본 연구는 센서 융합 기법의 강점을 활용하여 동시 위치 추정 및 실시간 포토리얼(photorealistic) 지도 생성을 가능하게 하는 견고한 프레임워크 FusionGS-SLAM을 제시한다. 이를 위해 제안 방법은 향상된 하위 시스템으로부터의 여러 요인을 효과적으로 결합하기 위해, 밀결합(tightly-coupled) 기법을 사용함으로써 하류(downstream) 과제를 위한 견고한 오도메트리(odometry)를 생성한다. 또한 센서 모달리티 전반의 기하학적 정보를 활용하여 조밀한 3D 가우시안(dense 3D Gaussian) 맵을 구성하고, 대규모이며 도전적인 환경에서도 견고성과 렌더링 품질을 향상시키도록 설계된 실시간 매핑 전략을 도입한다. 공용(public) 및 자가 수집(self-collected) 데이터셋을 포함한 다양한 도전적인 장면에 대한 실험 평가는, 현존하는 최신 3DGS SLAM에 비해 우수한 성능을 보여준다.

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