2025年06月05日
**划重点:**
1. 在计算机视觉和机器人领域，以相机进行同时定位和地图制作（SLAM）是一个关键主题，而Photo-SLAM则通过在线逼真地图制作和准确定位，解决了传统SLAM系统在便携设备上的可扩展性和计算资源限制问题。
2. Photo-SLAM使用Hyper Primitive地图技术，包含旋转、缩放、密度、球谐（SH）系数和ORB特征，通过损失反向传播实现原始图像与渲染图像之间的学习映射，同时采用3D Gaussian Splatting技术，避免了对密集深度信息的依赖，实现高质量地图制作。
2025年06月05日
0. 论文信息
标题：MS-SLAM: Memory-Efficient Visual SLAM With Sliding Window Map Sparsification
作者：Xiaoyu Zhang、Jinhu Dong、Yin Zhang、Yun‐Hui Liu
2025年06月05日
论文名称：Keeping Less is More: Point Sparsification for Visual SLAM
出处：IROS 2022 ，作者：Yeonsoo Park和Soohyun Bae；
Paper：
2025年06月05日
本期我们将回顾MonoDOS领域中的一些最新论文。
常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。而一些能够在动态环境中运行的SLAM系统，只是将环境中的动态物体视为异常值并将他们从环境中剔除，再使用常规的SLAM算法进行处理。这严重影响SLAM在自动驾驶中的应用。
2025年06月05日
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什么是视觉SLAM
说起机器人，大家的印象可能是这样的：
或是这样的：
甚至是这样的：
现如今，机器人技术已经广泛应用在教育娱乐、家庭服务、自动驾驶等方面。与人类相似，机器人以处理器为大脑，以机械臂为四肢，除此之外，还需要感知环境的"眼睛"。这双眼睛可以是激光雷达、GPS、IMU等，这里我们主要介绍以摄像机为眼睛的方法。把一个机器人放到完全陌生的环境，如果它不具备空间定位与环境感知能力，就无法知道所处空间的构造，也不知道自己在空间中的相对位置，进而难以完成路径规划，目标定位等任务了。