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,...
神经隐式场使 SLAM 系统能够生成高质量的新视角图像和深度图。例如,iMap 和 NICE-SLAM 利用多层感知机(MLP)和神经隐式网格进行场景表示。然而,它们基于光线的体积渲染计算成本较高,难以在效率和精度之间取得平衡。 另一方面,基于三维高斯喷溅(3DGS)的SLAM系统在新视角渲染方面实现了高速和高保真重建,为手术应用中的...
在公众号「计算机视觉工坊」后台,回复「3dcv」,即可获取工业3D视觉、SLAM、自动驾驶、三维重建、事件相机、无人机等近千余篇最新顶会论文;巴塞罗那自治大学和慕尼黑工业大学3D视觉和视觉导航精品课件;相机标定、结构光、三维重建、SLAM,深度估计、模型部署、3D目标检测等学习资料。 3D视觉方向交流群成立啦 目前工坊已经建...
NeRFs是一种基于神经网络的3D表示方法,通过从多个视角学习场景的辐射场,能够生成高质量的3D重建。NeRFs在处理复杂几何形状和高细节场景方面表现出色,为SLAM系统提供了更精确的环境感知能力。3DGS通过在3D空间中使用高斯分布表示点云,实现了更高效的地图构建和更新。3DGS不仅减少了内存需求,还改进了噪声处理和遮挡处理,使...
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...
- 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 ...
这一演变涵盖了从手工方法,通过深度学习时代,再到最近聚焦于神经辐射场(NeRFs)和3D高斯点(3DGS)表示的最新发展。鉴于这一领域日益增长的研究和缺乏综合性的综述,本文旨在通过最新辐射场技术的发展视角,提供SLAM进展的首个全面概述。本文阐述了SLAM的背景、进化路径、固有优势和局限性,并作为一份基础性参考,突出了该...
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...
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...