MUTE-SLAM은 다중 삼면 해시 인코딩을 사용하여 실시간으로 카메라 위치를 추적하고 확장 가능한 다중 맵 표현을 구축합니다. 이를 통해 사전 정보 없이도 소규모 및 대규모 실내 환경에서 효과적으로 매핑할 수 있습니다.
최근 신경 방사 필드(NeRF)가 밀집 동시 위치 추정 및 매핑(SLAM)을 위한 3D 표현으로 널리 활용되고 있지만, 계산 집약적이고 시간 소모적인 볼륨 렌더링 파이프라인으로 인해 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 일관성 있고 기하학적으로 안정적인 불확실성 인식 3D 가우시안 필드를 기반으로 하는 효율적인 밀집 RGB-D SLAM 시스템인 CG-SLAM을 제안한다.