內容摘要：

本文因為篇幅較長，分為上下兩篇博文，下篇博文參見機器人語義建圖（下）

 

當代移動機器人技術的發展已經推動了一系列相關技術的進步。其中就包括語義建圖，它能提供對空間的抽象和人機交流的手段。最近語義建圖的各種引入和發展催生了這篇文章，文中對現有方法進行了明確地分析。對幾種算法按照各自的主要特征(即可擴展性、推斷模型、時間一致性和拓撲地圖的使用情況)進行了分類。語義地圖相關的應用也在文章開頭進行了概述，主要強調人機交互、認知表達和規劃能力。文中還詳細討論了目前公開可用的、適合用于評估語義建圖技術的驗證集和基準測試。最后，嘗試探討了開放性問題的解決方案。

關鍵詞：

移動機器人，語義地圖，拓撲地圖，時間一致性，對象識別，地點識別，人機交互，認知表達，規劃

一、引言

上面引用的比喻(見原文)被邏輯地理學的創造者用來解釋該術語(邏輯地理學)。但是今天的機器人專家已經意識到，他們面臨著與當地村民相同的問題，而另一種情況則相反。如今，人們可能會認為，SLAM問題已經被解決了，但這一過程(SLAM)的輸出只有當人們帶著羅盤和測量單元的時候才能使用。因此，移動機器人的行為就像機器制圖師，他們無法與當地村村民（即人類居民）交流，這些村民是憑借習慣來在自己的環境中導航的（意思就是，人類憑借經驗和習慣而產生的導航能力無法直接轉換成機器人建圖所需的精確、一致的方位和距離）。因此，現

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能AI实战100讲（一）-机器人语义建图（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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