基于多模态大模型的语义协同SLAM地图融合拼接方法

本发明涉及一种基于多模态大模型的语义协同SLAM地图融合拼接方法通过部署多个智能体，采集原始数据并预处理得到多模态感知数据；再将数据输入局部SLAM模块，结合语义一致性损失微调多模态大模型，构建各智能体的局部几何与语义地图；随后融合特征并映射得到局部全局语义特征图，计算智能体间相对位姿以配准地图；最后对初步全局地图优化、推理，整合形成语义完整、几何精度达标的最终全局语义地图。该方法能够有效解决现有地图拼接过程中出现的精度不足、鲁棒性差、缺乏语义信息和难以适应动态场景等问题，有效提高全局地图构建的效率、准确性和智能化水平。