NeRF 和 3DGS 基于 SLAM 的结合，为多种应用场景提供了有效的解决方案。通过新视角合成和稠密建图能力，SLAM 系统能够在复杂的环境中实现高效、准确的定位与建图。这一新兴技术的不断发展，必将推动智能机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域的进步。#上百度遇见科学# ...
第一代系统：（1）用SLAM特征点计算深度；（2）以检测分割instance为输入，结合位姿、接地点等通过IPM计...
结合单目SLAM(如ORB-SLAM)实时获取相机位姿。 在线优化高斯参数,生成细节丰富的场景模型(如家具表面光泽、植物形态)。 优势:低延迟渲染(60+ FPS),适合移动端AR应用。 3.大规模室内重建 挑战:传统NeRF类方法训练慢、内存占用高。 3DGS方案: 通过SLAM前端获取关键帧位姿,后端稀疏化高斯分布(合并冗余高斯)。 采用层级...
3DGS在VSLAM中的初步应用，如SplaTAM，成功地利用实时单目视频输入生成了3DGS场景。然而，与ORBSLAM3等...
MGSO集成了实时光度SLAM与3DGS,仅使用单目相机即可实现密集、高质量且内存高效的3D重建。该方法解决了多个挑战,成功利用了这两种技术的天然兼容性。其无需深度传感器即可在各种环境中展现出卓越的适应性,使其在机器人、增强/虚拟现实(AR/...
该研究的重要意义在于,结合单目深度预测和相机标定的新进展,DroidSplat能够在没有已知相机内参的情况下,从而减少了对于标定的需求,在工程化的场景中能够节约大量的人力成本。这为在复杂环境下实现高效、精准的SLAM系统提供了新的可能,并推动了S...
3D Gaussian Splatting(3DGS)是近一年计算机视觉领域最有突破性的工作之一,不仅仅在学术界席卷计算机视觉、SLAM等领域,每天都有大量基于Gaussian Splatting的新工作出现,而且距离落地应用也特别近,多家商业公司致力于3DGS的商业化落地。 神经网络辐射场NeRF方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,...
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...
3D Gaussian Splatting(3DGS)是近一年计算机视觉领域最有突破性的工作之一,不仅仅在学术界席卷计算机视觉、SLAM等领域,每天都有大量基于Gaussian Splatting的新工作出现,而且距离落地应用也特别近,多家商业公司致力于3DGS的商业化落地。 神经网络辐射场NeRF方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,...
代码链接:https://github.com/lab-of-ai-and-robotics/gs_icp_slam 2. 摘要 同时定位与地图构建(SLAM)在机器人学、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用中起着关键作用。近期对于密集表示SLAM的进展突显了利用神经场景表示和3D高斯表示来实现高保真空间表示的潜力。本文提出了一种新颖的密集表示SLAM方法,采用广义迭代最...