基于RGB-D SLAM的场景物体级理解：技术、方法与应用.docx

基于RGB-DSLAM的场景物体级理解：技术、方法与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，机器人技术与增强现实等领域的迅猛发展，对场景理解提出了前所未有的挑战与机遇。RGB-DSLAM（同时定位与地图构建）技术作为实现这一目标的关键手段，正逐渐成为学术界与工业界共同关注的焦点。它不仅能够实时获取场景的三维信息，还能为后续的物体级理解提供坚实的数据基础，对于推动机器人智能化与增强现实体验的提升具有不可估量的作用。

机器人在执行任务时，精准的场景感知与理解是其实现自主决策与交互的基石。例如，在智能家居场景中，清洁机器人需要准确识别家具、地面等物体，从而规划出合理的清洁路径，