SLAM 點雲圖鑑Point clouds for construction
C-03

既有綜述比較

把營建相關的既有 SLAM 與點雲綜述放在一起比較：各篇涵蓋什麼、如何檢索與分類、如何處理品質與工地證據，以及各自指出的缺口。每一篇都標出查核程度：僅讀摘要的綜述只能說明它寫了什麼，不能用來斷言它沒寫什麼。

本頁內容

這些綜述的出發點各不相同：有的從營建機器人的定位與導航切入，有的談行動測繪設備與實景擷取，有的關注點雲在 Scan-to-BIM 等下游應用的品質需求，也有通用的 3D LiDAR SLAM 技術綜述。本頁以固定欄位把它們並排，方便看出哪些議題已有多篇處理、哪些證據只停在定性描述。

比較對象共 22 篇綜述。矩陣的「查核程度」沿用擷取紀錄：已讀全文 3 篇、已讀部分章節 6 篇、僅讀摘要 13 篇。2026-09-26 已補讀其中 10 篇的全文（原先只讀摘要的 4 篇與只讀部分章節的 6 篇），下方各節依補讀結果撰寫；矩陣欄位尚待依全文重新產生。證據庫的全文複核紀錄另顯示，矩陣中其餘標為僅讀摘要的綜述，除一篇無法取得全文外也已讀過全文，但尚未依本頁的比較問題逐篇判讀。另有四篇非綜述研究在下方作為比較參照（營建工地的 LiDAR SLAM 評估、SLAM 地圖評估框架、BIM 輔助定位、Scan-vs-BIM 的點雲品質需求），但不列入矩陣 (Feng et al., 2025; Hu et al., 2025; Zhang et al., 2026; Rebolj et al., 2017)。

比較矩陣

欄位包括：時間與檢索、問題定位、技術範圍、分類架構、比較深度、品質與不確定性、工地證據、可重現資產與查核程度。寬畫面以表格呈現（可橫向捲動，表頭與首欄固定）；窄畫面改為卡片，「問題定位」直接顯示，其餘欄位收合。

中文內容是查證紀錄英文擷取的翻譯，意義以原文為準；「欄位內容」可切換為擷取原文，方便逐字對照。

查核程度
主題脈絡
欄位內容
顯示欄位

取消勾選可隱藏欄位，方便逐欄比較。

顯示 22 / 22 篇綜述、9 / 9 個欄位

綜述時間與檢索檢索到何時？如何選文？有無經典文獻路徑？問題定位重點是導航、建圖、量測、點雲處理，還是工程決策？技術範圍包含哪些感測、估計架構與表示？分類架構分類維度是否互斥、可重複使用？比較深度是摘要列舉、定性表格、同條件實驗，還是任務證據綜整？品質與不確定性是否區分軌跡、幾何、工程任務與參考量測？工地證據是否辨識真實工地、已完工建築、模擬與跨場景限制？可重現資產是否有文獻庫、評估規範、資料或程式？查核程度書目、摘要或全文？對應章節在哪裡？
Li et al., 2026aKSCE Journal of Civil EngineeringA structured review of SLAM generation in the AEC industry: Technical framework, site-specific challenges, and adaptive strategies全文營建機器人定位與 SLAM

PRISMA；Web of Science 與 Scopus；2014-01-01 至 2025-04-23；報告布林檢索式；1029 筆紀錄，移除 214 筆重複，保留 304 篇（Sec. 2.1-2.2）。2014 年以前無經典文獻路徑。

AEC 機器人的 SLAM 地圖與軌跡如何生成，以及為何在工地失效；情境包括導航、檢測與進度監測。

感測器（LiDAR、相機、IMU、無線電）、點雲、視覺與語意特徵、LO/VO/VIO/LIO 與 IMU 預積分、位姿圖、因子圖、光束法平差、稀疏/稠密/語意/拓撲地圖。已讀章節中唯一提到的隱式神經方法為 HI-SLAM。

五模組生成流程，加上四個挑戰面向（平台限制、機制層、環境物理因素、任務與環境錯配）。

定性表格

已讀全文中未明確區分軌跡、地圖幾何、任務成果與參考量測；品質以定性方式討論（如粒度過粗、漂移、與 BIM 不對齊）。

引用工地研究，但未依驗證環境分類證據，也未報告工地數量。

已讀內容中未見釋出的文獻資料庫、編碼表或評估規範。

全文

章節定位Sec. 1; Sec. 2.1-2.2; Sec. 4.5 Table 7; Sec. 5.1; Sec. 5.3 Table 9; Sec. 6; Sec. 7

已讀範圍（8 項）
  • Abstract
  • Sec. 1
  • Sec. 2 Methodology (2.1-2.3)
  • Sec. 3 Bibliometric results incl. Tables 1-2
  • Sec. 4.1-4.5 incl. Tables 3-7
  • Sec. 5.1-5.3 incl. Tables 8-9
  • Sec. 6
  • Sec. 7
Yarovoi & Cho, 2024Automation in ConstructionReview of simultaneous localization and mapping (SLAM) for construction robotics applications全文營建機器人定位與 SLAM

已讀全文中未見檢索協定、資料庫、時間範圍或納入準則；屬敘事型綜述，共 76 篇參考文獻（依 Crossref 參考文獻數）。

營建自主機器人的定位與建圖，著重導航，以及讓操作者了解 SLAM 的失效模式；僅簡短提及離線 SLAM 適合測量地圖或竣工 BIM。

粒子濾波、EKF/UKF、因子圖（g2o、GTSAM、iSAM2）；相機、RGB-D、LiDAR、IMU；ORB-SLAM 系列、DSO/LDSO、LOAM、V-LOAM、Loam-Livox、LeGO-LOAM、LIO-SAM、ART-SLAM、Wildcat、TVL-SLAM。已讀內容未討論稠密、神經或高斯地圖表示，也未討論 FAST-LIO2 或 KISS-ICP 類方法。

三個屬性：計算時機（線上或離線）、感測融合方式、感測器類型（Sec. 2）；限制分為漂移、退化、快速運動三類（Sec. 3）。

同條件實驗

區分軌跡誤差（RMSE、STD）與地圖指標（相對於以真值位姿生成之參考點雲的平均最近鄰距離）。無獨立幾何參考（如 TLS）、無任務層指標，也未討論參考量測的不確定性。

使用於營建工地錄製的 Hilti 2022 序列；以定性方式討論營建特有的感測劣化；未依驗證環境為文獻編碼。

使用公開資料集；論文資料可向作者索取；未報告釋出的程式碼、參數檔或評估規範。

全文

章節定位Sec. 2; Sec. 3.4; Sec. 5 Tables 2-4; Sec. 6; Data availability

已讀範圍（10 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Sec. 1 Introduction
  • Sec. 2 SLAM background
  • Sec. 3 SLAM limitations (3.1-3.4)
  • Sec. 4 SLAM algorithms
  • Sec. 5 Experiments and results incl. Tables 1-4
  • Sec. 6 Conclusions
  • Data availability
  • Reference list
Otero et al., 2020Automation in ConstructionMobile indoor mapping technologies: A review全文行動測繪與實景擷取

