帧率高达3000 FPS的极快语义GS SLAM来袭!定位、建图全SOTA! 1. 摘要 我们提出了Hi-SLAM,一种语义3D高斯Splatting SLAM方法,其特征在于一种新颖的分层分类表示,该方法能够在3D世界中实现精确的全局3D语义映射、放大能力和显式语义标签预测。语义SLAM系统中的参数使用随着环境复杂性的增加而显著增加,使得场景理解特别...
GS-SLAM的输入是RGBD序列和相机内参,将3D场景建模为3D高斯,利用3D高斯splatting渲染RGB和Depth,计算光度损失和深度损失来优化位姿和场景,输出是相机位姿和稠密NeRF场景。 主要创新在于,GS-SLAM不使用隐式特征表示地图,而是利用3D高斯表示场景,使用基于splatting的光栅化来渲染图像,这个过程非常快。 先说一下具体的3D高...
而端到端的SLAM系统通过使用学习到的特征和稠密重建目标,提升了系统的鲁棒性和精度,但它们往往无法优化出照片级真实感的场景。 最近的场景合成技术的进展使得独立的SLAM系统能够增加渲染模块,从而实现对于场景观测的实时渲染。然而,尽管这些系统...
《带你实现3DGS SLAM:3DGS + GICP +Unc-Model + GTSAM,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,提升扫描匹配的精度和鲁棒性 Uncertainty Model:显式建模不确定性,提升3D高斯地图的表...
随后,对子图输入的关键帧计算深度和颜色损失。接着更新活动子图中3D高斯的参数。这个过程重复固定的迭代次数。 3. 和其他SOTA方法对比如何? ScanNet数据集上的渲染效果对比,相比NeRF SLAM有了明显提升,但同时是没有对比其他GS SLAM。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~...
为了解决这一问题,研究人员提出了一种针对无界户外场景的纯RGB 3DGS SLAM方法OpenGS-SLAM。 从技术上来说,该方法先引入了一种Pointmap回归网络,用于在不同帧之间生成一致的Pointmap以进行位姿估计。 与常用的深度图相比,Pointmap能够包含跨多个视角的空间关系和场景几何信息,从而实现更鲁棒的相机位姿估计。
由于传统方法(如运动重建结构(SfM)和单目SLAM)在精确捕捉场景细节方面的固有限制,从单目视频实现高保真三维重建仍然具有挑战性。虽然诸如神经辐射场(NeRF)的可微分绘制技术解决了这些挑战中的一些,但是它们的高计算成本使得它们不适合于实时应用。此外,现有的3D高斯Splatting (3DGS)方法通常专注于光度一致性,忽略了几何精...
3DGS(三维高斯散射)与SLAM(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析: 一、核心融合原理 1.3DGS在SLAM中的角色 场景表示:替代传统点云或体素地图,通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。
这些技术的结合，正在为 SLAM 定位带来革命性的变化。1. NeRF 和 3DGS 概述 1.1 NeRF（神经辐射场）NeRF 是一种新兴的三维重建技术，通过使用深度学习模型来生成场景的 3D 表示。它利用一组 2D 图像及其对应的相机参数，生成该场景的体积表示，从而实现高质量的视角合成。NeRF 的关键在于其基于神经网络的体积渲染...
3DGS助力,SLAM新突破! 最近,我深入研究了SLAM(同步定位与建图)领域的一些最新进展,特别关注了CVPR和ECCV上的几篇重要论文。这些论文中的SLAM方法在思路和方法上有着显著的相似性。 🔍 SLAM的定义:SLAM的主要任务是确定自己在何处(定位)以及理解周围环境(建图)。定位的关键在于相机位姿的准确估计,而建图则侧重于...