近期两篇NeRF/3DGS-based SLAM方案赏析：TS-SLAM and MBA-SLAM
在现有方法中，相机轨迹的估计主要依赖隐式的地图表示约束，缺乏对轨迹平滑性和连续性的直接控制，从而导致局部轨迹不够自然且不利于实际应用（如导航和路径规划）。进一步增强轨迹的物理合理性。：整合了运动模糊感知的追踪器和辐射场（NeRF）或3D高斯分布（3DGS）为核心的建图模块，形成了一个鲁棒的、稠密的R
学习笔记之——3D Gaussian SLAM，SplaTAM配置（Linux）与源码解读
SplaTAM全称是《SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM》，是第一个（也是目前唯一一个）开源的用3D Gaussian Splatting（3DGS）来做SLAM的工作。在下面博客中，已经对3DGS进行了调研与学
