当前的 3DGS SLAM充分利用了3D GD渲染速度快的优,但是并不直接利用3D GS显式表达进行tracking。而RGBD GS-ICP SLAM的关键创新点在于跟踪以及建图模块使用同一个3D GS显示地图。 该系统的框架图流程如下: 首先,系统接收RGB-D 帧作为输入。然后,通过对当前深度图像进行下采样和重投影生成点云,并在G-ICP过程中利...
代码链接:https://github.com/lab-of-ai-and-robotics/gs_icp_slam 2. 摘要 同时定位与地图构建(SLAM)在机器人学、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用中起着关键作用。近期对于密集表示SLAM的进展突显了利用神经场景表示和3D高斯表示来实现高保真空间表示的潜力。本文提出了一种新颖的密集表示SLAM方法,采用广义迭代最...
目前,SLAM的数据集大多集中在较小的静态场景上,很少看到SLAM在开放、复杂场景上的表现。感觉评估SLAM算法需要一个更好、更大的benchmark,这样才能更全面地评估算法的性能。 总的来说,GS-ICP SLAM在三维重建领域提供了一个新的思路,尤其是在处理复杂场景时表现出了惊人的效果。希望未来能有更多这样的创新,推动SLAM...
Using SIBR viewer python -W ignore gs_icp_slam.py --dataset_path dataset/Replica/office0 --verbose # In other terminal cd SIBR_viewers ./install/bin/SIBR_remoteGaussian_app --rendering-size 1280 720 Docker Please see the README.md in the docker_files folder.About...
Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, showing incredibly fast speeds up to 107 FPS (for the entire system) and superior quality of the reconstructed map.The code is available at: https://github.com/Lab-of-AI-and- Robotics/GS-ICP-SLAMVideo is: https://youtu.be/...
Code Edit lab-of-ai-and-robotics/gs_icp_slam official 381 Tasks Edit 3DGS Simultaneous Localization and Mapping Datasets Edit NeRF Replica TUM RGB-D Results from the Paper Edit Submit results from this paper to get state-of-the-art GitHub badges and help the community compare ...
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...
代码链接:https://github.com/lab-of-ai-and-robotics/gs_icp_slam 2. 摘要 同时定位与地图构建(SLAM)在机器人学、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用中起着关键作用。近期对于密集表示SLAM的进展突显了利用神经场景表示和3D高斯表示来实现高保真空间表示的潜力。本文提出了一种新颖的密集表示SLAM方法,采用广义迭代最...
代码链接:https://github.com/lab-of-ai-and-robotics/gs_icp_slam 2. 摘要 同时定位与地图构建(SLAM)在机器人学、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用中起着关键作用。近期对于密集表示SLAM的进展突显了利用神经场景表示和3D高斯表示来实现高保真空间表示的潜力。本文提出了一种新颖的密集表示SLAM方法,采用广义迭代最...