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...
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...
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...
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...
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...
为了弥补这一不足,本文提出了一种基于端到端跟踪器的SLAM系统,并结合了基于最新3D Gaussian Splatting(3DGS)的渲染器。该框架名为DroidSplat,能够在常见的SLAM基准测试中实现先进的跟踪和渲染效果。通过在现代SLAM系统中实现多个模块并行运行,该方法可以在普通消费级GPU上进行快速推理。
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...