项目主页:SplaTAM: Splat, Track & Map 3D GaussiansGithub:GitHub - spla-tam/SplaTAM: SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM 终于有开源的3dgs的sla… solomon-ma ORBSLAM3双目、深度相机稠密重建 一.简介 ORBSLAM3是支持多种传感器的视觉稀疏slam算法,支持的传感器包...
本门课程从理论和代码实现两方面展开,带你从零入门NeRF/Gaussian Based SLAM的原理学习、论文阅读、代码梳理等。 理论层面,从线性代数入手到传统的计算机图形学,让大家明了现代三维重建的理论基础和源头; 代码层面通过多个练习手把手教会大家复现计算机图形学、NeRF相关工作。 学后收获 入门基于NeRF/Gaussian的SLAM领域 ...
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。 为什么是NeRF-Based SLAM? 传统CG将输入图像重新投影再融合到新的视图摄像机中,利用几何结构来进行重投影。在很多情况下,传统CG方法重建地图都能有相当好的效果,但是对于地图上的未知区域,进行三...
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。 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语义信息实现实时的3D语义地图构建。2)随着跟踪的进行,姿态估计容易出现累积漂...
本门课程从理论和代码实现两方面展开,带你从零入门NeRF/Gaussian Based SLAM的原理学习、论文阅读、代码梳理等。理论层面,从线性代数入手到传统的计算机图形学,让大家明了现代三维重建的理论基础和源头;代码层面通过多个练习手把手教会大家复现计算机图形学、NeRF相关工作。
Lixel CyberColor:复刻真实世界 Lixel CyberColor (LCC) 是由 XGRIDS 公司开发的一款先进技术产品,可以自动生成无限大的电影级效果的3D场景,采用了Multi-SLAM和高斯溅射(Gaussian Splatting)技术。 LCC提供了一种能够精确捕捉和复现真实世界细节的技术,致力于像素级别的完美复制真实世界。
我们介绍了LiV-GS,这是一个户外环境中的激光雷达-视觉SLAM系统,它利用3D高斯作为可区分的空间表示。值得注意的是,LiV-GS是第一个将离散和稀疏的激光雷达数据与大规模户外场景中的连续可微分高斯地图直接对齐的方法,克服了传统激光雷达制图中固定分辨率的限制。该系统使用用于前端跟踪的共享协方差属性将点云与高斯图对...
表III比较了所有在同一平台上实现的可复现开源算法的渲染结果。3DGS和NeRF++不进行姿态估计,而是使用COLMAP获得初始输入。SplaTAM、MonoGS和Gaussian-SLAM则依赖损失函数来优化姿态,因此我们复制了两次渲染结果:一次使用真实值姿态,一次使用它们自己估计的姿态。
采取colmap进行稀疏点云生成,所以在复现代码过程中也需要这个工具,colmap出自structure from Motion Revisited工作,和视觉SLAM的视觉里程计步骤基本一致,通过里程计方法得到重建结果: 点初始化为三维高斯椭球 这里的μ、Σ、颜色和不透明度是我们希望从神经网络中输出的,进而用到下一步的渲染。
涉及30+自动驾驶技术栈学习路线,从0到一带你入门自动驾驶感知(端到端自动驾驶、世界模型、仿真闭环、2D/3D检测、语义分割、车道线、BEV感知、Occupancy、多传感器融合、多传感器标定、目标跟踪)、自动驾驶定位建图(SLAM、高精地图、局部在线地图)、自动驾驶规划控制/轨迹预测等领域技术方案、大模型,更有行业动态和岗位...