人工智能AI实战100讲（一）-机器人语义建图（上）

内容摘要：

本文因为篇幅较长，分为上下两篇博文，下篇博文参见机器人语义建图（下）

当代移动机器人技术的发展已经推动了一系列相关技术的进步。其中就包括语义建图，它能提供对空间的抽象和人机交流的手段。最近语义建图的各种引入和发展催生了这篇文章，文中对现有方法进行了明确地分析。对几种算法按照各自的主要特征(即可扩展性、推断模型、时间一致性和拓扑地图的使用情况)进行了分类。语义地图相关的应用也在文章开头进行了概述，主要强调人机交互、认知表达和规划能力。文中还详细讨论了目前公开可用的、适合用于评估语义建图技术的验证集和基准测试。最后，尝试探讨了开放性问题的解决方案。

关键词：

移动机器人，语义地图，拓扑地图，时间一致性，对象识别，地点识别，人机交互，认知表达，规划

一、引言

上面引用的比喻(见原文)被逻辑地理学的创造者用来解释该术语(逻辑地理学)。但是今天的机器人专家已经意识到，他们面临着与当地村民相同的问题，而另一种情况则相反。如今，人们可能会认为，SLAM问题已经被解决了，但这一过程(SLAM)的输出只有当人们带着罗盘和测量单元的时候才能使用。因此，移动机器人的行为就像机器制图师，他们无法与当地村村民（即人类居民）交流，这些村民是凭借习惯来在自己的环境中导航的（意思就是，人类凭借经验和习惯而产生的导航能力无法直接转换成机器人建图所需的精确、一致的方位和距离）。因此，现

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