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...
模块更新与系统增强:通过引入语义信息并充分利用高斯散点的渲染能力,更新了多个模块,提升了 SLAM 系统的定位、映射性能和运行速度。 图1 描述: (a) 全局 3D 高斯地图: 左侧:展示了由 Hi-SLAM 生成的带有学习到的语义标签的全局 3D 高斯地图。 右侧:展示了语义信息的层次化结构,考虑了语义属性和几何属性(蓝色框...
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...
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 ...
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,为手术应用中的实时可视化和建图提供了新的可能性。然而,3DGS 无法渲染表面法向信息,并且由于多视图不一致性,难以准确重建深度和表面细节。这些局限性在手术场景中尤为突出,因为精准的空间表示对于手术导航至关重要。
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...