算法工程师/研究员,SLAM,3DGS21 人赞同了该文章 目录 收起 0. Abstract 摘要 1. Introduction 介绍部分 2. Related Work 相关工作 3. Method 方法论 3.1 Preliminaries 预备知识 3.2 Pointmap Matching 点图匹配 3.3 Tracking and Pointmap Fusion 跟踪和点图融合 3.4 Graph Construction and Loop Closure...
此外,现有的3D高斯Splatting (3DGS)方法通常专注于光度一致性,忽略了几何精度,并且未能利用SLAM的动态深度和姿态更新来进行场景细化。我们提出了一个集成稠密SLAM和3DGS的框架,用于实时、高保真的稠密重建。我们的方法引入了SLAM通知的自适应加密,通过利用来自SLAM的密集点云来动态更新和加密高斯模型。此外,我们整合了几...
2. NeRF 和 3DGS 在 SLAM 中的应用 2.1 SLAM 的基本概念 SLAM（同步定位与地图构建）是一种在未知环境中同时进行自我定位和环境地图构建的技术。传统 SLAM 依赖于传感器数据（如激光雷达、相机）和算法来实现对环境的感知和理解。随着技术的发展，SLAM 方法不断演进，逐渐向深度学习和生成模型等新技术结合的方向...
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...
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...
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...
3DGS助力,SLAM新突破! 最近,我深入研究了SLAM(同步定位与建图)领域的一些最新进展,特别关注了CVPR和ECCV上的几篇重要论文。这些论文中的SLAM方法在思路和方法上有着显著的相似性。 🔍 SLAM的定义:SLAM的主要任务是确定自己在何处(定位)以及理解周围环境(建图)。定位的关键在于相机位姿的准确估计,而建图则侧重于...
3DGS(三维高斯散射)与SLAM(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析: 一、核心融合原理 1.3DGS在SLAM中的角色 场景表示:替代传统点云或体素地图,通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。
然而,当前3DGS-SLAM系统通常在大场景表示、有效的闭环校正和场景泛化能力方面存在缺陷。为此,论文作者设计了NGM-SLAM,这是第一个利用神经辐射场子图用于渐进式场景表示的GS-SLAM系统,有效地结合了神经辐射场和3DGS的优势,实现了最先进的场景重建和...
早期将NeRF作为唯一场景表示的密集SLAM研究实现了实时无相机姿态的三维重建。随后的一些研究结合了经典SLAM方法,如通过特征匹配进行跟踪、密集光束平差、闭环检测和全局光束平差。后来的研究通过结合NeRF以外的其他数据结构,采用现成的跟踪模块和单目深度估计,在性能上实现了若干改进。然而,NeRF存在渲染速度慢的问题;由于实时...