基于改进SLAM框架的动态场景三维语义地图构建方法研究
来源：计算机应用与软件杂志2024年第11期北京时间：
作者：张鹏飞, 李宏伟, 赵亚帅, 张彭昱, 冯彬彬
摘要：三维语义信息是智能机器理解世界的重要因素，是人工智能的重要一环。提出一种基于ORBSLAM2改进的SLAM框架，可以更好地适应于动态复杂环境下低纹理和感知混叠等问题的处理。结合用于语义分割的卷积神经网络提供的语义信息，通过贝叶斯方法进行语义关联，实现在Octomap中的优化定位与更新，构建一致的三维语义地图。基于公开数据集的测试结果表明，该方法在复杂环境下，整体建图精度和速度相较于传统视觉SLAM算法有一定提升，而且降低光照变换产生的影响，具有较高的应用价值。
关键词：视觉SLAM, 三维重建, 语义分割, 语义地图
