碾压SOTA！最新视觉SLAM：渲染速度提升176倍，内存占用减少150%

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视觉SLAM，一种结合了CV与机器人技术的先进方法。 与激光SLAM相比，它成本低廉且信息量大，易于安装，拥有更优秀的场景识别能力，因此在自动驾驶等许多场景上都非常适用， 是学术界与工业界共同关注的热门研究方向。 但传统的视觉SLAM也面临着一些挑战和局限性，比如在低光或强光照环境下性能下降、不太适合处理动态场景或高速移动等。为此，研究者们提出了许多改进方案。 效果很赞的如最新提出的 NGD-SLAM ，既能保证效率和精度，又无需GPU，是行业第一个达到此目标的视觉动态SLAM系统。另外还有 基于3D高斯SLAM系统 ，猛超SOTA实现了渲染速度提升176%，内存使用减少150%的炸裂效果。 我今天就帮各位整理了 12个 最新发布且超高质量的视觉SLAM改进方案 ，代码开源的都有，强烈建议想发论文的同学研读。 扫码添加小享， 回复“ SLAM改 ” 免费 ………………………………