● 我们开发了一种SLAM系统,其性能优于现有的房间规模3DGS SLAM,能够在大规模室内环境中高效运行。我们的方法在大规模室内SLAM方面取得了重大进展,展示了与最先进的SLAM系统相当的可扩展性和鲁棒性。 5. 方法 VIGS SLAM框架包括三个主要阶段:1)广义ICP跟踪,2)IMU预积分,3)三维高斯溅射地图构建。该框架的概述如图...
Gaussian-LIC 通过融合来自多个传感器的数据,包括3D激光雷达、IMU和相机(称为LIC),在不受控制的室外场景中实现了鲁棒的姿态估计,并基于3DGS生成了逼真的地图: 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。...
Gaussian-LIC 通过融合来自多个传感器的数据,包括3D激光雷达、IMU和相机(称为LIC),在不受控制的室外场景中实现了鲁棒的姿态估计,并基于3DGS生成了逼真的地图: 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。...
发布了一个新的多模态SLAM数据集UT-MM,包含室内场景的RGB-D图像、IMU测量、LIDAR深度和精确的地面真值轨迹。 在UT-MM数据集的8个场景上评估了框架,并使用了TUM RGB-D数据集来评估单目SLAM模型的性能。 评价指标: 使用了绝对轨迹误差均方根(RMSE)来评估跟踪准确性,使用峰值信噪比(PSNR)来评估场景重建质量。 使用...
浙大TUM联合出品|Gaussian-LIC:首个LiDAR-IMU-Camera融合的3DGS-SLAM系统 2463 0 01:13 App NeurIPS'24 | DHD: 多无人机协同感知框架,提升 目标轨迹预测的准确性和全面性 2168 0 01:19 App 开源 香港大学 香港科技大学 | 能够实现3D场景生成高斯修复、LiDAR深度补全和稀疏视图重建的深度补全模型 9491 0 ...
python slam_top.py --config ./configs/UTMM.yml Note that the directory to the dataset must first be added to the config file before running, e.g., inputdir:/datasets/UTMM/#Replace with the directory in which you downloaded the dataset ...
虽然这些方法可以构建高度逼真的地图,但大规模SLAM仍然是一个挑战,因为它们需要大量高斯图像进行映射,并需要相邻图像作为跟踪的关键帧。我们提出了一种新的三维高斯Splatting SLAM方法,VIGS SLAM,它利用RGB-D和IMU传感器的传感器融合用于大规模室内环境。为了减少基于3DGS的跟踪的计算量,我们采用了一种基于ICP的跟踪框架...
彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法:理论推导、代码讲解和实战系列视频 多模态融合 SLAM 的门槛较高,在需要视觉 SLAM 与激光 SLAM 的基础之外,还会遇到不同模态测量的融合,不同传感器的时间同步,多传感器的外参标定,多传感器异常检测等问题,使得各位同学做这块的时候遇到诸多障碍。因此我们联合机器人学国家重点实验...
SLAM前端若位姿估计偏差大,可能导致高斯分布发散,需设计鲁棒初始化策略(如结合IMU或GPS)。 五、前沿研究方向 语义-几何联合建模 为高斯分配语义标签(如“车辆”“行人”),支持场景理解与交互(如机器人避障)。 多模态融合 融合LiDAR点云与视觉数据,利用3DGS统一表示多源信息(如激光反射强度+RGB颜色)。
研究和开发基于3D Gaussian Splatting的SLAM算法,优化系统性能和鲁棒性; 2. 开发将COLMAP、NeRF等先进三维建模技术整合入SLAM系统的方法,以提高模型的精确度和实用性; 3. 研究多传感器数据融合技术,特别是视觉、激光雷达和IMU的融合,提升SLAM的精度和稳定性; 4. 参与算法流程设计,改进现有算法,提升系统实时性和可靠...