第一个以两视图 3D 重建先验 MASt3R 为基础的实时 SLAM 系统。 用点云图匹配、跟踪和局部融合、图构建和回环检测,以及二阶全局优化的高效技术。 一个能够处理通用、时变相机模型的最先进的稠密 SLAM 系统。 2. Related Work 相关工作 相关工作部分介绍了视觉SLAM领域多种方法及其局限性,包括:稀疏单目SLAM,早期...
增强数据的多样性NeRF 在训练过程中使用了多视角图像，可以生成多种不同的场景视角，使得 SLAM 系统在面对环境变化时更加灵活。通过对已有数据的增强，SLAM 可以在不同条件下稳定运行，减少数据稀缺造成的负面影响。2.3 3DGS 在 SLAM 中的应用 模型生成与环境模拟3DGS 可以为复杂场景生成高质量的 3D 模型，支持 S...
神经隐式SLAM系统,基于NERF的隐式表示,显著增强了SLAM系统的感知能力,但依旧面临实时性、运行速度和内存需求的瓶颈。 近期,3DGS-SLAM系统在保持NERF-SLAM系统的建图精度同时,在渲染速度和精度上取得了突破,挑战了神经隐式 SLAM 在密集重建中的主导地位。然而,值得注意的是,与NERF相比,3DGS-SLAM系统依赖点云输入,在...
Monocular GSO(MGSO):一种将光度SLAM与3DGS相结合的新型实时SLAM系统,通过简单高效的场景表达方式,采用新颖的框架耦合SLAM与3DGS,能够仅使用以往10%左右的资源,提升20~30%左右的建图质量。©️【深蓝AI】编译 SLAM是自主机器人导航...
随着新视角合成技术的发展,SLAM技术与NeRF等视角合成技术的结合产物--神经隐式SLAM在近期得到了充分的研究。然而,单纯依赖这些方法的SLAM系统在跟踪性能上仍落后于传统SLAM和端到端的SLAM系统。此外,这些方法还对相机的参数标定提出了很高的要求...
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-...
项目主页: https://vita-group.github.io/MM3DGS-SLAM 同时定位与建图对于位置跟踪和场景理解至关重要。基于3D高斯模型的地图表示能够利用多摄像机对场景进行真实感重建和实时渲染。我们首次表明,使用未放置的相机图像和惯性测量使用3D高斯进行地图表示可以实现精确的SLAM。我们的方法,MM3DGS,通过实现更快的渲染,尺度...
最近,基于辐射场的地图表示,如3D高斯Splatting和NeRF,非常适合于真实的描绘,已经引起了相当大的关注,导致了将它们与SLAM结合的尝试。虽然这些方法可以构建高度逼真的地图,但大规模SLAM仍然是一个挑战,因为它们需要大量高斯图像进行映射,并需要相邻图像作为跟踪的关键帧。我们提出了一种新的三维高斯Splatting SLAM方法,VIG...
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...
首个基于激光雷达惯性相机融合的3DGS-SLAM系统,实现了高度精确的姿态跟踪和逼真的在线地图构建。 利用顺序着色激光雷达点云作为先验,以在线方式重建高斯地图。利用精心设计的一系列策略,逐步扩展高斯地图并自适应地控制其密度,以实现高效率和准确性。 在室内外场景中经过广泛验证,展示了在逼真地图制作方面的最新性能。在...