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KITTI Odometry
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GLAM-SLAM: 实时高斯SLAM用于大规模场景
研究人员开发了GLAM-SLAM，一种使用高斯泼溅（Gaussian splatting）进行大规模单目同步定位与建图（SLAM）的新型实时系统。该系统通过采用解耦方法，结合用于跟踪的基于特征的SLAM前端和用于建图的结构化锚点网格，解决了现有方法的局限性，从而实现了长序列的可扩展性和场景连贯性。GLAM-SLAM引入了基于几何的流致密化策略进行密集初始化，以及一种带有MLP初始化的场景划分方法进行局部高斯生成，在具有挑战性的数据集上…
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新的SLAM系统提高了动态环境下的精度
研究人员开发了OCD SLAM，一个新颖的立体视觉SLAM框架，旨在提高动态环境下的精度。该系统通过引入物体级运动估计和基于交叉视差的几何滤波技术来增强ORB-SLAM2框架。该方法能有效区分静态和动态场景元素，从而实现更鲁棒的姿态估计和建图。在KITTI数据集上的评估表明，OCD SLAM在轨迹精度方面优于ORB-SLAM2和其他最先进的动态SLAM方法。