室内具身智能中的语义建图—全面综述和未来方向

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25年1月来自加拿大 SFU的论文“Semantic Mapping in Indoor Embodied AI – A Comprehensive Survey and Future Directions”。 智能具身智体（例如机器人）需要在陌生的环境中执行复杂的语义任务。在智体需要具备的众多技能中，构建和维护环境的语义地图对于长期任务至关重要。语义地图以结构化的方式捕获有关环境的信息，允许智体在整个任务过程中引用它进行高级推理。虽然现有的具身智能综述侧重于一般进展或导航和操作等特定任务，但本文全面回顾具身人工智能中的语义地图构建方法，特别是室内导航。根据这些方法的结构表征（空间网格、拓扑图、密集点云或混合地图）和它们编码的信息类型（隐式特征或显式环境数据）对这些方法进行分类。本文还探讨地图构建技术的优势和局限性，强调当前的挑战，并提出未来的研究方向。该领域正朝着开发开放词汇 ………………………………