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SLAM 技术演进图谱 2014 → 2026

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58篇核心论文
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10条技术主线
1622篇候选池

时间轴：五个关键转折点

2014–2017
几何范式成熟LOAM / ORB-SLAM2
特征法 + 因子图定形
2018–2020
多传感器紧耦合DSO / VINS-Mono / LIO-SAM
第 4 代系统生态形成
2021–2022
神经隐式表示登场iMAP / NICE-SLAM
地图变成可微函数
2023–2024
3DGS 引爆MonoGS / SplaTAM / GS-SLAM
显式可微原语取代隐式场
2025–2026
基础模型 + 全局一致性Splat-SLAM / WildGS-SLAM
3DGS 补短板 + 大模型进前端

十条技术主线 点击展开

趋势判断

已经收敛的共识

  • 统一场景表示吃掉多传感器融合的复杂性（FAST-LIVO2 统一体素图、LIV-GaussMap 高斯）
  • 后端全面因子图化，EKF 仅在效率敏感处保留（FAST-LIO2 的 IESKF）
  • 去特征化 + 轻量化成为工程主流，可维护性已是选型核心指标
  • 回环走向检测-配准-重定位一体化（LCDNet → LCR-Net）

尚未定论的战场

  • 3DGS vs 神经点：3DGS 快但内存线性增长且不易全局形变；神经点全局一致性更优雅
  • 基础模型进 SLAM：DINOv2 做动态不确定性、DROID-SLAM 提供几何先验
  • 动态环境从剔除转向建模（背景修补 → 虚拟路标 → 语义跟踪）
  • 弹性（resilience）而非鲁棒：跌落/碰撞/传感器中断下的失败检测与恢复
  • 两端仍开着：>100 机器人超大规模集群 / 低成本可消耗小型化

一份冷静的结论

DARPA 地下挑战赛（SubT）综述的判断