首先,作者设计了一种新颖的基于滑动窗口的在线掩模方法,用于移除SLAM系统运行期间创建的数百万个冗余和不必要的3D高斯椭球。通过提出的掩模方法,学习了紧凑的3D高斯场景表示,实现了更快的渲染速度和高效的内存使用,因为计算复杂度与3D高斯点的数量成线性比例关系。其次,作者观察到大多数高斯点在尺度和旋转属性上都表现出...
为了解决这个问题,我们提出了RGBDS-SLAM,这是一个基于3D多级金字塔高斯分布的RGB-D语义密集SLAM系统,它能够实现场景RGB、深度,我们引入了一种3D多层金字塔高斯分布方法,该方法通过提取用于高斯分布训练的多层图像金字塔来恢复场景细节,确保RGB、深度和语义重建的一致性。此外,我们设计了一种紧耦合的多特征重建优化机制,允...
SLAM技术通常部署在机器人身上,性能尤为关键。后续出现了一系列解决NeRF重建效果和性能的论文,基于3D高斯辐射场的SLAM有以下好处: 快速渲染和丰富的优化:Gaussian Splatting可以以高达400 FPS的速度渲染,使其比隐式表达更快地可视化和优化。 有明确空间范围的建图:现有地图的空间边界可以通过在之前观察到的部分场景中添...
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,...
为了克服这些不足，后续研究者提出了一系列改进方案，其中基于3D高斯辐射场的SLAM技术脱颖而出。它具有以下显著优势：快速渲染与优化：Gaussian Splatting技术能够实现高达400 FPS的渲染速度，显著提升可视化和优化效率。明确的空间范围建图：通过在先前观察到的场景部分添加高斯函数，可以轻松控制现有地图的空间边界。新图像...
基于GS的SLAM方法利用与3D高斯属性相关联的基于点的表示,并采用光栅化流水线来渲染图像,实现了快速渲染速度和优质图像。然而,原始的基于GS的场景表示需要大量的3D高斯椭球来维持高保真度重建,导致内存使用量和存储需求高。基于GS的SLAM系统通常需要超过500MB来表示一个小型房间大小的场景。此外,基于GS的SLAM系统的运行速...
宝略科技申请基于slam和3D高斯融合的三维场景重建专利，能够提升三维重建场景的视觉效果 金融界2025年1月18日消息，国家知识产权局信息显示，宝略科技（浙江）有限公司申请一项名为“一种基于slam和3D高斯融合的三维场景重建方法及系统”的专利，公开号 CN 119313843 A，申请日期为2024年12月。专利摘要显示，本发明提供...
- 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期重磅上线(新增超40%新内容)!有早鸟立减100优惠,限额30个 ...
20讲全部上线!全网首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》 0. 写在前面 这是港科大沈邵劼团队的最新力作,提出了一种精确的LIV多模态传感器融合的三维辐射场建图系统LIV-GaussMap,利用激光雷达-惯性系统获取初始高斯场景结构,并通过相机获取的光度梯度进行优化,实现了高保真度的建图效果。LIV-Gauss...
本发明提供了一种基于slam和3D高斯融合的三维场景重建方法及系统,包括:步骤S1,针对目标室内场景拍摄得到室内图像并得到稠密点云A,并扫描得到稠密点云B;步骤S2,将稠密点云B对齐至稠密点云A得到融合点云;步骤S3,对融合点云进行处理生成多个高斯点,并记录每个高斯点对应的点云数据点;步骤S4,基于各点云数据点,将各高...