实时400FPS!高精NeRF/Gaussian SLAM定位与建图 3D视觉工坊 公众号「3D视觉工坊」博主10 人赞同了该文章 什么是SLAM? SLAM,即同时定位与地图构建技术,SLAM可以让机器人、无人机和其他自动化系统能够在未知环境中同时进行自我定位和环境映射。 原文链接:实时400FPS!高精NeRF/Gaussian SLAM定位与建图 为什么是NeRF-...
目前重建图像质量最好的是Mip-NeRF360。 此外,将SLAM技术融入到深度学习中,更容易使得所有算法能够统一到一个框架中,方便不同算法之间的数据传输和通信,方便了上下游兄弟部门的协同合作。比如建好的地图可以用于语义标注,从而接到BEV感知中训练,又或者可以生成 Occupancy 网格,交给规控部门去做路径的规划和智能体的控制...
现有的3D高斯SLAM系统主要集中在视觉地图制作上,但是仅有颜色信息不足以支持导航等下游任务,而且基于NeRF的语义SLAM很容易出现累积漂移。 原文链接:上交最新!第一个稠密语义Gaussian Splatting SLAM! 对于基于辐射场的语义SLAM,目前存在两个挑战:1)现有的语义SLAM方法难以在没有预定义边界的情况下,从2D语义信息实现实时...
Gaussian-SLAM:通过分析视频重塑3D世界 通过分析视频流,Gaussian-SLAM技术能够精确重建出逼真的3D场景。它通过理解视频中环境布局和物体位置,将2D图像转化为可从多角度观察的3D模型,实现实时渲染的奇迹。 比如,在公园的视频中,Gaussian-SLAM能识别树木、长椅等物体,并确定它们在三维空间中的具体位置。这种技术最终创造了...
基于NeRF的SLAM算法采用全局地图和图像重建损失函数,通过可微分渲染捕获稠密的光度信息,具有高保真度。但是用Implicit Neural Representation(隐式神经表达)对场景建模导致了许多问题: query过程(可以理解为射线渲染)需要大量的采样,渲染方法成本很高 用了大型多层MLP,运算量大,占用内存高 ...
Gaussian-SLAM特别针对的是RGBD摄像头的输入数据进行优化。RGBD摄像头除了普通捕捉的彩色图像外,还能提供像素点的深度信息,即物体距离每个摄像头的距离。这种深度信息对于创建精确的三维场景模型至关重要。工作原理1、数据处理:接收RGBD按键输入,进行子采样并考虑颜色梯度。
基于NeRF的SLAM算法采用全局地图和图像重建损失函数,通过可微分渲染捕获稠密的光度信息,具有高保真度。但是用Implicit Neural Representation(隐式神经表达)对场景建模导致了许多问题: query过程(可以理解为射线渲染)需要大量的采样,渲染方法成本很高 用了大型多层MLP,运算量大,占用内存高 ...
Gaussian-SLAM 一种新的稠密同时定位与地图构建( SLAM )方法,该方法使用高斯平面作为场景表示。新的表示方法能够实现真实世界和合成场景的交互式实时重建和真实感绘制。我们提出了新的策略来播种和优化高斯splats,以将其从多视图离线场景扩展到顺序单目RGBD输入数据集。 此外,我们扩展了Gaussian splats对几何图形进行编码...
我们首次将3D高斯抛雪球法应用于增量3D重建中,使用移动单目或RGB-D相机进行场景捕捉。我们的同时定位与建图(SLAM)方法以3fps实时运行,利用高斯体作为唯一的3D表示,实现了准确、高效的跟踪、建图和高质量渲染。 ©️【深蓝AI】编译 ▲图1|使用单目相机以3 fps的速度实时重建高保真3D场景。对于每个输入的RGB帧,...
1.第一个接近实时的SLAM系统,仅使用3DGS作为唯一的场景表示。 2.SLAM框架内的新颖技术,包括相机姿态估计的解析雅可比,高斯形状规范化和几何验证。 3.在各种数据集上进行了广泛评估,包括单目和RGB-D设置,特别是在实际场景中展示了竞争性能。 2. 高斯飞溅 ...