我们提出了HI-SLAM2,这是一个几何感知高斯SLAM系统,仅使用RGB输入即可实现快速准确的单目场景重建。现有的神经SLAM或基于3DGS的SLAM方法经常在渲染质量和几何精度之间进行权衡,我们的研究表明,仅用RGB输入就可以同时实现这两者。我们的方法的核心思想是通过将容易获得的单目先验与基于学习的稠密SLAM相结合来增强几何估计的...
• 一个多智能体NVS-SLAM系统,用于一致性的3D重建,支持任意数量的同时运行的智能体。 • 一种基于基础视觉模型的闭环检测机制,用于高斯地图的闭环检测。 • 高效的地图优化和融合策略,减少了所需的磁盘存储和处理时间。 • 一个稳健的基于高斯分布的跟踪模块。 5. 方法 我们介绍了MAGiC-SLAM,其架构如图2所...
我们的 SLAM 表示是3DGS,它使用一组各向异性的高斯体来建立地图。每个高斯体包含光学属性:颜色和不透明度。为了连续的三维表示,在世界坐标系中定义了其均值、协方差,以及表示高斯体的位置和椭球形状。通过抛雪球法和融合多个高斯体,可以合成一个像素颜色。 3DGS通过栅格化遍历高斯体,而不是沿相机射线进行行进,因此会...
我们提出了HI-SLAM2,这是一个几何感知高斯SLAM系统,仅使用RGB输入即可实现快速准确的单目场景重建。现有的神经SLAM或基于3DGS的SLAM方法经常在渲染质量和几何精度之间进行权衡,我们的研究表明,仅用RGB输入就可以同时实现这两者。我们的方法的核心思想是通过将容易获得的单目先验与基于学习的稠密SLAM相结合来增强几何估计的...
在本研究中,我们提出了 MG-SLAM,这是一种基于曼哈顿世界假设的高斯 SLAM 方法。MG-SLAM 采用线段进行稳健的姿态估计和地图细化。此外,通过利用线段和平面假设,我们可以在缺失几何的间隙上有效地插入新的高斯函数。大量实验表明,我们的方法提供了最先进的跟踪和映射性能。
帝国理工学院最新发布!高斯抛雪球SLAM 本文首次将3D Gaussian抛雪球应用于单目或RGB - D相机的增量式三维重建。我们的同时定位与地图构建( SLAM )方法以3fps实时运行,使用高斯作为唯一的三维表示,统一了精确、高效跟踪 - 计算机视觉life于20231228发布在抖音,已经收获了
- 人工设计的几何方法,典型代表是ORB-SLAM系列、LOAM系列 - 传统深度学习方法,典型代表是CNN-SLAM、CodeSLAM - 神经辐射场NeRF方法,典型代表是NICE-SLAM、NeRF-LOAM - 3D Gaussian Splatting 方法,典型代表是SplaTAM、Gaussian Splatting SLAM 全网首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》第②期重...
开源! Gaussian-SLAM实现真实的稠密SLAM 我们提出了一种新的稠密同时定位与地图构建( SLAM )方法,该方法使用高斯平面作为场景表示。新的表示方法能够实现真实世界和合成场景的交互式实时重建和真实感绘制。我们提出了新的策略来 - 计算机视觉life于20240322发布在抖音,已
因此,作者未来的工作旨在融合激光雷达和图像数据,力求两全其美——从激光雷达SLAM中获得可靠的位置估计和几何形状,并结合视觉SLAM中丰富的环境表示。为了获得结果轨迹和地图的更可靠的精度估计,作者还计划将位于大厅内的参考点集成到作者的评估过程中。 由于3D高斯溅射在内存使用方面具有效率,并且结合已经开发的渲染方法,...
高斯- 牛顿法的初始化过程与其他非线性最小二乘法求解方法相似,需要选择一个初始值作为猜测解。 2.迭代更新 高斯- 牛顿法的核心思想是在每次迭代过程中,通过计算函数在当前解的梯度,来更新解的值。具体来说,高斯 - 牛顿法通过计算函数的二阶梯度,使用牛顿法进行迭代更新。 四、高斯- 牛顿法在 SLAM 中的应用 ...