该论文题目为《An Object SLAM Framework for Association, Mapping, and High-Level Tasks》，文中提出了一个完整的物体级SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）框架。首先提出了用于数据关联、物体参数化和语义地图创建的关键技术，然后基于创建的物体地图探究了在多项下游任务中应用，包括机械臂主动探索与物体抓取、增强现实、场景图匹配与语义重定位。这项研究为物体级SLAM的理论构建与SLAM在真实环境中的应用提供了新思路和解决方案。
图1提出方法的系统框架
链接：IEEE Transactions on Robotics为机器人学领域公认的三大顶级期刊（Science Robotics/T-RO/ IJRR）之一，所发表的学术成果通常代表着机器人领域最先进的重大进展，要求论文在理论和工程实现上同时推动机器人学的进步，对机器人领域学术研究和工业应用具有重要意义。据悉，这是我校首篇第一作者为东北大学的IEEE T-RO论文，实现了我校IEEE T-RO期刊论文零的突破。
此外，机器人学院近期在智能机器人系统的定位、视觉和控制等方面，在IEEE TMM、TIM、TCSVT、TNNLS、TII、TIE、IEEE ICRA、IROS等国际顶级期刊和顶级会议上发表学术论文多篇，展示了我校在国际智能机器人领域创新性基础研究的突出成果。
