面向下一代 SLAM：聚焦 3DGS-SLAM 绩效、鲁棒性与未来方向的综述
机器人学
2026-02-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
传统的同时定位与地图构建 (SLAM) 系统常面临渲染质量粗糙、场景细节恢复不足以及在动态环境中鲁棒性差等局限。3D 高斯斯platting (3DGS) 凭借其高效的显式表示和高质量渲染能力，为 SLAM 提供了新的重建范式。本综述全面回顾了将 3DGS 与 SLAM 集成的关键技术方法。我们分析了代表性方法在四个关键维度上的绩效优化：渲染质量、跟踪精度、重建速度和内存消耗，深入探讨其设计原则与突破。进一步，我们检阅了提高 3DGS-SLAM 在复杂环境（如运动模糊和动态环境）鲁棒性的方法。最后，我们讨论了该领域的挑战与发展趋势。本综述旨为研究人员提供技术参考，推动具有高保真度、高效率和高鲁棒性的下一代 SLAM 系统的发展。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.04251,
title = {Towards Next-Generation SLAM: A Survey on 3DGS-SLAM Focusing on Performance, Robustness, and Future Directions},
author = {Li Wang and Ruixuan Gong and Yumo Han and Lei Yang and Lu Yang and Ying Li and Bin Xu and Huaping Liu and Rong Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.04251},
year = {2026}
}