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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 重定位的难点 重定位，即移动平台使用预先构建的地图确定自身位置的过程，是推进机器人系统长期导航的关键。传统的几何SLAM方法依赖于特征或光流， 通常忽略了对环境的上下文和语义理解 。为了弥补这一不足，语义SLAM通过将语义信息引入过程，增强了与多样化环境元素的交互。 在语义SLAM研究中，相较于基于密集体素的方案，面向对象的SLAM由于其更加轻量和计算高效的表示形式 。 结合对象信息不仅可以增强SLAM中的里程计和局部建图的稳健性，还可能提高重定位的成功率。依赖于特征点的传统重定位方法在 适应光照变化 和 视角变化 方面常常面临挑战。将高级对象信息引入重定位过程中显著提升了其稳健性，这也凸显了对象级重定
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