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摘要
外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法，在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子，实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化，并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数，以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。
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