机构名称：
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摘要 - 构建语义3D地图对于搜索官方，仓库，商店和房屋感兴趣的对象很有价值。我们提出了一个映射系统，该系统会逐步构建一种语言包裹的高斯splat（腿）：详细的3D场景表示形式，该表示同时编码外观和语义是在统一的表示中。腿在网上训练，因为机器人遍历其环境，以便可以定位开放式对象查询。我们在4个房间场景上评估了腿部，在该场景中我们查询场景中的物体，以评估腿如何捕获语义含义。我们将腿与LERF [1]进行了比较，并发现尽管两个系统都具有可比的对象查询率，但腿的训练速度比LERF快3.5倍。结果表明，多相机设置和增量捆绑捆绑调节可以提高受约束的机器人轨迹的视觉重建质量，并建议腿可以定位开放式播放器和长尾对象查询，其精度高达66％。请参阅项目网站：berkeleyautomation.github.io/legs
语言插入的高斯碎片（腿）
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