All-St3R SLAM 动态SLAM论文被IROS 2026接收

Yewon Kim 等研究者提出的实时 RGB 动态 SLAM 框架 All-St3R SLAM 被 IEEE/RSJ 智能机器人与系统国际会议（IROS 2026）接收。该方法在像素级精确移除运动物体，不依赖预定义标签或分割模型。 系统结合 DUSt3R 预测的自运动像素运动与 All-Tracker 的点跟踪，通过比对两种运动来源的差异只移除真正在移动的像素，使暂时静止的区域仍可用于跟踪。系统以约 10 FPS 运行，通过每 3 帧抽样在标准 30 FPS 视频流上实现实时性能。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。