非系統性；自述為文獻與平台規格的雙重回顧；未報告資料庫或日期。

為營建與建築用途挑選市售室內行動建圖設備。

市售手持、背包與推車系統；LiDAR、RGB-D、TLS 感測器；無演算法層內容。

物理配置 × 建圖感測器。

定性表格

精度取自規格表；未區分軌跡、幾何、任務或參考量測。

無。

無。

全文

章節定位Sec. 1; Sec. 3.1-3.5; Sec. 4

已讀範圍（6 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Sec. 1
  • Sec. 2.1-2.3
  • Sec. 3.1-3.5 incl. Tables 1-6
  • Sec. 4
Chen et al., 2026Automation in ConstructionLocalization and navigation of construction robots: A human-centric review部分全文營建機器人定位與 SLAM

Scopus 與 WoS，2005-2025（至 2025-12-31），英文期刊與會議論文；不重複紀錄為期刊 2712 筆、會議 3448 筆；全文篩選 581+428 篇；保留 153+82 篇；滾雪球法增加 46 篇；最終 281 篇（Sec. 2）。

機器人定位與導航（L&N）及人因，而非產出供量測使用的點雲。

人工標記、射頻、光學式定位、SLAM（2D LiDAR、LIO-SAM、ORB-SLAM）、BIM 輔助定位路線、導航地圖（度量、拓撲、混合）、路徑規劃與控制。

依賴基礎設施、免基礎設施與混合三類定位；四種 BIM 輔助路線；差異類型；導航地圖類型。

定性表格

Table 2 將報告的定位精度與真值來源、環境並列，部分區分了參考量測與結果；已讀章節未評估地圖幾何與任務成果。

Table 2 區分實驗室與真實工地部署；指出多數研究屬探索性質。

詮釋資料與分析結果可向作者索取（Data availability）。

部分全文

章節定位Sec. 2; Sec. 4.2.1; Sec. 4.2.2; Sec. 4.4.3 Table 2; Sec. 5.1; Sec. 7.1; Sec. 8

已讀範圍（13 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Sec. 1
  • Sec. 2 Review methodology
  • Sec. 3 Overview
  • Sec. 4 intro
  • Sec. 4.2 intro, 4.2.1 SLAM-based, 4.2.2 BIM-based
  • Sec. 4.4.1-4.4.3 incl. Table 2
  • Sec. 5 intro
  • Sec. 5.1 Environment mapping
  • Sec. 7.1-7.3
  • Sec. 8
  • Data availability
Di Stefano et al., 2021Geomatics, Natural Hazards and RiskMobile 3D scan LiDAR: a literature review部分全文行動測繪與實景擷取

Scopus、WoS、ScienceDirect、Google Scholar、CiteSeerX；2010-2020（另含 2021 年初文章）；關鍵字檢索；89 篇；每篇由兩位作者閱讀（Sec. 4）。

MLS 在各測繪領域的表現與適用性。

人員攜行、輪式、船載、雪橇與空載 MLS；GNSS/IMU 定位與 SLAM 定位；已讀章節無演算法層分析。

五個應用領域 × 平台類型。

摘要列舉

彙整相對於 TLS 或測量參考的精度；討論誤差類型（漂移、雙層表面）以及公差與成圖比例尺的關係；未區分軌跡與地圖。

領域層級（都市、地下、文化資產）；未編碼施工階段工地。

無。

部分全文

章節定位Sec. 4; Sec. 5.2.1; Sec. 5.2.3; Sec. 6.3; Sec. 6.4; Sec. 7

已讀範圍（6 項）
  • Abstract
  • Sec. 2
  • Sec. 4
  • Sec. 5.1-5.3 (text; Tables 1-10 not rendered)
  • Sec. 6.1-6.4
  • Sec. 7
Chen & Luo, 2026Automation in ConstructionIndoor scan-to-BIM workflows: Progress, challenges, and future directions (2014–2024)部分全文點雲下游應用與品質需求

PRISMA；僅 Web of Science；2014 至 2024 年 7 月；關鍵字組與研究領域見 Table 2；109 篇（Sec. 2）。

由點雲生成室內空間的竣工 BIM；營運維護的資訊需求。

資料擷取與前處理（簡述）、分割、辨識、參數化建模；已讀章節未分析 SLAM 建圖（留給其他綜述）。

實作路徑與關鍵步驟；模型成果面向（自動化程度、效率、精度、粒度）。

定性表格

記錄各研究的精度指標與評估對象不一致；已讀章節未區分擷取軌跡、點雲幾何與參考量測不確定性。

Table A.6 列出案例（部分為工地），但未分類驗證環境。

未使用資料（Data availability）。

部分全文

章節定位Sec. 2.2-2.3; Sec. 5.1; Sec. 6; Sec. 7.3-7.4; Table A.7

已讀範圍（11 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Sec. 1 incl. Table 1
  • Sec. 2.1-2.3 incl. Table 2
  • Sec. 5.1
  • Sec. 6
  • Sec. 7.3
  • Sec. 7.4
  • Sec. 8
  • Appendix Tables A.6-A.7
  • Data availability
Luo et al., 2026Automation in ConstructionIndoor scan-to-BIM automation: From mobile perception to 3D building modelling部分全文點雲下游應用與品質需求

Sec. 3.1（驗證者已讀）：為出版統計自專門資料庫（如 Web of Science、IEEE Xplore）取得文獻，分析於 2025 年 3 月進行；列表整理刊登至少五篇 Scan-to-BIM 文章的期刊（Table 1）。Sec. 3.1 未報告檢索式、時間範圍、篩選數量或納入準則。

端到端的室內 Scan-to-BIM 自動化，以行動 LiDAR 建圖作為感知階段。

頭盔、背包、手持、輪式與四足 MLS；機械式與固態 LiDAR、深度相機；投影式、特徵式（LOAM 系列、幾何特徵、全域描述子）與深度學習式建圖；分割；構件建模；資料集與指標。

