Point-Level Refinable Semantic Mapping：可在线细化点级置信度的机器人语义建图框架

研究者提出一种可在线细化的开放词汇 3D 语义建图框架，为每个物体点维护置信度分数，并利用多视角时序证据在线更新，抑制错误与过时点，同时结合物体跟踪与重识别保持实例身份。在 Replica 和 ScanNet 上，建图精度较此前方法分别提升 3.46% 和 2.55%，并在动态环境与感知噪声下表现稳健。该空间记忆用于物体导航和具身问答，成功率分别为 82.4% 和 76.7%。