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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。
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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Generation of Uncertainty-Aware High-Level Spatial Concepts in Factorized 3D Scene Graphs via Graph Neural Networks
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OpenMonoGS-SLAM: Monocular Gaussian Splatting SLAM with Open-set Semantics
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Thegra: Graph-based SLAM for Thermal Imagery
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GelSLAM: A Real-time, High-Fidelity, and Robust 3D Tactile SLAM System
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GSO-SLAM: Bidirectionally Coupled Gaussian Splatting and Direct Visual Odometry
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MITI: SLAM Benchmark for Laparoscopic Surgery
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Doppler-SLAM: Doppler-Aided Radar-Inertial and LiDAR-Inertial Simultaneous Localization and Mapping
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VGGT-Motion: Motion-Aware Calibration-Free Monocular SLAM for Long-Range Consistency
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Towards Next-Generation SLAM: A Survey on 3DGS-SLAM Focusing on Performance, Robustness, and Future Directions
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ARCAS: An Augmented Reality Collision Avoidance System with SLAM-Based Tracking for Enhancing VRU Safety
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SuperPoint-SLAM3: Augmenting ORB-SLAM3 with Deep Features, Adaptive NMS, and Learning-Based Loop Closure
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CAD-SLAM: Consistency-Aware Dynamic SLAM with Dynamic-Static Decoupled Mapping
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参考链接
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