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点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 点击预约直播，开播自动提醒，不错过~ 来源：深蓝AI 论文标题： NGM-SLAM: Gaussian Splatting SLAM with Radiance Field Submap 论文作者： Mingrui Li, Jingwei Huang, Lei Sun Aaron, Xuxiang Tian, Tianchen Deng, Hongyu Wang 导读： 3DGS技术因其性能卓越而备受关注，3DGS-SLAM系统应运而生。然而，当前3DGS-SLAM系统通常在大场景表示、有效的闭环校正和场景泛化能力方面存在缺陷。为此，论文作者设计了NGM-SLAM，这是第一个利用神经辐射场子图用于渐进式场景表示的GS-SLAM系统，有效地结合了神经辐射场和3DGS的优势，实现了最先进的场景重建和跟踪性能。©️【深蓝AI】编译 长期以来，SLAM技术一直是机器人学与AR/VR领域的核心议题。密集SLAM系统因广泛的应用潜力而备受重视。传统密集SLAM系统利用体素、点云
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