MG-SLAM：基于曼哈顿世界假设的结构高斯泼溅SLAM

高斯泼溅SLAM在提高实时重建的效率和保真度方面取得了显著进展。然而，这些系统在复杂的室内环境中常常遇到不完整的重建，其特征是由于障碍物或有限视角导致的未观测几何而产生大量空洞。为了解决这一挑战，我们提出了曼哈顿高斯SLAM，一个利用曼哈顿世界假设来增强几何精度和完整性的RGB-D系统。通过无缝集成从结构化场景中提取的融合线段，我们的方法确保了在无纹理室内区域的鲁棒跟踪。此外，提取的线和平面表面假设允许在缺失几何的区域进行策略性的新高斯点插值，从而实现高效的场景补全。在合成和真实场景上进行的大量实验表明，这些进步使我们的方法达到了最先进的性能，标志着高斯SLAM系统能力的重大提升。