四模組流程（設備、擷取與對齊、語意理解、構件建模）；建圖方法三分類。

定性表格

區分建圖指標（RTE、RRE）、BIM 幾何、完整度、語意與精簡度指標；呼籲發展任務導向指標；已讀章節未處理參考量測不確定性或 SLAM 點雲的幾何指標。

指出資料集多樣性有限（辦公、住宅）；已讀章節未明確編碼施工中工地的證據。

資料可向作者索取；未釋出資料庫或評估規範。

部分全文

章節定位Sec. 1.3; Sec. 3.3; Sec. 4.1 Table 5; Sec. 4.2.5; Sec. 5.2; Sec. 6

已讀範圍（13 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Sec. 1.3 Existing surveys
  • Sec. 1.4 Contributions
  • Sec. 2.1-2.2
  • Sec. 3.2 incl. Table 2
  • Sec. 3.3.1-3.3.4 incl. Table 3
  • Sec. 4.1 incl. Table 5
  • Sec. 4.2.1-4.2.5
  • Sec. 5.1-5.5
  • Sec. 6
  • Data availability
  • selected reference entries [32]-[36], [40]
Aryan et al., 2021Automation in ConstructionPlanning for terrestrial laser scanning in construction: A review部分全文點雲下游應用與品質需求

自述為系統性回顧（Sec. 1.2），但 Sec. 1-2 與 Sec. 7 開頭（驗證者已讀）未見資料庫、檢索式、時間範圍或篩選數量；結論提及近十年 13 篇重點研究，其中 8 篇在近五年（Sec. 7）。Sec. 3-6 未讀。

在時間限制內最佳化 TLS 測站位置，以達到資料品質要求。

TLS；完整度、LOA/LOD、可配準性；基於模型與不基於模型的規劃（後者與 SLAM 的下一最佳視點相關）。

品質準則分級；P4S 的輸入、限制條件與最佳化演算法。

定性表格

區分完整度、點位精度、解析度與配準；強調 LOA 需要獨立的控制量測。

未查證（Sec. 4 未讀）。

未見。

部分全文

章節定位Sec. 1.2; Sec. 2.1-2.3; Sec. 7

已讀範圍（5 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Sec. 1.2
  • Sec. 2.1-2.3 incl. Table 1
  • Sec. 7.1-7.5
Wang & Kim, 2019Advanced Engineering InformaticsApplications of 3D point cloud data in the construction industry: A fifteen-year review from 2004 to 2018部分全文點雲下游應用與品質需求

2004 至 2018 年 7 月；人工檢索選定期刊與會議，並以 Google Scholar 與 Scopus 關鍵字檢索；197 篇（Sec. 2）。

點雲在營建中的應用，以及資料擷取與處理應如何滿足應用需求。

雷射掃描、攝影測量、影片；品質參數（精度、空間解析度、覆蓋率）；掃描規劃；語意豐富化；視覺化平台。

應用分為三維重建、幾何品質檢查與其他應用。

摘要列舉

以精度、解析度與覆蓋率定義品質，並以定性方式連結應用需求；已讀章節未處理軌跡誤差或 SLAM 特有的誤差來源。

未查證（應用章節 3.x 未讀）。

已讀章節未報告。

部分全文

章節定位Sec. 2; Sec. 4.1.1; Sec. 4.1.2; Sec. 5.1; Sec. 6

已讀範圍（6 項）
  • Abstract
  • Sec. 2 Literature search incl. Table 1
  • Sec. 4 intro
  • Sec. 4.1.1-4.1.2
  • Sec. 5.1
  • Sec. 6
Ghadimzadeh Alamdari et al., 2025SensorsA Review of Simultaneous Localization and Mapping for the Robotic-Based Nondestructive Evaluation of Infrastructures僅摘要MDPI營建機器人定位與 SLAM

未查證

封閉且無 GPS 條件下，用於基礎設施機器人非破壞檢測的 SLAM（摘要）。

視覺、LiDAR 與融合式 SLAM；以基準測試比較 11 個開源系統（摘要）。

依感測融合類型與年代（摘要）。

同條件實驗

未查證（摘要僅提及精度與計算資源）。

自行蒐集的資料集加上一個測試資料集（摘要）；環境細節未查證。

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract (OpenAlex)
Zeng et al., 2024Developments in the Built EnvironmentAutonomous mobile construction robots in built environment: A comprehensive review僅摘要營建機器人定位與 SLAM（本頁歸類）

摘要以外未查證（184 篇、近 15 年）。

行動營建機器人及其關鍵技術（摘要）。

未查證

應用、通用技術與專用技術（目錄）。

摘要列舉

未查證

摘要指出多數研究在實驗室進行。

未查證

僅摘要

章節定位abstract; outline

已讀範圍（2 項）
  • Abstract
  • Section outline (headings only)
Anwar & Azhar, 2026Smart and Sustainable Built EnvironmentA systematic review on the application of reality capture in the construction industry僅摘要行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

PRISMA；Scopus 與 WoS；2019-2023 年期刊論文（摘要）。

實景擷取在營建中的應用（摘要）。

雷射掃描、攝影測量、影片擷取（摘要）。

未查證

摘要列舉

未查證

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Structured abstract (OpenAlex)
Elhashash et al., 2022SensorsA Review of Mobile Mapping Systems: From Sensors to Applications僅摘要MDPI行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

未查證

一般行動建圖系統（摘要）。

感測器、平台、市售 MMS、處理流程（摘要）。

未查證

摘要列舉

未查證

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract (OpenAlex)
Rao et al., 2022Automation in ConstructionReal-time monitoring of construction sites: Sensors, methods, and applications僅摘要行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

未查證

營建工地即時監測（摘要）。

建圖感測器、定位與通訊感測器、平台；場景理解、定位、追蹤（目錄）。

感測器、方法、應用；混合語意豐富度框架（Highlights）。

摘要列舉

未查證

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract; highlights; outline

已讀範圍（3 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Section outline (headings only)
Adán et al., 2019Remote SensingAutonomous Mobile Scanning Systems for the Digitization of Buildings: A Review僅摘要MDPI行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

未查證

用於建物數位化的自主掃描（摘要）。

未查證

未查證

定性表格

未查證（摘要提及評估）。

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract (OpenAlex)
Puente et al., 2013MeasurementReview of mobile mapping and surveying technologies僅摘要行動測繪與實景擷取

未查證

市售行動地面雷射掃描系統的表現（摘要）。

定位、掃描與影像裝置；廠商規格（摘要）。

建圖級與測量級（摘要）。

定性表格

規格層級；摘要未顯示有獨立驗證。

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract (complete on publisher page; verifier re-read)
Zhou et al., 2026Automation in ConstructionDeep learning for 3D point cloud processing in construction: PRISMA-based systematic review (2016–2025)僅摘要點雲下游應用與品質需求（本頁歸類）

PRISMA 2020；Scopus 與 WoS；2016-2025；94 篇期刊論文（摘要）。

營建點雲處理的深度學習與交付成果就緒度（摘要）。

分割、分類、重建與補全；點 MLP、圖與核、體素稀疏 CNN、Transformer 等模型家族（目錄）。

任務導向分類，連結目標、任務、流程位置、資料集來源與交付成果就緒度（摘要）。

定性表格

未查證（僅讀摘要；不能斷言未涉及）。

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract; highlights; outline

已讀範圍（3 項）
  • Highlights
  • Abstract
  • Section outline (headings only)
Mirzaei et al., 2022Advanced Engineering Informatics3D point cloud data processing with machine learning for construction and infrastructure applications: A comprehensive review僅摘要點雲下游應用與品質需求（本頁歸類）

