如何全面梳理机器人建图、感知和交互的语义研究，形成系统性的长尾词知识图谱？
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本文共计4317个文字，预计阅读时间需要18分钟。
编辑：SLAM领域新进展——语义SLAM综述
推荐：阅读一篇关于语义SLAM的综述文章
链接：https://arxiv.org/pdf/2101.00443.pdf
这是目前最新的关于语义SLAM的全面综述，正文约150页，包含962篇参考文献，对领域进行全面介绍。
编辑丨当SLAM遇见小王同学
推荐一篇综述
arxiv.org/pdf/2101.00443.pdf
这是目前最新的关于语义SLAM相关综述，正文一共50页，962篇引文，是相当全面的综述。说的更确切一点，这更像一本书！
为防侵权，这里简述一下部分。
声明: 本文只是个人学习记录，侵权可删。论文版权与著作权等全归原作者所有，小王自觉遵守《中华人民共和国著作权法》与《伯尔尼公约》等国内外相关法律，其他个人或者组织等转载请保留此声明！！
摘要
为了让机器人能够更丰富地与周围的世界进行导航和互动，它们可能需要对自己所处的世界有更深入的了解。在机器人学和相关研究领域，对理解的研究通常被称为语义学，它规定了世界对机器人来说“意味着什么”，并且与如何表示这种意义的问题密切相关。在需求的驱动下，以及在提高训练数据和计算资源的可用性等因素的推动下，语义学是机器人学中一个快速发展的研究领域。
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摘要
为了让机器人能够更丰富地与周围的世界进行导航和互动，它们可能需要对自己所处的世界有更深入的了解。在机器人学和相关研究领域，对理解的研究通常被称为语义学，它规定了世界对机器人来说“意味着什么”，并且与如何表示这种意义的问题密切相关。在需求的驱动下，以及在提高训练数据和计算资源的可用性等因素的推动下，语义学是机器人学中一个快速发展的研究领域。