Semantic Visual Simultaneous Localization and Mapping: A Survey on State of the Art, Challenges, and Future Directions

📄 arXiv: 2510.00783v1 📥 PDF

作者: Thanh Nguyen Canh, Haolan Zhang, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-01

💡 一句话要点

综述语义视觉SLAM技术，分析现状、挑战与未来方向

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义SLAM 视觉SLAM 机器人导航 环境建图 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有语义SLAM综述缺乏对最新进展和持续挑战的全面覆盖，阻碍了研究人员对该领域全局的把握。
  2. 该研究提出统一的问题公式和模块化解决方案框架，将语义SLAM分解为视觉定位、语义特征提取、建图等离散阶段。
  3. 研究探讨了深度学习和大型语言模型在语义SLAM中的应用，并回顾了相关数据集，为未来研究方向提供参考。

📝 摘要（中文）

语义SLAM是机器人和计算机视觉领域中的一个关键研究方向，它侧重于机器人系统的同步定位，并将语义信息关联起来，以构建周围环境的最准确和完整的综合模型。自从二十多年前语义SLAM的第一个基础性工作出现以来，该领域受到了各个科学界的越来越多的关注。尽管其意义重大，但该领域缺乏包含最新进展和持续挑战的全面综述。因此，本研究对语义SLAM技术的最新进展进行了全面考察，旨在阐明当前趋势和关键障碍。本研究首先深入探讨了视觉SLAM的演变，概述了其优势和独特特征，同时也批判性地评估了以往的综述文献。随后，提出了统一的问题公式和模块化解决方案框架的评估，该框架将问题划分为离散的阶段，包括视觉定位、语义特征提取、建图、数据关联和回环闭合优化。此外，本研究还研究了替代方法，如深度学习和大型语言模型的利用，以及对当代SLAM数据集的相关研究的回顾。最后，讨论了潜在的未来研究方向，本研究为寻求驾驭语义SLAM复杂前景的研究人员提供了一个全面的资源。

🔬 方法详解

问题定义：语义SLAM旨在解决机器人同时定位自身和构建周围环境语义地图的问题。现有方法在环境理解的准确性、鲁棒性和效率方面仍存在挑战，尤其是在动态、复杂和光照变化剧烈的环境中。此外，如何有效融合视觉信息和语义信息，以及如何利用先验知识和上下文信息来提高SLAM系统的性能，也是亟待解决的问题。

核心思路：该综述的核心思路是对现有语义SLAM方法进行系统性的分类和分析，并从视觉定位、语义特征提取、建图、数据关联和回环闭合优化等多个角度，深入探讨各种方法的优缺点。通过对不同方法的对比和评估，总结出当前语义SLAM领域的研究热点和难点，并为未来的研究方向提供指导。

技术框架：该综述首先回顾了视觉SLAM的发展历程，然后提出了一个统一的语义SLAM问题公式和模块化解决方案框架。该框架将语义SLAM问题分解为以下几个主要模块：1) 视觉定位：利用视觉传感器估计机器人的位姿；2) 语义特征提取：从图像中提取语义信息，如物体类别、属性和关系；3) 建图：构建包含几何和语义信息的环境地图；4) 数据关联：将观测到的语义特征与已知的地图信息进行关联；5) 回环闭合优化：检测并纠正地图中的累积误差。

关键创新：该综述的关键创新在于提出了一个统一的语义SLAM问题公式和模块化解决方案框架，为研究人员提供了一个清晰的分析和比较不同语义SLAM方法的视角。此外，该综述还深入探讨了深度学习和大型语言模型在语义SLAM中的应用，并对未来的研究方向进行了展望。

关键设计：该综述并没有提出新的算法或模型，而是对现有方法进行了全面的回顾和分析。在讨论深度学习和大型语言模型在语义SLAM中的应用时，该综述重点关注了如何利用这些技术来提高语义特征提取的准确性和鲁棒性，以及如何利用先验知识和上下文信息来提高SLAM系统的整体性能。具体的技术细节包括卷积神经网络的结构设计、损失函数的选择、以及数据增强的方法等。

📊 实验亮点

该综述全面回顾了语义SLAM领域的最新进展，并提出了一个统一的问题公式和模块化解决方案框架，为研究人员提供了一个清晰的分析和比较不同语义SLAM方法的视角。此外，该综述还深入探讨了深度学习和大型语言模型在语义SLAM中的应用，并对未来的研究方向进行了展望，为该领域的研究人员提供了宝贵的参考。

🎯 应用场景

语义SLAM技术在机器人导航、自动驾驶、增强现实、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。通过构建包含语义信息的环境地图，机器人可以更好地理解周围环境，从而实现更智能、更安全的自主导航。在自动驾驶领域，语义SLAM可以帮助车辆识别交通标志、行人和其他车辆，从而提高驾驶安全性。在增强现实和虚拟现实领域，语义SLAM可以实现更逼真的场景渲染和更自然的交互体验。

📄 摘要（原文）

Semantic Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a critical area of research within robotics and computer vision, focusing on the simultaneous localization of robotic systems and associating semantic information to construct the most accurate and complete comprehensive model of the surrounding environment. Since the first foundational work in Semantic SLAM appeared more than two decades ago, this field has received increasing attention across various scientific communities. Despite its significance, the field lacks comprehensive surveys encompassing recent advances and persistent challenges. In response, this study provides a thorough examination of the state-of-the-art of Semantic SLAM techniques, with the aim of illuminating current trends and key obstacles. Beginning with an in-depth exploration of the evolution of visual SLAM, this study outlines its strengths and unique characteristics, while also critically assessing previous survey literature. Subsequently, a unified problem formulation and evaluation of the modular solution framework is proposed, which divides the problem into discrete stages, including visual localization, semantic feature extraction, mapping, data association, and loop closure optimization. Moreover, this study investigates alternative methodologies such as deep learning and the utilization of large language models, alongside a review of relevant research about contemporary SLAM datasets. Concluding with a discussion on potential future research directions, this study serves as a comprehensive resource for researchers seeking to navigate the complex landscape of Semantic SLAM.