Rerun viewer 显示可跟踪的高斯模型均值,以及从重建的 3DGS 地图渲染的图像。 python -W ignore gs_icp_slam.py --rerun_viewer 1.5.2 使用 SIBR viewer python -W ignore gs_icp_slam.py --dataset_path dataset/Replica/office0 --verbose# 在另一个终端cdSIBR_viewers ./install/bin/SIBR_remoteGaussian...
配置步骤可以参考这篇文章,或者直接参考github 实验笔记之--RGBD GS-ICP SLAM配置与测试 GitHub - Lab-of-AI-and-Robotics/GS_ICP_SLAM submodules/fast_gicp 编译问题 报VTK找不到,可以到官网下载vtk.org/download/,解压之后,标准流程走一遍 创建build cmake .. make -j4 sudo make install 我安装的VTK8.2...
code: GitHub - Lab-of-AI-and-Robotics/GS_ICP_SLAM 既然敢叫GS-ICP,想必有独到之处的doge 所谓的gs-icp中使用了分布-分布(distribution-to-distribution)的匹配方法:fast gicp,这个需要单独写一篇:逃课容易:distribution-to-distribution icp。 使用Gicp进行track获取帧间pose。 使用GICP中计算的点云协方差初始...
(1)提出了一个实时密集表示SLAM,结合了G-ICP和3DGS,实现了整个系统的极高速度(最高达107 FPS)和地图的优质性。 (2)通过将G-ICP用于跟踪,该系统积极利用三维信息,并显著减少了跟踪过程所需的时间。 (3)通过共享G-ICP和3DGS的协方差,并采用尺度对齐技术,实现了计算成本的减少和3DGS原始数据的快速收敛。 5. ...
GS-ICP SLAM的核心算法是迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)。这个算法主要用于计算两组点云之间的变换矩阵。简单来说,假设场景中已经有一组点云或Gaussian,当摄像头移动时,通过深度反投影生成一组新的点云。ICP算法就能计算出这组新点云与原点云之间的匹配变换矩阵,进而得到这一帧的相机外参。ICP算法的优...
In this paper, we propose a novel dense representation SLAM approach with a fusion of Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) and 3D Gaussian Splatting (3DGS). In contrast to existing methods, we utilize a single Gaussian map for both tracking and mapping, resulting in mutual benefits. ...
conda create -n gsicpslam python==3.9 conda activate gsicpslam conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia pip install -r requirements.txt Also, PCL is needed for fast-gicp submodule. ...
带你实现3DGS SLAM:性能逼近与超越SplaTAM! 本项目将新颖的3D Gaussian Splatting和先进SLAM方法进行结合,实现高质量实时渲染和高精度实时定位的优势互补 GICP:将概率模型引入经典的ICP算法,提升扫描 - 计算机视觉life于20240508发布在抖音,已经收获了4.7万个喜欢,来
GS-ICP SLAM是一种基于迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)的相机位姿估计方法,用于解决RGBD相机系统在长时间运动过程中的位姿估计问题。该方法通过求解一组非线性方程组来更新相机的位姿,同时利用图像特征点之间的匹配关系来约束位姿估计的误差范围。 在RGBD GS-ICP SLAM中,首先需要对输入图像进行预处理,包括...