3DGS based SLAM相比传统SLAM最突出的优势是稠密重建和实时渲染，从2024年下半年的研究热点来看：...
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。
在下一节中,我们将介绍开创性的SLAM方法,这些方法能够同时优化场景几何结构和相机姿态。 GS-SLAM。GS-SLAM通过利用3D高斯作为表示,结合飞溅渲染技术,引入了一种范式转变。与依赖神经隐式表示的方法相比,GS-SLAM通过采用一种新方法,利用3D高斯以及不透明度和球面谐波来封装场景几何结构和外观,从而大大加速了地图优化和重...
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...
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。
I really appreciate your wonderful work! I find you have write densify function (densify method of vanilla 3D Gaussian Slplatting) in utils/slam_rextenel.py. Have you test this function instead of add_new_gaussians based on depth image. ...
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 ...