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随着实际应用需求的不断提高,传统视觉同步定位与地图构建（visual simultaneous localization and mapping,VSLAM）难以建立符合要求的环境地图。语义VSLAM在传统VSLAM基础框架上引入深度学习获取环境图像的语义信息,并且构建环境的3D点云语义地图,能为更高层次的交互任务提供有效支持。通过分析传统的VSLAM框架中视觉里程计、回环与优化以及建图上的不足,阐述了近年来使用语义信息改善VSLAM系统性能及为环境交互任务提供助力的方法。最后,结合研究现状结论及课题组正在开展的工作对语义VSLAM未来研究方向及应用进行展望。