SpatialLM通过将点云数据转化为带语义标签的结构化场景信息，为机器人提供了高级环境理解能力，这是实现智能路径规划的关键。具体体现在三个方面：
- 建筑结构识别：准确建模墙壁、门窗的位置，帮助机器人避开固定障碍物并找到出入口。
- 物体级语义理解：输出带有方向边界框的物体检测结果（如”沙发: 长2m×宽0.8m，朝东摆放”），使机器人能精确计算绕行路径。
- 多源数据适应：无论使用激光雷达还是普通摄像头，都能生成统一格式的空间表征，保障算法泛用性。
相比传统SLAM技术仅提供几何地图，SpatialLM的语义输出让机器人不仅能”看见”环境，还能真正”理解”每个物体的功能和可交互性，这对复杂场景下的决策至关重要。
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