港大ArcLab最新LVI-GS：结合3DGS、实时、LiDAR-视觉-惯性紧耦合建图框架！

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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 3DGS SLAM的难点 传统的 SLAM 系统 使用地标、点云、占据栅格、符号距离函数（SDF）体素网格或网格来表示环境。其中，点云是由摄像头和 LiDAR 等传感器直接获取的简单场景表示。基于点云的 SLAM 系统能够实现精确定位，并可以构建稀疏或稠密的地图，但这些地图通常缺乏丰富的视觉细节。 NeRF 使用辐射场隐式地表示场景，通过优化连续的体积场景函数来实现，这种方式所需的存储量极少。然而，由于这些系统涉及大量的优化过程，难以实现实时性能。此外，将地图存储在多层感知器（MLP）中带来了灾难性遗忘和边界限制等问题，这些问题会阻碍场景重建。 3D 高斯分布（3DGS） 提供了一种令人兴奋的替代方案，通过可微的 3D 高斯形状的原语 ………………………………