【摘 要】
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基于深度学习的飞速发展，语义信息逐渐成为SLAM（Simultaneous Location and Mapping）领域的研究热点。由于环境以及传感器本身带来的噪声问题，现有大多数语义SLAM算法所构建的语义地图中存在一些异常点，导致构建的语义地图缺乏一致性，并且影响算法精度。损失函数可以调整对异常点分配的权重，从而抑制异常点的存在。但是大多数语义SLAM算法使用的损失函数本身模型固定，不能很好
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基于深度学习的飞速发展，语义信息逐渐成为SLAM（Simultaneous Location and Mapping）领域的研究热点。由于环境以及传感器本身带来的噪声问题，现有大多数语义SLAM算法所构建的语义地图中存在一些异常点，导致构建的语义地图缺乏一致性，并且影响算法精度。损失函数可以调整对异常点分配的权重，从而抑制异常点的存在。但是大多数语义SLAM算法使用的损失函数本身模型固定，不能很好地适应周围环境噪声的变化。为了解决此问题，提出了一种变结构的鲁棒语义SLAM算法，称为VS-SLAM。采
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