arXiv cs.RO· Wei-Tse Cheng, Yen-Jen Chiou, Yuan-Fu Yang·· 3 小时前AI 评分57
TopoGS-SLAM：从静态采样视角重构高斯 SLAM 的致密化策略
Rethinking Densification in Gaussian SLAM: A Stationary Sampling Perspective
AI 导读
作者提出 TopoGS-SLAM，用覆盖触发的高斯初始化与有界拓扑优化把细化与容量解耦，将建图转为有界维度问题。在标准室内基准上，其定位与重建精度不逊于基于致密化的流程，同时显著改善内存可扩展性与吞吐。作者据此认为，在多视角覆盖充分的有限区域静态室内场景中，高斯 SLAM 无需迭代拓扑变异。
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