TopoGS-SLAM：从静态采样视角重新思考高斯 SLAM 中的致密化

TopoGS-SLAM 提出静态采样公式，通过覆盖触发的高斯初始化与有界拓扑优化，将建图变为有界维度问题，使精修与容量增长解耦。在标准室内基准上，其定位与重建精度匹配或超过基于致密化的流程，同时显著提升内存可扩展性与吞吐量。结果表明，在多视图覆盖充分的有限区域静态室内场景中，迭代拓扑变异并非精确高斯 SLAM 的必要条件。