FeatureSLAM：实时特征增强的 3D 高斯溅射 SLAM
计算机视觉与模式识别
2026-03-23 v2
摘要
我们提出了一种实时跟踪 SLAM 系统，该系统利用 3D 高斯溅射（3DGS）将高效的相机跟踪与逼真的特征增强建图统一起来。我们的主要贡献是将密集特征光栅化集成到新视图合成中，并与视觉基础模型对齐。这产生了超越基本 RGB-D 输入的强语义信息，有助于提高跟踪和建图的准确性。与以往的语义 SLAM 方法（嵌入预定义的类别标签）不同，FeatureSLAM 通过自由视点、开放集分割实现了全新的下游任务。在标准基准测试中，我们的方法实现了实时跟踪，与最先进的系统性能相当，同时在不增加过高计算成本的情况下提高了跟踪稳定性和地图保真度。定量而言，与最近的固定集 SLAM 基线相比，我们的位姿误差降低了 9%，建图精度提高了 8%。我们的结果证实，实时特征嵌入 SLAM 不仅对于实现新的下游应用很有价值，它还提高了底层跟踪和建图子系统的性能，提供了与离线 3DGS 模型性能相当的语义和语言掩码结果，以及最先进的跟踪、深度和 RGB 渲染。
引用
@article{arxiv.2601.05738,
title = {FeatureSLAM: Feature-enriched 3D gaussian splatting SLAM in real time},
author = {Christopher Thirgood and Oscar Mendez and Erin Ling and Jon Storey and Simon Hadfield},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.05738},
year = {2026}
}