MM3DGS SLAM：多模态三维高斯着色法在 SLAM 中使用视觉、深度和惯性测量
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。使用 3D 高斯地图表示方法，并结合未放置相机图像和惯性测量数据，能够实现准确的同步定位与映射（SLAM），并解决了神经辐射场表示方法的局限性，实现了更快的渲染、尺度感知和轨迹跟踪。同时，作者提供了 UT-MM 多模态数据集，经实验评估表明 MM3DGS 相比现有 3DGS SLAM 技术可以实现 3 倍的跟踪改进和 5% 的光度渲染质量提升，并且能够实现高分辨率稠密 3D 地图的实时渲染。
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，使用了从粗到细的技术来选择可靠的3D高斯表示，以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。
