销问题7。其承诺发布源代码和数据集，预示着高可复现性。作为一项非常新的工作，其长期影响和在更广泛环境中的泛化能力尚待全面评估。

从方法论上看，这些项目共同反映了语义建图领域从传统几何方法向深度学习驱动的语义理解的转变1。它们都致力于解决机器人如何在复杂环境中更智能地感知、理解和导航的问题。Kim et al. 和 Cartillier et al. 的工作在可复现性方面表现突出，提供了详尽的代码和数据资源，这对于推动领域发展至关重要。相比之下，Deguchi et al. 和 Sousa & Bassani 的工作在可复现性方面存在信息不足或不一致的问题，这凸显了学术界在确保研究成果可复现性方面仍需努力。

### 4.2 针对不同研究或应用场景的建议

根据上述分析，针对不同的研究或应用场景，可以提出以下建议：

* **对于追求高层人机交互和自然语言理解的研究**：

  * **Deguchi et al. (2024) 的“Language to Map”**提供了一个有前景的方向。如果研究重点在于如何让机器人理解并执行基于自然语言的复杂指令，该论文的显式地图生成方法值得深入研究。然而，在着手复现之前，建议主动联系作者以获取更直接的代码和数据集访问权限，因为现有资料并未提供这些直接链接。

* **对于图像目标导航和具身智能体的研究**：

  * **Kim et al. (CoRL 2022) 的“Topological Semantic Graph Memory”**是一个极佳的选择。其高度可复现的代码库、详细的安装和演示说明以及预训练模型使其成为一个理想的起点。该方法特别适用于需要机器人通过视觉感知识别目标并进行高效导航的场景，例如室内服务机器人。

* **对于构建全面环境表示和多任务应用的研究**：

  * **Cartillier et al. (2020) 的“Semantic MapNet”**提供了从自我中心视角构建分配式顶层语义地图的强大能力。如果研究目标是为机器人提供一个丰富、可重用的空间-语义环境表示，以支持物体导航、具身问答等多种任务，那么该项目非常适合。其完善的可复现性资源也大大降低了入门门槛。

* **对于探索深度视觉特征整合和鲁棒语义识别的研究**：

  * **Sousa & Bassani (2022) 的“Topological Semantic Mapping by Consolidation of Deep Visual Features”**提供了在拓扑建图中整合深度视觉特征的独特视角。然而，考虑到其可复现性信息的不足，建议在投入大量资源前，优先考虑其他代码和数据更易于获取的项目，或将其作为理论参考。

* **对于探索未来视觉-语言导航和记忆表示的研究**：

  * **Zhang et al. (2025) 的“MapNav”**作为一项前沿工作，承诺提供源代码和数据集，对于关注 VLM-based VLN 和新型记忆表示的研究人员具有吸引力。由于其发布日期较新，建议密切关注其代码和数据集的实际发布情况，并准备好探索其在不同环境下的泛化能力和鲁棒性。

总而言之，在选择项目时，除了考虑其创新性和性能外，**可复现性**应被视为一个关键因素。直接提供代码、数据集和详细文档的项目（如 Kim et al. 和 Cartillier et al.）能够显著加速研究进程，促进知识共享和成果验证。对于那些声称可复现但缺乏直接资源的论文，研究人员应持谨慎态度，并准备好进行额外的沟通和资源探索。

## 5. 结论

语义拓扑图生成是机器人和自主系统领域的核心研究方向，它赋予机器人在复杂环境中进行高层理解和智能决策的能力。本报告分析了该领域中几项领先且具有可复现潜力的工作，揭示了当前的技术前沿和发展趋势。

核心发现表明，深度学习，特别是 CNN 和 LLM 的应用，正在彻底改变语义信息的提取和利用方式，使得机器人能够从原始感知数据中学习更丰富、更抽象的环境概念，并理解自然语言指令。这种技术进步正推动机器人技术从简单的定位和导航向更具认知能力和人机交互友好性的方向发展。机器人不再仅仅关注“我在哪里”，而是更深入地理解“这是什么地方，我该如何与它互动”。

尽管取得了显著进展，但该领域仍面临诸多挑战，包括高昂的计算和内存需求、在动态和非结构化环境中实现鲁棒性，以及将抽象概念迁移到未知环境的能力。此外，如何将建立的语义地图充分应用于实际的机器人任务，实现从感知到智能行动的无缝衔接，仍是一个开放的研究问题。

在可复现性方面，本报告发现了一些值得关注的现象。虽然开放科学和可复现性在学术界日益受到重视，并有项目明确承诺发布代码和数据集，但实际操作中仍存在信息不一致或资源不易获取的情况。例如，一些论文声称提供代码链接，但实际提供的资料中并未包含直接可用的 GitHub 仓库。这凸显了学术界在确保研究成果真正可复现性方面仍需改进，并强调了研究人员在评估和选择项目时，对可复现性声明进行严格验证的重要性。

展望未来，语义拓扑图生成领域将继续朝着更智能、更通用、更易于人机协作的方向发展。未来的研究将需要重点关注解决计算效率、鲁棒性以及泛化能力等挑战，并建立更完善的基准评估体系。同时，推动开放科学实践，确保研究成果的真正可复现性，将是加速该领域进步的关键因素。