未查證（Sec. 2 未讀）。

以機器學習處理營建與基礎設施點雲（摘要）。

分類與分群方法；營建、設施管理、測量領域的應用（目錄）。

方法類型 × 應用領域（目錄）。

摘要列舉

未查證

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract; outline

已讀範圍（2 項）
  • Abstract
  • Section outline (headings only)
Xu & Stilla, 2021IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote SensingToward Building and Civil Infrastructure Reconstruction From Point Clouds: A Review on Data and Key Techniques僅摘要點雲下游應用與品質需求（本頁歸類）

未查證

由點雲重建建物與土木基礎設施（摘要）。

雷射掃描與立體匹配的資料擷取；處理技術（摘要）。

未查證

摘要列舉

未查證

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract (OpenAlex)
Pătrăucean et al., 2015Advanced Engineering InformaticsState of research in automatic as-built modelling僅摘要點雲下游應用與品質需求

未查證

自動竣工幾何建模（摘要）。

未查證

未查證

摘要列舉

未查證

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract
Tang et al., 2010Automation in ConstructionAutomatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A review of related techniques僅摘要點雲下游應用與品質需求

未查證

由雷射掃描自動建立竣工 BIM（摘要）。

幾何建模、物件辨識、關係建模；知識表示（摘要）。

三項核心作業（摘要）。

摘要列舉

摘要指出文中概述了績效評估指標；細節未查證。

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract
Zhang et al., 2024aThe Photogrammetric Record3D LiDAR SLAM: A survey僅摘要通用 LiDAR SLAM 技術（本頁歸類）

未查證

通用 3D LiDAR SLAM（摘要）。

純 LiDAR 與多感測融合 SLAM、資料集、指標、商用方案（摘要）。

未查證

摘要列舉

未查證（摘要提及評估指標）。

未查證

未查證

僅摘要

章節定位abstract

已讀範圍（1 項）
  • Abstract (OpenAlex)
有已查證內容11 / 2222 / 2219 / 2216 / 2222 / 2211 / 229 / 229 / 22不適用
  1. Li et al., 2026aKSCE Journal of Civil EngineeringA structured review of SLAM generation in the AEC industry: Technical framework, site-specific challenges, and adaptive strategies全文營建機器人定位與 SLAM

    問題定位

    AEC 機器人的 SLAM 地圖與軌跡如何生成，以及為何在工地失效；情境包括導航、檢測與進度監測。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    PRISMA；Web of Science 與 Scopus；2014-01-01 至 2025-04-23；報告布林檢索式；1029 筆紀錄，移除 214 筆重複，保留 304 篇（Sec. 2.1-2.2）。2014 年以前無經典文獻路徑。

    技術範圍

    感測器（LiDAR、相機、IMU、無線電）、點雲、視覺與語意特徵、LO/VO/VIO/LIO 與 IMU 預積分、位姿圖、因子圖、光束法平差、稀疏/稠密/語意/拓撲地圖。已讀章節中唯一提到的隱式神經方法為 HI-SLAM。

    分類架構

    五模組生成流程，加上四個挑戰面向（平台限制、機制層、環境物理因素、任務與環境錯配）。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    已讀全文中未明確區分軌跡、地圖幾何、任務成果與參考量測；品質以定性方式討論（如粒度過粗、漂移、與 BIM 不對齊）。

    工地證據

    引用工地研究，但未依驗證環境分類證據，也未報告工地數量。

    可重現資產

    已讀內容中未見釋出的文獻資料庫、編碼表或評估規範。

    查核程度
    全文

    章節定位Sec. 1; Sec. 2.1-2.2; Sec. 4.5 Table 7; Sec. 5.1; Sec. 5.3 Table 9; Sec. 6; Sec. 7

    已讀範圍（8 項）
    • Abstract
    • Sec. 1
    • Sec. 2 Methodology (2.1-2.3)
    • Sec. 3 Bibliometric results incl. Tables 1-2
    • Sec. 4.1-4.5 incl. Tables 3-7
    • Sec. 5.1-5.3 incl. Tables 8-9
    • Sec. 6
    • Sec. 7
  2. Yarovoi & Cho, 2024Automation in ConstructionReview of simultaneous localization and mapping (SLAM) for construction robotics applications全文營建機器人定位與 SLAM

    問題定位

    營建自主機器人的定位與建圖，著重導航，以及讓操作者了解 SLAM 的失效模式；僅簡短提及離線 SLAM 適合測量地圖或竣工 BIM。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    已讀全文中未見檢索協定、資料庫、時間範圍或納入準則；屬敘事型綜述，共 76 篇參考文獻（依 Crossref 參考文獻數）。

    技術範圍

    粒子濾波、EKF/UKF、因子圖（g2o、GTSAM、iSAM2）；相機、RGB-D、LiDAR、IMU；ORB-SLAM 系列、DSO/LDSO、LOAM、V-LOAM、Loam-Livox、LeGO-LOAM、LIO-SAM、ART-SLAM、Wildcat、TVL-SLAM。已讀內容未討論稠密、神經或高斯地圖表示，也未討論 FAST-LIO2 或 KISS-ICP 類方法。

    分類架構

    三個屬性：計算時機（線上或離線）、感測融合方式、感測器類型（Sec. 2）；限制分為漂移、退化、快速運動三類（Sec. 3）。

    比較深度
    同條件實驗
    品質與不確定性

    區分軌跡誤差（RMSE、STD）與地圖指標（相對於以真值位姿生成之參考點雲的平均最近鄰距離）。無獨立幾何參考（如 TLS）、無任務層指標，也未討論參考量測的不確定性。

    工地證據

    使用於營建工地錄製的 Hilti 2022 序列；以定性方式討論營建特有的感測劣化；未依驗證環境為文獻編碼。

    可重現資產

    使用公開資料集；論文資料可向作者索取；未報告釋出的程式碼、參數檔或評估規範。

    查核程度
    全文

    章節定位Sec. 2; Sec. 3.4; Sec. 5 Tables 2-4; Sec. 6; Data availability

    已讀範圍（10 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Sec. 1 Introduction
    • Sec. 2 SLAM background
    • Sec. 3 SLAM limitations (3.1-3.4)
    • Sec. 4 SLAM algorithms
    • Sec. 5 Experiments and results incl. Tables 1-4
    • Sec. 6 Conclusions
    • Data availability
    • Reference list
  3. Otero et al., 2020Automation in ConstructionMobile indoor mapping technologies: A review全文行動測繪與實景擷取

