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即时定位与地图构建（SLAM或Simultaneouslocalizationandmapping）是这样一种技术：使得机器人和自动驾驶汽车等设备能在未知环境（没有先验知识的前提下）建立地图,或者在已知环境（已给出该地图的先验知识）中能更新地图,并保证这些设备能在同时追踪它们的当前位置。
IRIS-SLAM: Unified Geo-Instance Representations for Robust Semantic Localization and Mapping
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M^3: Dense Matching Meets Multi-View Foundation Models for Monocular Gaussian Splatting SLAM
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TurboMap: GPU-Accelerated Local Mapping for Visual SLAM
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FLIGHT: Fibonacci Lattice-based Inference for Geometric Heading in real-Time
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VISO: Robust Underwater Visual-Inertial-Sonar SLAM with Photometric Rendering for Dense 3D Reconstruction
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InsSo3D: Inertial Navigation System and 3D Sonar SLAM for turbid environment inspection
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Have We Mastered Scale in Deep Monocular Visual SLAM? The ScaleMaster Dataset and Benchmark
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LIVE-GS: Online LiDAR-Inertial-Visual State Estimation and Globally Consistent Mapping with 3D Gaussian Splatting
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LST-SLAM: A Stereo Thermal SLAM System for Kilometer-Scale Dynamic Environments
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DAGS-SLAM: Dynamic-Aware 3DGS SLAM via Spatiotemporal Motion Probability and Uncertainty-Aware Scheduling
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VarSplat: Uncertainty-aware 3D Gaussian Splatting for Robust RGB-D SLAM
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Loop Closure via Maximal Cliques in 3D LiDAR-Based SLAM
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SceneVGGT: VGGT-based online 3D semantic SLAM for indoor scene understanding and navigation
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NRGS-SLAM: Monocular Non-Rigid SLAM for Endoscopy via Deformation-Aware 3D Gaussian Splatting
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Markerless Robot Detection and 6D Pose Estimation for Multi-Agent SLAM
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参考链接
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