作者：李城
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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。
2025年06月05日
来源：3D视觉工坊
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同时定位与地图构建（SLAM）是一项关键技术，允许移动机器人在部分或完全未知的环境中自主导航。它包括使用机载传感器同时估计机器人状态和构建传感器检测到的环境地图。SLAM可以根据传感器和地图构建技术的类别进行分类，如视觉SLAM、激光SLAM、惯性SLAM等。