同时还可以通过生成的稠密点云优化DSO SLAM的位姿，提高3D重建的精度，也提升了3D feature的精度 OCC生成：对于OCC来说，步骤（1）（2）后跟一个Gaussian-to-Voxel Splatting模块[3]就能生成占据栅格图，用于后续的规控模块，相比OCC Former，前半部分的效率和精度更高，且不需要那么
提高数据的鲁棒性通过 3DGS 生成的模型，SLAM 系统能够应对多样化的环境变化。在光照变化、物体移动等情况下，3DGS 的高质量模型提供了更多信息，使得 SLAM 的定位更加稳定和可靠。3. NeRF/3DGS 在 SLAM 中的综合优势 NeRF 和 3DGS 在 SLAM 系统中的结合，带来了以下综合优势：3.1 数据的丰富性 通过结合 NeRF...
且能够快速渲染新的视图，具有许多优点，如增强闭环检测和为机器人任务提供更多数据。
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。
2024年11月20日 20:09 原文链接:近期两篇NeRF/3DGS-based SLAM方案赏析:TS-SLAM and MBA-SLAM 更多优质内容,请关注公众号:智驾机器人技术前线分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
This project is the annotation of SplaTAM("Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM, 3DGS-based SLAM"). It is the supporting code annotation warehouse of the "3DGS-based SLAM course". 本项目是SplaTAM的注释工作,是“基于3D Gaussian Splatting的SLAM:理论与实践”课程的配套代...
本门课程从理论和代码实现两方面展开,带你从零入门NeRF/Gaussian Based SLAM的原理学习、论文阅读、代码梳理等。 理论层面,从线性代数入手到传统的计算机图形学,让大家明了现代三维重建的理论基础和源头; 代码层面通过多个练习手把手教会大家复现计算机图形学、NeRF相关工作。
Recently neural radiance fields (NeRF) have been widely exploited as 3D representations for dense simultaneous localization and mapping (SLAM). Despite their notable successes in surface modeling and novel view synthesis, existing NeRF-based methods are hindered by their computationally intensive ...
值得注意的是,3DGS不仅继承了NeRF-based SLAM的优点,更在渲染速度、图像质量及定位精度等方面进行了全面的补充。这使得3DGS成为当前SLAM研究中一个全新的主流方向,提供了更丰富的可能应用场景。例如,3DGS的引入使得在面对复杂和动态的场景时,可以实现更精确、更优质的结果,这是目前行业内其他技术难以企及的。