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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。
SING3R-SLAM: Submap-based Indoor Monocular Gaussian SLAM with 3D Reconstruction Priors
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ROFT-VINS: Robust Feature Tracking-based Visual-Inertial State Estimation for Harsh Environment
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DynoSLAM: Dynamic SLAM with Generative Graph Neural Networks for Real-World Social Navigation
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M^3: Dense Matching Meets Multi-View Foundation Models for Monocular Gaussian Splatting SLAM
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参考链接
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