本文提出了一种基于实时语义 RGB-D SLAM 算法的方法，其能够在动态环境中检测已知和未知的运动物体，并通过仅对关键帧进行语义分割来减少计算成本，并保持静态地图以实现强健的相机跟踪，同时提出了一种有效的几何模块来检测未知的移动物体。该算法在公共数据集和实际应用场景中进行了评估，最终实现了在低功耗嵌入式平台上实时运行并能在动态环境中提供高精度的定位与跟踪。

Apr, 2021

本文提出了一种新颖的基于动态物体级别体积有符号距离函数表示法的 SLAM 方法，将多物体跟踪公式化为 RGB-D 图像与 SDF 表示法的直接对齐，通过概率方法进行数据关联和遮挡处理，实验结果表明该方法在鲁棒性和准确性方面优于现有的最优方法。

Apr, 2019

本文提出了一种基于特征、无模型、可识别动态物体的 SLAM 算法，使用了语义分割技术来估算场景中刚性运动物体的运动轨迹和速度，并能够生成静态和动态结构的地图。该算法在模拟、合成和实际数据集上均实现了良好的性能。

Feb, 2020

本文提出一种名为 DS-SLAM 的鲁棒的语义视觉 SLAM 方法，旨在解决动态环境下的 SLAM 问题，通过将语义分割网络与运动一致性检查方法相结合，提高了在动态环境下的本地化精度，同时生成了一个稠密的语义八叉树地图，可用于高级任务中。经过多组测试，DS-SLAM 的绝对轨迹精度比 ORB-SLAM2 提高了一个数量级，是当前高动态环境下最先进的 SLAM 系统之一。

Sep, 2018

本文介绍了一种利用 RGB-D 图像序列进行协作式隐式神经同步定位与地图生成（SLAM）系统，该系统包括完整的前端和后端模块，包括里程计、回环检测、子图融合和全局优化。为了在一个统一的框架中实现所有这些模块，我们提出了一种新颖的基于神经元的三维场景表示方法，其中每个点维护一个可学习的神经元特征用于场景编码，并与某个关键帧相关联。此外，我们提出了一种分布式至集中式学习策略，用于改进协作式隐式 SLAM 的一致性和合作性。还提出了一种新颖的全局优化框架，以提高系统精度，类似于传统的束调整。在各种数据集上的实验证明了该方法在相机跟踪和地图生成方面的优越性。

Nov, 2023

提出了一种基于立体输入的视觉里程计法的稠密建图算法，该算法针对大规模动态城市环境中的高级移动机器人任务，同时重建静态背景、移动物体和潜在移动的静止物体。

May, 2019

提出了一种基于灵活的神经网络点云场景表示的高效 RGB-only 稠密 SLAM 系统，通过适应关键帧姿态和深度更新，优化了位姿和深度，并在回环检测、全局束调整等方面取得了较好或有竞争力的跟踪、建图和渲染准确性。

Mar, 2024

本文介绍了 DynaSLAM II，它是一种用于立体和 RGB-D 配置的视觉 SLAM 系统，紧密集成了多对象跟踪能力，并利用实例语义分割和 ORB 特征来跟踪动态对象，优化了静态场景和动态对象的结构，提供了丰富的场景理解线索，并有益于相机的跟踪。

Oct, 2020

研究使用光流残差技术实现动态语义感知的 RGB-D 环境下的 SLAM，同时实现动静分割、相机运动估计和静态背景重建。实验证明该方法在动态和静态环境中都比现有的方法具有更高的精度和效率。

Mar, 2020

本文提出了一种基于密集神经算法的同步定位与建图方法，使用深度学习生成的点云来锚定神经场景的特征，通过最小化基于 RGBD 的重新渲染损失，实现对跟踪和地图绘制的同时处理，通过在信息密度低的区域减少运行时间和内存使用，并将更高的点密度分配给解决更细节问题。在 Replica，TUM-RGBD 和 ScanNet 数据集上相对于现有的神经 RGBD SLAM 方法获得了更好或相似的跟踪，地图和渲染准确性。

Apr, 2023