大尺度3DGS SLAM的关键挑战 视觉同时定位与建图(SLAM)是计算机视觉领域的基础问题,在自动驾驶、机器人学和遥感等领域具有广泛应用。多年来,多种传统方法被提出,它们使用手工设计的特征描述子进行图像匹配,并通过稀疏特征点地图表示场景。由于点云的稀疏性,这些方法难以直观展示机器与场景的交互,也无法满足避障和运动规划的需
构建了一个新数据集 Wild-SLAM Dataset,包含多样化的室内与室外场景,支持在非受限的真实世界条件下对 SLAM 系统进行评估,并可用于动态环境下多种物体运动与遮挡情况的全面基准测试。 具体方法 给定一序列在动态环境中采集的 RGB 图像帧Iii=1N,WildGS-SLAM 在重建场景静态部分为三维高斯图的同时进行相机位姿跟踪。为了...
《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...
1、LIV-GaussMap(https://github.com/sheng00125/LIV-GaussMap),港科大沈邵劼组的成果,用LI里程计初始化GS地图,再用光度梯度优化高斯和球谐,开放了github但是代码暂未开源。 2、MM3DGS SLAM(开源了,https://vita-group.github.io/MM3DGS-SLAM/)、Gaussian-LIC(没开源,https://arxiv.org/pdf/2404.06926),...
随着新视角合成技术的发展,SLAM技术与NeRF等视角合成技术的结合产物--神经隐式SLAM在近期得到了充分的研究。然而,单纯依赖这些方法的SLAM系统在跟踪性能上仍落后于传统SLAM和端到端的SLAM系统。此外,这些方法还对相机的参数标定提出了很高的要求...
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...
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...
本文提出了首个基于3DGS的稠密语义SLAM方法,主要是通过在计算损失时添加语义特征指导3D高斯优化和提出了基于语义感知的BA这两个方法对语义SLAM框架进行扩充和改进,实验结果表明:该方法在跟踪精度、渲染质量、语义分割效果等方面都要远远优于基于辐射场...
SLAM作为将3D高斯曲线应用到增量3D重建的首个工作，以其实时重建高保真3D场景的能力和快速的重建速度，将为SLAM领域带来新的发展机遇。然而，在实际应用中仍需注意回环对定位精度的影响，并持续关注其在更多数据集和场景下的表现。你认为3D高斯曲线SLAM能否成为未来SLAM领域的主流技术呢？欢迎留言分享你的看法！
这篇文章提出了一种名为GS-ICP SLAM的算法,相比之前CVPR上的论文,它在RGB Loss上的改进使得相机位姿优化和对齐的效率大大提升。最终的效果简直惊艳,重建速度最快可以达到100多FPS! 🤔 核心算法:ICP 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...