    問題定位

    為營建與建築用途挑選市售室內行動建圖設備。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    非系統性；自述為文獻與平台規格的雙重回顧；未報告資料庫或日期。

    技術範圍

    市售手持、背包與推車系統；LiDAR、RGB-D、TLS 感測器；無演算法層內容。

    分類架構

    物理配置 × 建圖感測器。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    精度取自規格表；未區分軌跡、幾何、任務或參考量測。

    工地證據

    無。

    可重現資產

    無。

    查核程度
    全文

    章節定位Sec. 1; Sec. 3.1-3.5; Sec. 4

    已讀範圍（6 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Sec. 1
    • Sec. 2.1-2.3
    • Sec. 3.1-3.5 incl. Tables 1-6
    • Sec. 4
  4. Chen et al., 2026Automation in ConstructionLocalization and navigation of construction robots: A human-centric review部分全文營建機器人定位與 SLAM

    問題定位

    機器人定位與導航（L&N）及人因，而非產出供量測使用的點雲。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    Scopus 與 WoS，2005-2025（至 2025-12-31），英文期刊與會議論文；不重複紀錄為期刊 2712 筆、會議 3448 筆；全文篩選 581+428 篇；保留 153+82 篇；滾雪球法增加 46 篇；最終 281 篇（Sec. 2）。

    技術範圍

    人工標記、射頻、光學式定位、SLAM（2D LiDAR、LIO-SAM、ORB-SLAM）、BIM 輔助定位路線、導航地圖（度量、拓撲、混合）、路徑規劃與控制。

    分類架構

    依賴基礎設施、免基礎設施與混合三類定位；四種 BIM 輔助路線；差異類型；導航地圖類型。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    Table 2 將報告的定位精度與真值來源、環境並列，部分區分了參考量測與結果；已讀章節未評估地圖幾何與任務成果。

    工地證據

    Table 2 區分實驗室與真實工地部署；指出多數研究屬探索性質。

    可重現資產

    詮釋資料與分析結果可向作者索取（Data availability）。

    查核程度
    部分全文

    章節定位Sec. 2; Sec. 4.2.1; Sec. 4.2.2; Sec. 4.4.3 Table 2; Sec. 5.1; Sec. 7.1; Sec. 8

    已讀範圍（13 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Sec. 1
    • Sec. 2 Review methodology
    • Sec. 3 Overview
    • Sec. 4 intro
    • Sec. 4.2 intro, 4.2.1 SLAM-based, 4.2.2 BIM-based
    • Sec. 4.4.1-4.4.3 incl. Table 2
    • Sec. 5 intro
    • Sec. 5.1 Environment mapping
    • Sec. 7.1-7.3
    • Sec. 8
    • Data availability
  5. Di Stefano et al., 2021Geomatics, Natural Hazards and RiskMobile 3D scan LiDAR: a literature review部分全文行動測繪與實景擷取

    問題定位

    MLS 在各測繪領域的表現與適用性。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    Scopus、WoS、ScienceDirect、Google Scholar、CiteSeerX；2010-2020（另含 2021 年初文章）；關鍵字檢索；89 篇；每篇由兩位作者閱讀（Sec. 4）。

    技術範圍

    人員攜行、輪式、船載、雪橇與空載 MLS；GNSS/IMU 定位與 SLAM 定位；已讀章節無演算法層分析。

    分類架構

    五個應用領域 × 平台類型。

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    彙整相對於 TLS 或測量參考的精度；討論誤差類型（漂移、雙層表面）以及公差與成圖比例尺的關係；未區分軌跡與地圖。

    工地證據

    領域層級（都市、地下、文化資產）；未編碼施工階段工地。

    可重現資產

    無。

    查核程度
    部分全文

    章節定位Sec. 4; Sec. 5.2.1; Sec. 5.2.3; Sec. 6.3; Sec. 6.4; Sec. 7

    已讀範圍（6 項）
    • Abstract
    • Sec. 2
    • Sec. 4
    • Sec. 5.1-5.3 (text; Tables 1-10 not rendered)
    • Sec. 6.1-6.4
    • Sec. 7
  6. Chen & Luo, 2026Automation in ConstructionIndoor scan-to-BIM workflows: Progress, challenges, and future directions (2014–2024)部分全文點雲下游應用與品質需求

    問題定位

    由點雲生成室內空間的竣工 BIM；營運維護的資訊需求。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    PRISMA；僅 Web of Science；2014 至 2024 年 7 月；關鍵字組與研究領域見 Table 2；109 篇（Sec. 2）。

    技術範圍

    資料擷取與前處理（簡述）、分割、辨識、參數化建模；已讀章節未分析 SLAM 建圖（留給其他綜述）。

    分類架構

    實作路徑與關鍵步驟；模型成果面向（自動化程度、效率、精度、粒度）。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    記錄各研究的精度指標與評估對象不一致；已讀章節未區分擷取軌跡、點雲幾何與參考量測不確定性。

    工地證據

    Table A.6 列出案例（部分為工地），但未分類驗證環境。

    可重現資產

    未使用資料（Data availability）。

    查核程度
    部分全文

    章節定位Sec. 2.2-2.3; Sec. 5.1; Sec. 6; Sec. 7.3-7.4; Table A.7

    已讀範圍（11 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Sec. 1 incl. Table 1
    • Sec. 2.1-2.3 incl. Table 2
    • Sec. 5.1
    • Sec. 6
    • Sec. 7.3
    • Sec. 7.4
    • Sec. 8
    • Appendix Tables A.6-A.7
    • Data availability
  7. Luo et al., 2026Automation in ConstructionIndoor scan-to-BIM automation: From mobile perception to 3D building modelling部分全文點雲下游應用與品質需求

    問題定位

    端到端的室內 Scan-to-BIM 自動化，以行動 LiDAR 建圖作為感知階段。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    Sec. 3.1（驗證者已讀）：為出版統計自專門資料庫（如 Web of Science、IEEE Xplore）取得文獻，分析於 2025 年 3 月進行；列表整理刊登至少五篇 Scan-to-BIM 文章的期刊（Table 1）。Sec. 3.1 未報告檢索式、時間範圍、篩選數量或納入準則。

    技術範圍

    頭盔、背包、手持、輪式與四足 MLS；機械式與固態 LiDAR、深度相機；投影式、特徵式（LOAM 系列、幾何特徵、全域描述子）與深度學習式建圖；分割；構件建模；資料集與指標。

    分類架構

    四模組流程（設備、擷取與對齊、語意理解、構件建模）；建圖方法三分類。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    區分建圖指標（RTE、RRE）、BIM 幾何、完整度、語意與精簡度指標；呼籲發展任務導向指標；已讀章節未處理參考量測不確定性或 SLAM 點雲的幾何指標。

