गौसियन SLAM RGBD डेटा स्ट्रीम से रेन्डर करने योग्य 3D दृश्य का पुनर्निर्माण कर सकता है। यह पहला तंत्रिका RGBD SLAM तरीका है जो वास्तविक दुनिया के दृश्यों को फ़ोटोग्राफ़िक यथार्थवाद के साथ पुनर्निर्माण कर सकता है। 3D गॉसियन को दृश्य निरूपण की मुख्य इकाई के रूप में उपयोग करके, हमने पिछले तरीकों की सीमाओं को पार किया है। हमने देखा है कि पारंपरिक 3D गॉसियन को मोनोकुलर सेटिंग में उपयोग करना मुश्किल है: वे सटीक ज्यामितीय जानकारी को एन्कोड नहीं कर सकते हैं और एकल दृश्य अनुक्रमिक पर्यवेक्षण के माध्यम से अनुकूलन करना मुश्किल है। ज्यामितीय जानकारी को एन्कोड करने के लिए पारंपरिक 3D गॉसियन का विस्तार करके और एक नया दृश्य प्रतिनिधित्व और इसे विकसित करने और अनुकूलित करने का एक तरीका तैयार करके, हमने एक SLAM सिस्टम प्रस्तुत किया है जो वास्तविक दुनिया के डेटासेट का पुनर्निर्माण और प्रतिपादन कर सकता है, बिना गति और दक्षता को त्यागे। गौसियन SLAM वास्तविक दुनिया के दृश्यों का पुनर्निर्माण और फ़ोटोग्राफ़िक यथार्थवाद के साथ प्रतिपादन कर सकता है। हमने अपने तरीके का मूल्यांकन सामान्य सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर किया है और इसकी तुलना अन्य अत्याधुनिक SLAM तरीकों से की है। अंत में, हमने दिखाया है कि हमारे परिणामी 3D दृश्य प्रतिनिधित्व को कुशल गॉसियन स्प्लैश रेंडरिंग द्वारा वास्तविक समय में प्रस्तुत किया जा सकता है।