本文介绍了多种基于神经隐式场的SLAM方法，旨在提升室内场景的跟踪和地图生成能力。这些方法通过引入语义信息和优化策略，在动态环境中实现高精度的相机跟踪和地图重建，适用于未知和复杂环境，展现出良好的实时性能和鲁棒性。

本文介绍了NeSLAM框架，结合神经辐射场和RGB-D SLAM系统，实现了准确的深度估计和鲁棒的相机跟踪。该系统在室内数据集上验证了重建和新视图合成的有效性，并提出了基于不确定性的深度损失和动态场景重建方法，显著提高了3D重建的精度和效率，为机器人视觉感知提供了新解决方案。

本文介绍了 GS-SLAM 算法，首次在 SLAM 系统中应用 3D 高斯表示，提升了效率与准确性。该方法通过自适应扩张策略重构场景几何并优化相机姿态，在 Replica 和 TUM-RGBD 数据集上表现出竞争力。SemGauss-SLAM 系统结合语义特征，实现实时精确的 3D 语义地图构建和鲁棒的相机跟踪，展现出优越性能。

本文介绍了一种利用RGB-D图像序列进行协作式SLAM系统，包括前端和后端模块，采用基于神经元的三维场景表示方法，实现了相机跟踪和地图生成的优越性。