然而,传统SLAM方法生成的稀疏点云无法很好地满足3DGS的需求,而使用单目相机则能实现更广泛的应用场景。 作者提出了Monocular-GSO(MGSO),一个基于单目相机的密集视觉SLAM系统。MGSO通过光度SLAM系统生成初始点云,随后启动3DGS模块进行实时的...
GS-SLAM概述。该框架利用3D高斯场景表示和渲染的RGB - D图像进行逆相机跟踪。通过一种新颖的高斯扩展策略,GS - SLAM在GPU上实现了实时跟踪、建图和渲染,增强了场景重建能力。 6 实验结果 6.1 视觉SLAM评估 SLAM定位精度对比 TUM RGB-D数据集三个场景上相机跟踪结果的对比,关键基准包括Kintinuous、BAD-SLAM和ORB-...
1. 导读我们介绍了LiV-GS,这是一个户外环境中的激光雷达-视觉SLAM系统,它利用3D高斯作为可区分的空间表示。值得注意的是,LiV-GS是第一个将离散和稀疏的激光雷达数据与大规模户外场景中的连续可微分高斯地图直接…
这种方法类似于pose-free NeRF,优点是直接且利用了现有技术,但缺点是图像级的Loss和梯度下降可能会降低SLAM的速度。 🏗️ 基于3DGS的建图:这些论文主要采用深度反投影的方法,根据估计出的相机位姿,利用深度信息将3DGS反投影到3D空间中,然后通过各种策略对投影结果进行细化、裁剪等处理,最终得到一个3DGS表征。 ...
计算机视觉life联合哈工大博士,经过长期准备,开启了全网首个基于3DGS的项目实战训练营。《带你实现3DGS SLAM:3DGS + GICP +Unc-Model + GTSAM,性能逼近与超越SplaTAM!》 本项目将新颖的3D Gaussian Splatting和先进SLAM方法进行结合,实现高质量实时渲染和高精度实时定位的优势互补 ...
我们介绍了LiV-GS,这是一个户外环境中的激光雷达-视觉SLAM系统,它利用3D高斯作为可区分的空间表示。值得注意的是,LiV-GS是第一个将离散和稀疏的激光雷达数据与大规模户外场景中的连续可微分高斯地图直接对齐的方法,克服了传统激光雷达制图中固定分辨率的限制。该系统使用用于前端跟踪的共享协方差属性将点云与高斯图对...
基于3DGS的SLAM不仅全面继承了NeRF-based SLAM方法的优点,而且全面补足了其短板(渲染速度慢、图像质量不高、定位精度欠佳等),实现了更好的实时性、更好的渲染质量、更精确的定位精度。 3DGS的意义? 3DGS 的显式场景表示提供了对场景动态的前所未有的控制,这是涉及复杂几何形状和变化照明条件的复杂场景中的关键因素...
SLAM，即同时定位与地图构建技术，SLAM可以让机器人、无人机和其他自动化系统能够在未知环境中同时进行...
这种演变从手工制作的方法到深度学习时代,再到最近专注于神经辐射场(NeRFs)和3D高斯泼溅(3DGS)表示的发展。我们意识到越来越多的研究和缺乏对该主题的全面调查,本文旨在通过辐射场的最新进展,首次全面概述SLAM的进展。它揭示了背景、进化路径、固有优势和局限性,并作为突出动态进展和具体挑战的基本参考。
在自动驾驶领域，3DGS主要应用于大规模驾驶场景的动态重建和SLAM的组合应用。自动驾驶场景重建：重建驾驶...