三维高斯溅射(3DGS)领域的蓬勃发展催生了大量相关的下游任务和技术,从而导致了该领域复杂性和混乱性的增加,这些复杂性和混乱性以各种形式表现出来,包括不同工作中相似的动机、不同任务中相似技术的融合,以及各种技术之间微妙的差异和相互联系。在本综述中,我们努力根据现有工作的基本动机对其进行系统分类,并批判性地讨论...
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新渲染,如图6所示。 Photo-SLAM。这项工作将显式几何特征和隐式纹理表示集成在超基元地图中。该方...
尽管基于NeRF和3D GS的SLAM方法已经取得了显著的进展,但仍有许多挑战和问题有待解决。例如,如何进一步提高NeRF的渲染速度和精度、如何降低其计算复杂度以支持实时应用、如何结合更多的传感器信息以提高SLAM的鲁棒性和准确性等。 未来,我们期待看到更多创新性的研究成果在这一领域涌现,推动SLAM技术的发展和应用。同时,我们...
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-...
利用3D-GS,3D感知有可能增强开放词汇语义目标检测和定位(图7a)、3D分割(图7b)、运动目标象跟踪(图7c)和SLAM系统的开发(图7d)。 检测 3D场景中的语义目标检测或定位过程可以显著增强对环境的理解和感知,并有利于自动驾驶系统和智能制造等应用。受ChatGPT成功的鼓舞,施介绍了专门为开放词汇查询任务设计的场景表示语...
Hidenobu Matsuki等人提出了首个完全基于3D GS的单目SLAM模型Gaussian Splatting SLAM,利用高斯体为唯一的3D 表示,以3 FPS速度首次实现了基于3D GS的实时增量式重建。同样地,Gaussian-SLAM、Photo-SLAM、NEDS-SLAM等其他工作进一步推动了3D GS-based SLAM的发展。
当前3DGS的主要研究方向是其在实际应用中的落地,如三维重建、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和同步定位与地图构建(SLAM)等。今天的文章综述了3DGS在这些领域的最新研究进展,笔者采用按应用领域分类的方式进行介绍,以便读者快速定位感兴趣的研究...
但... 展开 1 Simp2024-10-27 23:53:50 按需 0 Cursed2024-10-28 15:11:27 优点:文献综述内容丰富,基本上该提到的工作都有提及。缺点:其实前面的nerf入门部分阐述得一... 展开 0喜欢这本书的人也喜欢 打开App查看更多 自动驾驶与机器人中的SLAM技术:从理论到实践...
结合隐式建图的视觉 SLAM 技术综述, 计算机辅助设计与图形学学报, 2025. [Paper] Benchmarks Customizable Perturbation Synthesis for Robust SLAM Benchmarking, arXiv, 2024.[Paper] Benchmarking Implicit Neural Representation and Geometric Rendering in Real-Time RGB-D SLAM, CVPR, 2024. [Paper] [Code] ...
[8] AG-SLAM: Active Gaussian Splatting SLAM 🧑🔬 作者:Wen Jiang, Boshu Lei, Katrina Ashton, Kostas Daniilidis 🏫 单位:University of Pennsylvania 🔗 链接:[中英摘要] [arXiv:2410.17422] [Code] 📝 说明: [9] SpectroMotion: Dynamic 3D Reconstruction of Specular Scen...