1:使用命令locate libtiff.so.5,找哪里有这个文件 这里有坑,看到在gsicpslam下有libtiff.so.5但是当实际去到目录下发现根本没有libtiff.so.5 2:在其他位置复杂locate libtiff.so.5到我们的虚拟环境下 再次运行,大功告成
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...
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...
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
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. ...
渲染结果的比较。在第一个场景中,SplaTAM未能重建出枕头和灯。Point-SLAM未能表示枕头的详细模式。在第二种情况下,SplaTAM和Point - SLAM未能准确重建时钟的细节。然而,该方法显示出与真实图像非常相似的渲染结果,显示出很高的准确性。 4. 主要贡献 (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...
渲染结果的比较。在第一个场景中,SplaTAM未能重建出枕头和灯。Point-SLAM未能表示枕头的详细模式。在第二种情况下,SplaTAM和Point - SLAM未能准确重建时钟的细节。然而,该方法显示出与真实图像非常相似的渲染结果,显示出很高的准确性。 4. 主要贡献 (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...
渲染结果的比较。在第一个场景中,SplaTAM未能重建出枕头和灯。Point-SLAM未能表示枕头的详细模式。在第二种情况下,SplaTAM和Point - SLAM未能准确重建时钟的细节。然而,该方法显示出与真实图像非常相似的渲染结果,显示出很高的准确性。 4. 主要贡献 (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...
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. ...