帝国理工学院 #CVPR2024 工作,首个完全基于 3D Gaussian Splatting 的单目 SLAM,使用 3D Gaussian Splatting 技术从单个移动的 RGB-D 摄像机进行实时三维重建,同时还支持立体/RGB-D 输入。 论文题目:Gaussian …
GLC-SLAM:加入回环和全局优化以后,Gaussian Splatting SLAM直接原地起飞 0. 论文信息 GLC-SLAM:加入回环和全局优化以后,Gaussian Splatting SLAM直接原地起飞1. 引言视觉SLAM在虚拟现实/增强现实(VR/AR)、机器人导航和自动驾驶等各种应用中发挥着关键作用。过… 3DCV 最新综述发布!Nerfs和3D Gaussian抛雪球是如何重塑...
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...
在本文中,我们介绍了一种基于端到端跟踪器的SLAM系统,并通过结合最新的三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting)技术的渲染器对其进行了扩展。我们的框架DroidSplat在常见的SLAM基准测试中实现了最先进的跟踪和渲染结果。我们实现了现代SLAM系统的多个构建模块并行运行,从而能够在普通消费级图形处理器(GPU)上进行快速推理。单...
3D GS在NeRF领域已经掀起了一股浪潮,然后又很快席卷到了SLAM领域,最近已经看到很多3D GS和SLAM结合的开源工作了。将为大家分享帝国理工学院戴森机器人实验最新开源的方案《Gaussian Splatting SLAM》(https://arxiv.org/pdf/2312.06741.pdf),这也是第一个将3D GS应...
论文标题:Gaussian Splatting SLAM 论文作者:Hidenobu Matsuki*1, Riku Murai*2, Paul H. J. Kelly2, Andrew J. Davison1 导读: 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...
3D Gaussian Splatting是最近几个月热度极高的突破性工作,对应论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文,在短短的几个月内席卷三维视觉和SLAM领域。 2020年提出的NeRF等辐射场方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,但训练、渲染的速度与质...
三维Gaussian splatting(3DGS)是近年来在显式辐射场和计算机图形学领域出现的一种变革性技术。这种创新方法的特点是使用了数百万个3D高斯,这与神经辐射场(NeRF)方法有很大的不同,后者主要使用隐式的基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3D GS凭借其明确的场景表示和可微分的渲染算法,不仅保证了实时渲染能力,而且...
We present SGS-SLAM, the first semantic visual SLAM system based on Gaussian Splatting. It incorporates appearance, geometry, and semantic features through multi-channel optimization, addressing the oversmoothing limitations of neural implicit SLAM systems in high-quality rendering, scene understanding, ...
MM3DGS-SLAM Lisong C. Sun*·Neel P. Bhatt*·Jonathan C. Liu·Zhiwen Fan Zhangyang Wang·Todd E. Humphreys·Ufuk Topcu * Equal contribution and co-first authors Project Page|Video|Paper|Dataset Framework As shown above, we present the framework for Multi-modal 3D Gaussian Splatting for SLAM...