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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 写在前面 & 笔者的个人理解 上交的工作：本文提出了一种全局一致的语义SLAM系统（GCSLM）和语义融合定位子系统（SF-Loc），在复杂的停车场中实现了精确的语义建图和鲁棒的定位。视觉相机（前视和环视）、IMU和车轮编码器构成了我们系统的输入传感器配置。我们工作的第一部分是GCSLAM。GCSLAM引入了一种新的因子图来优化位姿和语义图，该图结合了基于多传感器数据和BEV（鸟瞰图）语义信息的创新误差项。此外，GCSLAM还集成了一个全局停车位管理模块，用于存储和管理停车位观测值。SF-Loc是我们工作的第二部分，它利用GCSLAM构建的语义图进行基于地图的定位。SF-Loc将配准结果和里程计位姿与一个新的因子图相结合。我们的系统在两个真实
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