- 3D高斯飞溅（3DGS）的出现最近引发了密集视觉SLAM研究的新浪潮。然而当前的方法面临着诸如对伪影和噪声的敏感性、训练视点的次优选择以及缺乏全局优化等挑战。
- 目前迫切的问题仍然需要解决，例如Bundle Adjustment （BA）问题和对工件的敏感性，这会导致跟踪精度的降低。此外，缺乏多视图约束和强各向异性导致高斯函数对当前视点过拟合。
- 虽然Photo-SLAM和TAMBRIDGE都利用了ORB特征点，但它们并没有充分利用特征点的潜在性能优势。通过对3DGS的分析，我们发现特征点可以在多个方面显著增强3DGS- SLAM。