3DFIRES: Few Image 3D REconstruction for Scenes with Hidden Surface Paper:https://arxiv.org/abs/2403.08768 BiTT: Bi-directional Texture Reconstruction of Interacting Two Hands from a Single Image Paper:https://arxiv.org/abs/2403.08262 Bayesian Diffusion Models for 3D Shape Reconstruction Paper:https...
该文针对现有关键帧选择方法在复杂场景下的稳定性和适应性方面不足问题,提出一种多源约束的自适应视觉SLAM关键帧选取方法。该算法基于相机几何测量原理,设计自适应阈值进行关键帧选取策略;针对复杂环境下的剧烈运动情况,设计基于IMU的实时状态检测机制和熵函数约束标准,进一步提高关键帧选取的稳定性和适应性。在EuRoC数据集...
如图是该方法DSV-SLAM的概览:将尺度优化和基于激光雷达描述子的位置识别方法结合到直接立体视觉SLAM系统中,(1) 从Cam0开始,单目VO估计摄像机姿势并生成3D点;(2) Scale Optimization模块用3D点估计并保持VO尺度;(3) 闭环检测(loop closure detection)模块基于VO的3D点检测闭环;(4) 对于潜在闭环,Loop Correction模块...
将激光雷达与基于相机的同步定位和建图(SLAM)相结合是提高整体精度的有效方法,尤其是在大规模室外场景下.低成本激光雷达(如Livox激光雷达)的最新发展使我们能够以更低的预算和更高的性能探索这种SLAM系统.在本文中,我们通过探索Livox激光雷达的独特特征,将Livox激光雷达应用到视觉SLAM(ORBSLAM2)中,提出了CamVox.基于Li...
最佳的SLAM系统应该是高效的,并且对地图有几何理解(用金星表示).直接方法(红点)将每个关键帧与半密集深度图相关联.他们有更多的场景信息,但效率不高.基于稀疏关键帧的SLAM(黄色点)将当前帧中的要素与附近重叠关键帧中的3D点相关联.虽然它们在计算上是高效的,但是它们不能提供对场景几何的更高层次的理解.其他使用...
目前领先算法FoundationPose论文讲解 代码和用法讲解 2、CVPR'24 开源|NeRF-SLAM新SOTA:请任意选择你的高效神经表征和渲染方程! 大纲 NeRF 在 SLAM 问题中的应用回顾 相关论文简介 NeRF 到底是如何影响SLAM的表现的:一个统一分析框架 代码简介 3、中科院最新CityGaussian:VR/AR时代的城市重建新标杆 ...
移步公众号「3D视觉工坊」第一时间获取工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、最新最前沿论文和科技动态...
摘要:视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的鲁棒性是困扰其走向应用的瓶颈,其中特征点提取算法的鲁棒性是重要影响因素。针对目前特征点提取算法普遍基于灰度图像,造成较大信息损失的问题,提出RGB图像的信息熵度量,验证了RGB图像变换为灰度图像的信息...
摘要:视觉SLAM相比激光SLAM成本低、潜在功能强大,VO(前端)算法是视觉SLAM走向应用的关键。针对VO特征点法存在计算复杂、耗时长的问题,从理论上研究了图像配准的一致性问题,分别定义了基于像素、信息熵、内容以及特征的图像一致性,建立了基本的图像配准评价框架...
在SLAM中融合LiDAR和相机测量,可以克服各个传感器在定位中的退化问题,并生成满足各种地图应用需求的精确、纹理化和高分辨率3D地图。基于此,论文提出的R3LIVE++有以下特点: R3LIVE++是一个激光雷达惯性视觉融合框架,紧密耦合了两个子系统:LIO和VIO子系统。这两个子系统联合增量地实时构建周围环境的3D辐射图。特别是,LIO...