摘要
语义占据为具身智能体提供了结构化空间记忆，但现有方法多局限于单视图或房间级感知。本文提出 HIOcc 基准，统一多数据集以支持建筑级映射。进一步提出 GEM-Occ 框架，将局部视觉几何预测转化为瞬态证据，融合为包含局部缓存、房间子图及建筑图的分层持久记忆。该机制通过可见性与不确定性感知更新，显著提升了在线地图稳定性、自由空间推理及跨场景可扩展性。
AI 推荐理由
论文提出高斯证据记忆框架，核心贡献在于构建分层语义占据记忆架构。
研究机构
The Hong Kong Polytechnic University
Eastern Institute of Technology
Wuhan University
Shanghai Jiao Tong University
The University of Hong Kong
Georgia Institute of Technology
论文信息