    工地證據

    指出資料集多樣性有限（辦公、住宅）；已讀章節未明確編碼施工中工地的證據。

    可重現資產

    資料可向作者索取；未釋出資料庫或評估規範。

    查核程度
    部分全文

    章節定位Sec. 1.3; Sec. 3.3; Sec. 4.1 Table 5; Sec. 4.2.5; Sec. 5.2; Sec. 6

    已讀範圍（13 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Sec. 1.3 Existing surveys
    • Sec. 1.4 Contributions
    • Sec. 2.1-2.2
    • Sec. 3.2 incl. Table 2
    • Sec. 3.3.1-3.3.4 incl. Table 3
    • Sec. 4.1 incl. Table 5
    • Sec. 4.2.1-4.2.5
    • Sec. 5.1-5.5
    • Sec. 6
    • Data availability
    • selected reference entries [32]-[36], [40]
  8. Aryan et al., 2021Automation in ConstructionPlanning for terrestrial laser scanning in construction: A review部分全文點雲下游應用與品質需求

    問題定位

    在時間限制內最佳化 TLS 測站位置，以達到資料品質要求。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    自述為系統性回顧（Sec. 1.2），但 Sec. 1-2 與 Sec. 7 開頭（驗證者已讀）未見資料庫、檢索式、時間範圍或篩選數量；結論提及近十年 13 篇重點研究，其中 8 篇在近五年（Sec. 7）。Sec. 3-6 未讀。

    技術範圍

    TLS；完整度、LOA/LOD、可配準性；基於模型與不基於模型的規劃（後者與 SLAM 的下一最佳視點相關）。

    分類架構

    品質準則分級；P4S 的輸入、限制條件與最佳化演算法。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    區分完整度、點位精度、解析度與配準；強調 LOA 需要獨立的控制量測。

    工地證據

    未查證（Sec. 4 未讀）。

    可重現資產

    未見。

    查核程度
    部分全文

    章節定位Sec. 1.2; Sec. 2.1-2.3; Sec. 7

    已讀範圍（5 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Sec. 1.2
    • Sec. 2.1-2.3 incl. Table 1
    • Sec. 7.1-7.5
  9. Wang & Kim, 2019Advanced Engineering InformaticsApplications of 3D point cloud data in the construction industry: A fifteen-year review from 2004 to 2018部分全文點雲下游應用與品質需求

    問題定位

    點雲在營建中的應用，以及資料擷取與處理應如何滿足應用需求。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    2004 至 2018 年 7 月；人工檢索選定期刊與會議，並以 Google Scholar 與 Scopus 關鍵字檢索；197 篇（Sec. 2）。

    技術範圍

    雷射掃描、攝影測量、影片；品質參數（精度、空間解析度、覆蓋率）；掃描規劃；語意豐富化；視覺化平台。

    分類架構

    應用分為三維重建、幾何品質檢查與其他應用。

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    以精度、解析度與覆蓋率定義品質，並以定性方式連結應用需求；已讀章節未處理軌跡誤差或 SLAM 特有的誤差來源。

    工地證據

    未查證（應用章節 3.x 未讀）。

    可重現資產

    已讀章節未報告。

    查核程度
    部分全文

    章節定位Sec. 2; Sec. 4.1.1; Sec. 4.1.2; Sec. 5.1; Sec. 6

    已讀範圍（6 項）
    • Abstract
    • Sec. 2 Literature search incl. Table 1
    • Sec. 4 intro
    • Sec. 4.1.1-4.1.2
    • Sec. 5.1
    • Sec. 6
  10. Ghadimzadeh Alamdari et al., 2025SensorsA Review of Simultaneous Localization and Mapping for the Robotic-Based Nondestructive Evaluation of Infrastructures僅摘要MDPI營建機器人定位與 SLAM

    問題定位

    封閉且無 GPS 條件下，用於基礎設施機器人非破壞檢測的 SLAM（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    視覺、LiDAR 與融合式 SLAM；以基準測試比較 11 個開源系統（摘要）。

    分類架構

    依感測融合類型與年代（摘要）。

    比較深度
    同條件實驗
    品質與不確定性

    未查證（摘要僅提及精度與計算資源）。

    工地證據

    自行蒐集的資料集加上一個測試資料集（摘要）；環境細節未查證。

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract (OpenAlex)
  11. Zeng et al., 2024Developments in the Built EnvironmentAutonomous mobile construction robots in built environment: A comprehensive review僅摘要營建機器人定位與 SLAM（本頁歸類）

    問題定位

    行動營建機器人及其關鍵技術（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    摘要以外未查證（184 篇、近 15 年）。

    技術範圍

    未查證

    分類架構

    應用、通用技術與專用技術（目錄）。

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證

    工地證據

    摘要指出多數研究在實驗室進行。

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract; outline

    已讀範圍（2 項）
    • Abstract
    • Section outline (headings only)
  12. Anwar & Azhar, 2026Smart and Sustainable Built EnvironmentA systematic review on the application of reality capture in the construction industry僅摘要行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

    問題定位

    實景擷取在營建中的應用（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    PRISMA；Scopus 與 WoS；2019-2023 年期刊論文（摘要）。

    技術範圍

    雷射掃描、攝影測量、影片擷取（摘要）。

    分類架構

    未查證

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Structured abstract (OpenAlex)
  13. Elhashash et al., 2022SensorsA Review of Mobile Mapping Systems: From Sensors to Applications僅摘要MDPI行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

    問題定位

    一般行動建圖系統（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    感測器、平台、市售 MMS、處理流程（摘要）。

    分類架構

    未查證

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract (OpenAlex)
  14. Rao et al., 2022Automation in ConstructionReal-time monitoring of construction sites: Sensors, methods, and applications僅摘要行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

    問題定位

    營建工地即時監測（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    建圖感測器、定位與通訊感測器、平台；場景理解、定位、追蹤（目錄）。

    分類架構

    感測器、方法、應用；混合語意豐富度框架（Highlights）。

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract; highlights; outline

    已讀範圍（3 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Section outline (headings only)
  15. Adán et al., 2019Remote SensingAutonomous Mobile Scanning Systems for the Digitization of Buildings: A Review僅摘要MDPI行動測繪與實景擷取（本頁歸類）

    問題定位

    用於建物數位化的自主掃描（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    未查證

    分類架構

    未查證

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    未查證（摘要提及評估）。

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract (OpenAlex)
  16. Puente et al., 2013MeasurementReview of mobile mapping and surveying technologies僅摘要行動測繪與實景擷取

    問題定位

    市售行動地面雷射掃描系統的表現（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    定位、掃描與影像裝置；廠商規格（摘要）。

    分類架構

    建圖級與測量級（摘要）。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    規格層級；摘要未顯示有獨立驗證。

