Files

T

gaojie dbcbdbb59e chore: 为所有 md 文件添加 Hugo front matter

- 处理: 74 个 .md 文件
- 跳过: 0 个（无已存在的 front matter）
- 异常: 3 个（H1 缺失，用文件名兜底）
  - plans/PRISM/.research/readmes/3d-llm.md
  - plans/PRISM/.research/readmes/openmask3d.md
  - plans/PRISM/.research/readmes/openscene.md

2026-05-20 22:42:22 +08:00

7.2 KiB

Raw Blame History

title, date, draft, tags, categories

title

date

draft

Chapter 00 — 总览与命名由来

PRISM = Prior-Registered Integrated Spatial Memory 一种把"离线扫描的先验地图"与"在线相机的实时感知"统一进机器人大脑的四层空间记忆架构。

0.1 我们要解决什么问题

机器人要在真实室内环境（酒店客房、家居、办公）里完成任务，它至少要回答 4 个问题：

问题	解决它需要的信息	现有单一传感器够吗
Q1 我在哪？	全局坐标系下的位姿	❌ VIO 漂移；无先验无法重定位
Q2 我面前是什么？	当前视场内的几何与语义	✅ ZED 2i 自给
Q3 那个房间长什么样？	没去过的房间的结构	❌ 单凭实时相机做不到
Q4 那把椅子被搬过吗？	当下与历史的对比	❌ 需要"记忆"而非"感知"

单一传感器答不全 Q1+Q3+Q4。

PRISM 的答案：用 iPhone 做一次性的"先验灌入"，用 ZED 2i 做持续的"在线感知"，两者通过重定位握手绑定到同一世界坐标系，并按四层记忆分层存放、互相校准。

0.2 一图看懂 PRISM

flowchart LR
    subgraph IN[" "]
        direction TB
        IPHONE["📱 iPhone<br/>RoomPlan<br/><i>离线一次</i>"]
        ZED["📷 ZED 2i<br/>VIO + Depth<br/><i>实时 30 Hz</i>"]
    end

    subgraph BRAIN["PRISM Brain"]
        direction TB
        L4["L4<br/>语义图"]
        L3["L3<br/>拓扑图"]
        L2["L2<br/>度量"]
        L1["L1<br/>感知缓冲"]
        REG["Registrar<br/>CLIP + ICP"]
        CON["Consolidator<br/>（充电时跑）<br/>delta → 写回 LTM + 更新锚点"]
        L4 <--> L3
        L3 <--> L2
        L2 <--> L1
        L4 --> REG
        L3 --> REG
        L2 --> REG
        L1 --> REG
    end

    subgraph OUT[" "]
        direction TB
        AGENT["🤖 Agent / LLM"]
        ACT["Plan / Act"]
        AGENT -- 查询 --> ACT
    end

    IPHONE --> L4
    ZED --> REG
    L4 --> AGENT
    L3 --> AGENT
    L2 --> AGENT
    L1 --> AGENT

    style BRAIN fill:#f6f7fb,stroke:#444,stroke-width:1px
    style REG fill:#ffe9b3,stroke:#c97a00
    style CON fill:#d4f0d4,stroke:#2e7d32
    style IPHONE fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0
    style ZED fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0

左：两路输入（iPhone 偶发、ZED 2i 持续）
中：四层记忆 + 配准器 (Registrar) + 巩固器 (Consolidator)
右：上层 Agent 通过统一 API 查询记忆

0.3 为什么叫 PRISM

字母	含义	在架构中的角色
P Prior	先验	iPhone RoomPlan 灌入的离线知识——机器人没去过也"知道"
R Registered	已配准	实时观测必须先和先验对齐才能写入大脑（CLIP→ICP）
I Integrated	融合	两路数据共享同一 `SpatialMemory` Schema，不分库
S Spatial	空间	表达对象是 3D 空间，而非纯文本/纯图像
M Memory	记忆	四层 + 巩固机制，明确区分"短期/长期/语义"

