今天笔者将带领读者阅读RAL 2023开源的工作LONER,宣称是第一个基于NeRF的实时纯雷达SLAM,而且定位精度和建图质量都很高。 注意,这篇文章并没有对比NeRF-LOAM,主要是因为这篇文章投稿的时候NeRF-LOAM还没有开源。 1. 效果展示 先来看看LONER的建图效果,右上角是Mesh地图,红色是轨迹,其他图像是新视点合成的深度图。
在代码层面，我们将通过一系列练习，手把手教您复现计算机图形学和NeRF领域的相关工作。学后收获 完成本课程后，您将能够：初步掌握基于NeRF/Gaussian的SLAM技术；学会如何迅速捕捉论文的关键点和创新之处；了解如何顺畅地运行论文代码，并结合代码深入理解论文思想；逐行解析NeRF代码，掌握每个实现细节，并尝试手动复现和改...
神经辐射场引入了Importance Sampling(重要性采样)和Positional Encoding(位置编码),使得三维重建的质量得到显著提升;同时NeRF神经渲染算法大大减少了传统三维重建中生成的伪影,在大多数情况下效果都比传统算法好。目前重建图像质量最好的是Mip-NeRF360。 此外,将SLAM技术融入到深度学习中,更容易使得所有算法能够统一到一个...
展示了Orbeez-SLAM和NICE-SLAM渲染结果的RGB和深度图像,提供了Orbeez-SLAM(单目和RGB-D)和NICE-SLAM(RGB-D,包含和不包含推理时的GT深度)的结果。值得注意的是,在RGB-D设置中,我们在NeRF渲染时没有使用深度信息(深度仅用于跟踪过程),因此NICE-SLAM提供了更好的深度渲染结果。 我们在图5和图6中提供了定性结果,...
由此可见,NeRF-based的方法上限极高,可以对map进行非常细致的优化。但这类方法缺点也很明显: 计算开销较大,优化时间长,难以实时。 但无法实时也只是暂时性的问题,后续会有大量的工作,来解决NeRF-based SLAM实时性的问题。 SLAM学术界的泰斗,Frank Dallaert(https://dellaert.github.io/),gtsam的作者,也开始转行研...
论文地址:[2210.13641] NeRF-SLAM: Real-Time Dense Monocular ... 我们提出了一种新的几何和光度三维建图算法,用于从单目图像精确和实时重建场景。为了达到这一目的,我们利用最近的进展在稠密单目SLAM和实时分级体积神经辐射场。稠密单目SLAM通过提供精确的姿态估计和相关不确定性的深度建图,提供了正确的信息来实时拟...
精度、完成度和完成度比率等。此外，在解码器设计方面，SNI-SLAM摒弃了传统独立优化各特征的方法，而是采用融合方式。**在地图重建和定位精度方面，SNI-SLAM较其他基于NeRF的方法表现更优，尤其是在复杂场景的重建上。**通过对比，可以看出我们的算法在各方面都取得了显著的优势，证明了其卓越的SLAM性能。
简介:随着科技的飞速发展,SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位与地图构建)技术在机器人、自动驾驶、AR/VR等领域的应用日益广泛。本文将对基于NeRF和3D GS的SLAM方法进行深入探讨,旨在帮助读者理解这些技术的原理、优缺点以及未来发展方向,为实际应用提供有益的参考。
计算机视觉life联和哈尔滨工业大学汪寿安博士,经过周密准备,推出了全网首个理论+实践的NeRF SLAM课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》。 汪博士研究方向为神经隐式SLAM,多传感器融合SLAM。有两年自动驾驶从业经历,对以上提到的开源框架进行了详细的原理讲解和代码解读。下面是他对课程的介绍视频。
结合ORB特征和NeRF：OrbeezSLAM结合了基于特征的SLAM和基于instantngp框架的NeRF，从而能够在单目摄像头下生成密集地图。无需预训练：该系统能够在线实时运行，无需进行预训练，满足了实际应用的需求。工作流程：特征提取与相机姿态估计：从图像流中提取特征，通过视觉里程计估计相机姿态。地图生成与优化：地图...