深度学习赋能下的室内场景语义SLAM技术探索与突破.docx
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一、引言
1.1研究背景与动机
在当今科技飞速发展的时代，机器人技术与人工智能领域取得了显著的进步，室内场景语义SLAM技术作为其中的关键组成部分，在机器人导航、智能家居等众多领域展现出了不可或缺的重要性。
在机器人导航领域，精准的定位与地图构建是机器人实现自主移动的基础。传统的SLAM技术主要侧重于几何信息的处理，通过对环境中特征点、线、面等几何元素的提取与匹配，来实现机器人的定位与地图构建。然而，在复杂的室内环境中，仅仅依靠几何信息往往难以满足机器人对环境全面理解的需求。例如，在一个堆满家具的房间里，机器人仅知道各个物体的几何形状和位置关系是不够的，它还需要了解这些物体的语义信息
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