SemGauss-SLAM：密集语义高斯分层 SLAM

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中的更好平衡。该算法通过自适应扩张策略重构新观测到的场景几何并改善先前观测区域的建图。在位姿跟踪过程中，使用从粗到细的技术选择可靠的3D高斯表示来优化相机姿态，从而减少运行时间并实现强健的估计。该算法在Replica和TUM-RGBD数据集上具有竞争力的性能。