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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 稠密SLAM的挑战 传统的SLAM系统通常提供语义贫乏的地图表示，这些表示虽然在定位和基本导航方面效率较高，但缺乏完成复杂任务所需的细节。例如，稀疏的点云在定位方面表现出色，但缺乏抓取任务所需的表面细节。对于这些复杂的机器人任务，稠密且高保真的空间数据变得愈加重要。 稠密SLAM系统可以分为 解耦 和 耦合 两种方式： 解耦方法将跟踪与重建分离，使用传统的SLAM系统提供稠密重建过程的输入 耦合方法将稠密重建与建图和跟踪整合在一起，从而提高地图质量，但通常会面临速度瓶颈，因为准确的定位依赖于建立高质量的地图，而这需要时间。 解耦系统的一个关键挑战是SLAM和稠密重建组件之间缺乏协同作用。 SLAM算法往往无法
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