多機器人同時定位與地圖構建（SLAM）在建築檢查或倉庫通道監控等應用中，操作人員需要同時掌握每臺機器人的位置和地圖構建狀態。在傳統的二維介面上，隨著機器人數量增加，操作員的空間感知能力會迅速下降，尤其是在需要協調多臺機器人協同作業時。針對這一挑戰，研究人員提出了 MR-SLAM 系統，透過混合現實（MR）技術為操作員提供沉浸式的空間監督體驗。
MR-SLAM 系統基於 Meta Quest 3 頭戴顯示裝置。操作員透過透視檢視（passthrough view）觀察真實環境，並考慮真實世界遮擋，從而遠端操控三臺模擬的 TurtleBot3 機器人。系統中，現實空間內會錨定儀表板面板，即時顯示每臺機器人的地圖構建進度。每臺機器人獨立執行 SLAM Toolbox 例項，其生成的佔據柵格透過機器人作業系統 2（ROS 2）後端即時合併，形成一個統一的地圖。
為了評估系統效能，研究團隊進行了五輪時長 9 分鐘的評估實驗。結果顯示，MR-SLAM 以 8.83 ± 0.16 Hz 的頻率傳輸掃描資料，合併後的佔據柵格覆蓋面積達到 17.9 ± 0.8 平方米，機器人對之間的跨例項佔有一致性高達 94.7 ± 0.5%。此外，在額外一輪測試中，系統記錄到中位變換抖動僅為 6.3 毫秒，並在 41 平方米的網格中覆蓋了 26.7 平方米。這些資料表明，MR-SLAM 在消費級硬體上實現了穩定且可靠的多機器人 SLAM 監督。
MR-SLAM 被定位為一種在消費級硬體上結合透視混合現實監督與多機器人 SLAM 的參考實現。它的成功證明了混合現實技術在多機器人協同任務中的潛力，為未來更復雜的應用場景（如大規模無人機編隊或地面機器人叢集）奠定了基礎。該研究已被 ICRA 2026 的 MM-SpatialAI 研討會接受，展示了其在機器人學和混合現實交叉領域的影響力。