类比：

棱镜把白光分成七色 ↔ PRISM 把异构观测分到四层
棱镜也能把七色合回白光 ↔ 查询时四层信息汇聚为决策
不可逆性：先验是"宪法"，在线感知是"补丁"——区分明确才能避免互相污染

0.4 PRISM 的三条核心设计原则

原则 1：分层而非分库

不要给 iPhone 数据建一个数据库、ZED 2i 数据建另一个，那样查询时会困惑。所有数据进入同一个 SpatialMemory，靠 level ∈ {L1,L2,L3,L4} 和 source ∈ {iphone,zed2i,vlm,fused} 两个字段区分。

原则 2：先验是宪法，实时是补丁

iPhone 写入的内容默认只读、高置信；ZED 2i 发现的变化先写到 delta/（补丁区），经多次确认 + 巩固才允许修改 LTM。这避免"今天客人坐了沙发 → 机器人以为沙发被搬走"这类一次性观测带来的灾难性遗忘。

原则 3：记忆要老化、要巩固

模仿人脑：

工作记忆 (L1) 几秒内被覆盖
短期记忆 (delta/) 几小时到几天
长期记忆 (LTM) 月级稳定
充电时 (Consolidator) 像"睡眠"把短期转长期，并淘汰旧锚点

0.5 一句话定义 PRISM

PRISM 是一个把"地图扫描 (iPhone)"和"具身感知 (ZED 2i)"分别落到"长期记忆"和"工作记忆"，再用配准握手与巩固机制粘合的，面向室内服务机器人的空间记忆操作系统。

0.6 PRISM 不做什么（边界说明）

为了避免范围发散：

不做	理由	推荐换什么
自动 SLAM 建图（机器人自己跑一遍把图建出来）	iPhone RoomPlan 已经足够好且 10 分钟搞定	如要自动化：可后续接 FAST-LIO2，但先验主入口仍是 RoomPlan
训练新的 3D 基础模型	重点是"系统"而非"模型"，调用现成 CLIP/SAM/YOLO-World 即可	模型层放在 `11_world_model_bridge.md` 讨论
户外/大尺度（公里级）	RoomPlan 不支持，ZED 2i 漂移会爆炸	户外用 LiDAR-Inertial 替代，整体架构理念可借鉴
多机器人同步	单机版先跑通；多机协同是 v2.0	留作 future work

0.7 谁是 PRISM 的用户

用户	用 PRISM 干什么	推荐入口章节
机器人产品经理	评估"能不能让酒店机器人记住整层楼"	00, 01, 09, 12
机器人工程师	实现一个能跑的 demo	03, 04, 05, 06, 10
研究者	与 hierarchical SLAM / 世界模型对比	02, 11, 13
运维/部署人员	部署到新场景、维护先验地图	04, 07, 12

0.8 与既有工作的关系（5 分钟版）

PRISM 不是从零发明，它是把以下三股思想合到一起：

认知科学的"多重记忆系统"（Tulving, 1985）→ 启发四层结构
分层 SLAM (Hydra, Kimera-Multi, Hovsg, ConceptGraphs) → 启发场景图作为 L4
预扫描先验 + 在线 SLAM 配准 (BIM-aided SLAM, RoomPlan-as-prior) → 启发握手机制

PRISM 的独特贡献：首次把消费级 iPhone RoomPlan 当成"先验地图源"，并设计配套的差异检测与巩固机制，使方案在 3 万元成本以内可落地。

详细对比见 11_world_model_bridge.md 末尾的"相关工作"小节。

0.9 下一步

读完本章，你应该能回答：

✅ PRISM 想解决的核心问题是什么
✅ "棱镜"比喻在哪里成立
✅ 为什么需要分层而非分库
✅ 什么不属于 PRISM 的范围

下一章 01_capability_decomposition.md 会把 iPhone 和 ZED 2i 两个传感器逐项拆开，告诉你它们各自只擅长什么、不擅长什么——这是后续所有分层决策的依据。

章节版本：v1.0 估计阅读时间：8 分钟 关键收获：理解 PRISM 命名、目标、边界、设计三原则

7.2 KiB Raw Blame History Unescape Escape