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract (complete on publisher page; verifier re-read)
  17. Zhou et al., 2026Automation in ConstructionDeep learning for 3D point cloud processing in construction: PRISMA-based systematic review (2016–2025)僅摘要點雲下游應用與品質需求（本頁歸類）

    問題定位

    營建點雲處理的深度學習與交付成果就緒度（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    PRISMA 2020；Scopus 與 WoS；2016-2025；94 篇期刊論文（摘要）。

    技術範圍

    分割、分類、重建與補全；點 MLP、圖與核、體素稀疏 CNN、Transformer 等模型家族（目錄）。

    分類架構

    任務導向分類，連結目標、任務、流程位置、資料集來源與交付成果就緒度（摘要）。

    比較深度
    定性表格
    品質與不確定性

    未查證（僅讀摘要；不能斷言未涉及）。

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract; highlights; outline

    已讀範圍（3 項）
    • Highlights
    • Abstract
    • Section outline (headings only)
  18. Mirzaei et al., 2022Advanced Engineering Informatics3D point cloud data processing with machine learning for construction and infrastructure applications: A comprehensive review僅摘要點雲下游應用與品質需求（本頁歸類）

    問題定位

    以機器學習處理營建與基礎設施點雲（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證（Sec. 2 未讀）。

    技術範圍

    分類與分群方法；營建、設施管理、測量領域的應用（目錄）。

    分類架構

    方法類型 × 應用領域（目錄）。

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract; outline

    已讀範圍（2 項）
    • Abstract
    • Section outline (headings only)
  19. Xu & Stilla, 2021IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote SensingToward Building and Civil Infrastructure Reconstruction From Point Clouds: A Review on Data and Key Techniques僅摘要點雲下游應用與品質需求（本頁歸類）

    問題定位

    由點雲重建建物與土木基礎設施（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    雷射掃描與立體匹配的資料擷取；處理技術（摘要）。

    分類架構

    未查證

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract (OpenAlex)
  20. Pătrăucean et al., 2015Advanced Engineering InformaticsState of research in automatic as-built modelling僅摘要點雲下游應用與品質需求

    問題定位

    自動竣工幾何建模（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    未查證

    分類架構

    未查證

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract
  21. Tang et al., 2010Automation in ConstructionAutomatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A review of related techniques僅摘要點雲下游應用與品質需求

    問題定位

    由雷射掃描自動建立竣工 BIM（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    幾何建模、物件辨識、關係建模；知識表示（摘要）。

    分類架構

    三項核心作業（摘要）。

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    摘要指出文中概述了績效評估指標；細節未查證。

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract
  22. Zhang et al., 2024aThe Photogrammetric Record3D LiDAR SLAM: A survey僅摘要通用 LiDAR SLAM 技術（本頁歸類）

    問題定位

    通用 3D LiDAR SLAM（摘要）。

    其餘 8 個比較欄位
    時間與檢索

    未查證

    技術範圍

    純 LiDAR 與多感測融合 SLAM、資料集、指標、商用方案（摘要）。

    分類架構

    未查證

    比較深度
    摘要列舉
    品質與不確定性

    未查證（摘要提及評估指標）。

    工地證據

    未查證

    可重現資產

    未查證

    查核程度
    僅摘要

    章節定位abstract

    已讀範圍（1 項）
    • Abstract (OpenAlex)

各綜述如何分類

分類的切入點反映各綜述想回答的問題：

  • Li 等人依感測輸入、特徵擷取、狀態估計、後端最佳化與地圖建構五個生成模組分類 (Li et al., 2026a, Sec. 4)。
  • Luo 等人將建圖方法分為投影式、特徵式（含 LOAM 系列）與深度學習式 (Luo et al., 2026, Sec. 3.3)。
  • Aryan 等人針對 TLS 掃描規劃，提出比較掃描規劃方法的一組準則 (Aryan et al., 2021, Sec. 1.2, Table 2)。
  • Di Stefano 等人依測繪領域整理行動雷射掃描的表現，以五張精度表逐篇列出各研究的結果；林業表另以胸徑與樹高等任務量報告 (Di Stefano et al., 2021, Tables 2, 4, 6, 8, 10)。

共同主張：點雲品質應依任務界定

「點雲品質應依應用界定」與「以下游任務評估」，在營建文獻中都已有明確主張：

  • Wang 與 Kim 主張所需點雲品質應依特定應用事先界定，並指出極少研究處理此問題 (Wang & Kim, 2019, Sec. 4.1.1)。
  • Rebolj 等人（原始研究，非綜述）以 Scan-vs-BIM 構件能否被正確辨識為依據，推導四級構件所需的最小局部密度與覆蓋率準則 (Rebolj et al., 2017, Sec. 3, Table 2)。準則由 108 組模擬點雲推導；驗證用的攝影測量與錄影測量點雲也由模擬 BIM 的影像生成，只有 Kinect 2 掃描取自一處真實建物局部；整項研究也未涉及 SLAM 軌跡誤差 (Rebolj et al., 2017, Sec. 4)。
  • Di Stefano 等人的結論指出，各領域的精度與解析度需求差異很大，規格應依預期用途事先設定，並建議以地面真值驗證 (Di Stefano et al., 2021, Sec. 7)。
  • Luo 等人列出 Scan-to-BIM 對行動 LiDAR 地圖的五項需求：全域幾何一致、足夠且均勻的密度、雜亂空間的完整性、長軌跡低漂移、多樓層連續 (Luo et al., 2026, Sec. 3.3)。他們也主張，模型可能在幾何與語意指標上表現良好，卻仍不是好用的 BIM，因此提出以數量計算精度、碰撞檢查成功率等任務成果評估 (Luo et al., 2026, Sec. 4.2.5)。
  • Li 等人以「任務與環境錯配」描述 SLAM 輸出與施工需求的落差，例如地圖粒度過粗，無法滿足吊裝與定位任務的精度要求 (Li et al., 2026a, Sec. 5.3, Table 9)。

「除了軌跡，也要評估地圖」同樣已有做法。Yarovoi 與 Cho 在 Hilti 2022 營建工地手持序列上，於軌跡誤差之外報告累積點雲相對於參考點雲的平均最近鄰距離，參考點雲以真值位姿生成 (Yarovoi & Cho, 2024, Sec. 5, Table 3)（推論：比較的是同一批掃描以估計位姿與真值位姿累積的結果，反映位姿誤差造成的地圖誤差，而不是相對於獨立量測的表面精度）；MapEval 以高精度掃描器建立的參考地圖評估 SLAM 點雲地圖，提出兩項指標分別衡量全域幾何精度與局部一致性 (Hu et al., 2025, Sec. III, Sec. IV-A)；Feng 等人表示以五項空間結構指標定量與定性評估地圖 (Feng et al., 2025, Sec. 5.1)，但全文正文與表 1 至 4 都未見這些指標的數值，地圖品質只以高程著色的三視圖呈現 (Feng et al., 2025, Sec. 5.1, Figs. 13, 16)。

