LVI-GS是一种利用 3D 高斯分布 (3DGS) 的 LiDAR-视觉-惯性紧耦合 SLAM 系统,用于实时的高保真场景重建和渲染。我们的方法结合了 LiDAR 和图像数据,使其能够捕捉精确的几何结构和细致的视觉信息,即使在具有挑战性的户外环境中也表现出色。通过有效集成高斯地图扩展、关键帧管理、线程管理和基于 CUDA 的加速策略,我们...
室外3D GS SLAM新突破!LiV-GS:首次对齐激光雷达和Gaussian Splatting地图! 2. 引言 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位与地图构建)对于基于精确定位重建观测场景的大规模场景重建至关重要。激光雷达(LiDAR)和相机作为两种常用于场景重建的传感器,推动了SLAM技术的发展。传统激光雷达SLAM利用点云中的几...
GS-SLAM。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...
Gaussian-LIC 是一种新颖的LiDAR-惯性-相机辐射场SLAM系统,实现了高度准确的跟踪、具有3D高斯喷溅的逼真在线重建的双重功能。由高效的LiDAR-惯性-相机里程计产生的世界坐标中的着色LiDAR点被用作良好的先验,以辅助高斯地图的增量建立,在室内和室外场景中具有显著更好的泛化能力。 改进的空间: 尝试去除地图中非必要的高...
这进一步证实了PIN-SLAM在全局轨迹跟踪上的优越性。使用准确性和完整性分数来评估Nerf-LOAM和PIN-SLAM的建图有效性,后者再次确认为评估该数据集的最佳LiDAR SLAM系统。特别是在Quad上,可以看到PIN-SLAM和Nerf-LOAM之间的完整性存在很大差距,即约为7 cm。
3D GS的地图表示和视觉重定位:该过程始于创建来自 LiDAR 扫描、图像和姿态的着色点云地图。该地图作为3DGS地图的初始化,在子地图上逐步训练。3DGS 地图存储为 2D 像素地图,使用 KD 树实现快速空间查询。对于重定位,选择一个接近查询图像粗略姿势的子地图来渲染一系列图像和深度。然后,对查询图像进行暴力搜索以找到...
重大变革!NeRF和3D高斯喷溅如何重塑SLAM? “世纪”难题 目前研一下,研二上就准备开题了,想做nerf或者3dgs,想问问大佬们,哪个更适合作为我的大论文方向,更好创新一些,还有nerf还有哪些可创新的点吗? CogitoErgoSum 你不应该选择两个技术来作为开题方向。NeRF才做了两年就被GS突破了,估计再一两年GS就又被取代了。
为了更容易地初始化,LIV-GaussMap 使用 LiDAR 点云初始化高斯,并为全局地图构建一个可优化的尺寸自适应体素网格。SGS-SLAM 在同时定位和映射过程中进一步考虑了高斯的语义信息。它通过提炼 2D 语义信息来实现,该信息可以使用 2D 分割方法获取,或者由数据集提供。我们在表4中报告了不同 SLAM 方法在重建任务中的...
隧道里面抡摆锤,暴力SLAM测试! 暴力升级!暗黑隧道极限测试SLAM! 效果哇塞!3D高斯泼溅来实景重建公园! 1、MetaCam EDU产品介绍及展示 2、MetaCam EDU 产品功能及细节详细介绍 3. 为什么要做MetaCam EDU? 5、MetaCam EDU 实机展示和操作 6、基于MetaCam EDU的二次开发流程及说明 ...
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 ...