Over the past two decades, research in the field of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has undergone a significant evolution, highlighting its critical role in enabling autonomous exploration of unknown environments. This evolution ranges from hand-crafted methods, through the era of deep learning, to more recent developments focused on Neural Radiance Fields (NeRFs) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) representations. Recognizing the growing body of research and the absence of a comprehensive survey on the topic, this paper aims to provide the first comprehensive overview of SLAM progress through the lens of the latest advancements in radiance fields. It sheds light on the background, evolutionary path, inherent strengths and limitations, and serves as a fundamental reference to highlight the dynamic progress and specific challenges.


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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。
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