地图是机器人环境理解和执行交互任务的基础。三维摄像机可获取场景一定距离和分辨率的二维图像信息和三维信息。随着机器人任务的逐步复杂和工作范围的增大，基于三维视觉传感器的点云地图在人机交互、存储和计算更新方面存在严重制约。为此，本项目引入二维/三维摄像机融合的复合三维视觉系统，开展机器人室内场景复合语义地图创建方法研究。主要包括：.①建立层次式复合三维语义地图模型，有效融合三维点云地图、特征地图和语义地图优势，提升大场景下机器人导航、智能交互和快速定位能力；.②研究基于二维和三维摄像机融合的机器人三维运动估计和路径优化方法，提高视觉程计在不同场景下的鲁棒性和估计精度；.③基于场景图像和三维信息，提出无先验知识的三维场景智能分割方法，建立分割区域目标的词袋描述模型，研究场景特定目标语义识别方法；.④根据连续三维视觉信息，探索基于语义目标和几何特性的大规模室内场景节点语义识别方法，实现语义地图创建
