$S^3$LAM：基于 Surfel 喷溅的 SLAM 系统实现几何精准跟踪与地图构建

我们提出 $S^3$LAM，一种新颖的 RGB-D SLAM 系统，利用二维 surfel 喷溅实现高度精准的几何表示，以实现同步跟踪与地图构建。与现有基于 3DGS 的 SLAM 方法不同，后者依赖 3D 高斯椭体，$S^3$LAM 采用二维高斯 surfel 作为基本图元，实现更高效的场景表示。通过聚焦场景中物体的表面，$S^3$LAM 能够重建高质量几何结构，同时提升地图构建与跟踪效果。为解决 SLAM 中的现实挑战问题（如受限视角下的实时优化），我们引入一种新颖的自适应表面渲染策略，在保持计算效率的同时提升地图精度。我们进一步从二维 surfel 喷溅公式中推导相机姿态雅可比矩阵，凸显几何精准表示对跟踪收敛性的重要性。大量实验在合成数据和真实场景数据上验证，$S^3$LAM 实现了业界领先的性能。代码将公开释放。