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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。
RTGS: Real-Time 3D Gaussian Splatting SLAM via Multi-Level Redundancy Reduction
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BIM Informed Visual SLAM for Construction Monitoring
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Coordinate-Consistent Localization via Continuous-Time Calibration and Fusion of UWB and SLAM Observations
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Dropping the D: RGB-D SLAM Without the Depth Sensor
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Ego-to-Exo: Interfacing Third Person Visuals from Egocentric Views in Real-time for Improved ROV Teleoperation
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Improved two-block coordinate descent method for Pose Graph Optimization Problem under $F^*$-norm
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OKVIS2-X: Open Keyframe-based Visual-Inertial SLAM Configurable with Dense Depth or LiDAR, and GNSS
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S-Graphs 2.0 -- A Hierarchical-Semantic Optimization and Loop Closure for SLAM
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SlideSLAM: Sparse, Lightweight, Decentralized Metric-Semantic SLAM for Multi-Robot Navigation
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RSV-SLAM: Toward Real-Time Semantic Visual SLAM in Indoor Dynamic Environments
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MCGS-SLAM: A Multi-Camera SLAM Framework Using Gaussian Splatting for High-Fidelity Mapping
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Semantic Visual Simultaneous Localization and Mapping: A Survey on State of the Art, Challenges, and Future Directions
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EC3R-SLAM: Efficient and Consistent Monocular Dense SLAM with Feed-Forward 3D Reconstruction
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Benchmarking Egocentric Visual-Inertial SLAM at City Scale
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