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GS-SLAM：带有 3D 高斯点图的密集视觉 SLAM
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现了同时定位与地图构建系统的平衡。通过自适应扩张策略和位姿跟踪技术，提高了地图优化和RGB-D重渲染的效率。在Replica和TUM-RGBD数据集上具有竞争力的性能。
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关键要点
- GS-SLAM算法首次使用3D高斯表示方法，实现了SLAM系统的效率与准确性平衡。
- 采用实时可微分雀斑光照渲染流水线，加速地图优化和RGB-D重渲染。
- 提出自适应扩张策略，通过添加或删除3D高斯有效重构新观测场景几何。
- 该策略有助于将3D高斯表示扩展到重建整个场景。
- 设计从粗到细的位姿跟踪技术，选择可靠的3D高斯表示优化相机姿态。
- 在Replica和TUM-RGBD数据集上表现出竞争力的性能。
- 源代码将在获批后发布。
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