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本文提出了一个全局一致的语义SLAM系统（GCSLAM）和一个语义融合定位子系统（SF-Loc），在复杂的停车场环境中实现了准确的语义地图构建和稳健的定位。本文的系统采用视觉摄像头（前视和环视）、IMU和轮速编码器作为输入传感器配置。本文工作的第一部分是GCSLAM。GCSLAM引入了一个新颖的因子图来优化位姿和语义地图，该因子图结合了基于多传感器数据和鸟瞰图（BEV）语义信息的创新误差项。此外，GCSLAM还集成了一个全局车位管理模块，用于存储和管理停车位观测信息。SF-Loc是本文工作的第二部分，它利用GCSLAM构建的语义地图进行基于地图的定位。SF-Loc将匹配结果和里程计位姿与一个新颖的因子图结合起来。本文的系统在两个真实世界的数据集上展示了比现有SLAM系统更优越的性能，展现了在稳健的全局定位和精确的语义地图构建方面出色的能力
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