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。

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本文介绍了GS-SLAM算法，使用3D高斯表示方法实现定位与地图构建系统的平衡。算法通过自适应扩张策略重构新场景几何，并改善先前观测区域的建图。在位姿跟踪中，使用从粗到细的技术选择可靠的3D高斯表示，减少运行时间并实现强健的估计。算法在Replica和TUM-RGBD数据集上具有竞争力的性能。

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