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...
1. 导读我们介绍了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…
两者都利用了外部跟踪器(如DROID-SLAM)和LC策略,GO-SLAM还包括全局BA。值得注意的是,MoD-SLAM实现了5.75的最佳平均ATE RMSE结果。在RGB情况下可以观察到类似的趋势,最佳结果再次由GO-SLAM和MoD-SLAM实现。尽管如此,值得注意的是,像Orbeez-SLAM和Hi-SLAM这样的替代解决方案,也依赖于外部跟踪器,成功地与许多利用RGB-...
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...
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...
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-...
因此,这篇文章提出了一个集成GICP和3DGS的稠密SLAM框架,通过共享显式表示来互补彼此。与传统方法不同,该方法通过利用G-ICP进行跟踪来积极利用三维信息。所提出的方法是一种耦合方法,在跟踪和建图过程中共享单个地图,同时保持与分离方法相似的快速跟踪速度。利用基于G-ICP的跟踪过程中计算的每个点的协方差作为3DGS建...
如何做3DGS SLAM项目(上) - 计算机视觉life于20240524发布在抖音,已经收获了4.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
如何做3DGS SLAM项目(下) - 计算机视觉life于20240527发布在抖音,已经收获了4.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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...