證據如何呈現

各綜述處理證據的深度差異很大。Di Stefano 等人的五張精度表逐篇列出行動雷射掃描的場域、系統、參考量測（reference measurement）來源、點雲評估方式（例如 ICP 對齊、雲對雲距離）與精度數值 (Di Stefano et al., 2021, Sec. 5.2, Tables 2, 4, 6, 8, 10)，對齊方式與比較指標放在同一欄。Chen 等人的 Table 2 並列定位精度、真值來源與環境，但只到定位層級，所列真值中有一筆是公開資料集、一筆是另一種里程計 (Chen et al., 2026, Sec. 4.4.3, Table 2)。Chen 與 Luo 在附錄逐篇整理評估位置、評估對象與指標，位於 BIM 模型層級 (Chen & Luo, 2026, Tables A.6-A.7)。Luo 等人定性說明軌跡不穩、漂移與迴圈閉合失敗如何影響 BIM 重建，並列出模型層級門檻，但兩者之間沒有量值連結 (Luo et al., 2026, Sec. 3.2, 3.3, 4.2.1-4.2.2)；Di Stefano 等人列出漂移與重影的成因，並把精度對應到圖面比例 (Di Stefano et al., 2021, Sec. 6.4)。

參考量測與對齊方式會直接影響數值的意義。Aryan 等人指出，評估 LOA（level of accuracy，精度等級）需要精度約高一個數量級的感測器提供控制資料，而且只能涵蓋有限點位 (Aryan et al., 2021, Sec. 2.2)。Di Stefano 等人彙整的建成與都市環境精度，多以 ICP（iterative closest point，迭代最近點）對齊後，與 TLS（terrestrial laser scanning，地面雷射掃描）點雲或人工量測點比較距離 (Di Stefano et al., 2021, Sec. 5.2.1)；MapEval 也先以點到平面 ICP 將 SLAM 點雲對齊參考地圖，再計算指標 (Hu et al., 2025, Sec. III-A2)。在驗證環境（validation environment）方面，BIM-Loc 在真實資料上以真值軌跡計算的 ATE（absolute trajectory error，絕對軌跡誤差），只來自已完工辦公建物；施工中工地沒有真值軌跡，只以 MME（mean map entropy，平均地圖熵）、scan-to-BIM 距離、以同一 BIM 為參考的 Wasserstein 距離，以及影像疊合呈現一致性 (Zhang et al., 2026, Sec. 4 metrics, Sec. 4.2.3-4.2.4)；差異偵測的量化結果（F1）則只來自模擬，真實工地的差異偵測只以定性圖示呈現 (Zhang et al., 2026, Sec. 4.1.4, Table 2; Sec. 4.2.4, Fig. 17)。

各綜述指出的缺口與未來方向

  • Wang 與 Kim 的研究缺口一節指出，資訊需求與所需資料品質的關係多以定性方式處理，應建立量化關係 (Wang & Kim, 2019, Sec. 5.1)。
  • Chen 與 Luo 指出生成 BIM 的自動化程度、效率與精度缺乏標準量化指標體系，比較只能停留在定性 (Chen & Luo, 2026, Sec. 6, Sec. 7.4)，並建議標準評估體系應指定實驗案例、計時範圍、量化指標與模型粒度 (Chen & Luo, 2026, Sec. 7.5)。
  • Luo 等人呼籲建立標準化的評估指標與基準資料集 (Luo et al., 2026, Sec. 5.2)。
  • Li 等人強調多感測融合、語意建圖、協同 SLAM 與支援 BIM 互通的資料標準化 (Li et al., 2026a, Sec. 6-7)。

在全文複核的範圍內，上述建議與 Aryan 等人的掃描規劃比較準則都不是針對 SLAM 點雲本身的最低報告清單。

次級引用：綜述表格與原文的落差

Chen 等人的 Table 2 將 Feng 等人的 LIO-SAM 部署描述為 292 m × 142 m 的真實工地，並以全測站關鍵節點融合輪速里程計、IMU 與 LiDAR 作為真值 (Chen et al., 2026, Sec. 4.4.3, Table 2)。對照 Feng 等人原文，兩者的精度數值一致：在真實醫院工地資料上，十種開源方法皆以預設參數執行，LIO-SAM 的 APE（absolute pose error，絕對位姿誤差）RMSE 為 2.26 m (Feng et al., 2025, Sec. 5.1, Sec. 5.3, Table 4)。但 292 m × 142 m 是依施工圖轉 BIM 建立的模擬標準層尺寸，真實工地 APE 所用真值軌跡的取得方式，查證時在全文中未見說明 (Feng et al., 2025, Sec. 3.2.2, Sec. 3.3)。

全文複核（2026-09-26）

先前只讀摘要的四篇與只讀部分章節的六篇，已讀完全文。四篇原本只讀摘要的相鄰綜述都沒有評估 SLAM 點雲的地圖幾何品質：非破壞檢測綜述的基準只比較軌跡誤差與計算資源 (Ghadimzadeh Alamdari et al., 2025, Sec. 7.1-7.2)；3D LiDAR SLAM 綜述只彙整 KITTI 的相對位姿誤差 (Zhang et al., 2024a, Sec. 4.2-4.3, Tables 8-9)；工地即時監測綜述未量化 SLAM 或行動點雲的誤差 (Rao et al., 2022, Sec. 2.3.6, 3.2.5, 5.1)；營建點雲深度學習綜述主張以交付成果與容許差評估，但處理的是點雲形成之後的階段 (Zhou et al., 2026, Sec. 6.5, 7)。補讀的六篇中，Di Stefano 等人的精度表、Luo 等人與 Di Stefano 等人對漂移、迴圈閉合與重影的定性說明，以及 Chen 與 Luo 的標準評估體系建議與 Aryan 等人的方法比較準則，都已寫入上方各節。

資料來源與建置方式

矩陣自營建領域綜述群組（C11a）的已查證擷取紀錄產生：納入查證結論為 confirmed 或 corrected、且含比較欄位的 22 篇綜述；補充檔中歸入同一群組的兩筆為 PRISMA 報告規範，不含比較欄位，因此未列入。查證日期為 2026-09-25。

每筆中文翻譯都保存所依據的英文原文；查證紀錄的英文一旦變動，建置即中止，避免顯示過期翻譯。「主題脈絡」中標示「本頁歸類」者，是建置本頁時依問題定位所做的分類，其餘依 C11a 的群組綜整。2026-09-26 依十篇綜述的全文複核，更新本頁各節文字與閱讀缺口。

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