原文链接:LidaRF:通过激光雷达改善街景场景数据的NeRF质量(CVPR2024 HighLight) LidaRF的贡献主要体现在三个方面: (i)融合激光雷达编码和网格特征以增强场景表示。虽然激光雷达已被用作自然的深度监督源,但将激光雷达纳入NeRF输入中,为几何归纳偏置提供了巨大的潜力,但实现起来并不简单。为此,采用了基于网格的表示...
所提出的 NeRF-LiDAR 模型由两个重要模块组成:1)重建模块,使用 NeRF 重建现实世界以及标签; 2)生成模块,学习通过逐点对齐和特征级对齐生成真实的点云。 由于本文的 NeRF-LiDAR 可以生成真实的 LiDAR 点云以及准确的语义标签,因此在实验中,本文通过在生成的 LiDAR 点云上训练不同的 3D 分割模型来验证 NeRF-LiDAR...
动态背景的说法 神经辐射场（NeRF）如今已成为3D场景重建与新角度合成的强力武器。借助其从有限的观察中生成详细场景的能力，NeRF展现了对SLAM系统的巨大支持。在室内环境中，基于NeRF的SLAM系统如iMap等已大受欢迎。在室外场景中，NeRF也与激光雷达（LiDAR）相结合，形成了如NeRF-LOAM等系统。这类方法通常假设环境是静...
近期,神经辐射场(NeRF)已成为3D场景重建和新颖视角合成方面的强大工具,这主要得益于其能够从稀疏观测中生成复杂场景的高度详细且逼真的表示。NeRF的优势在于其能够将场景建模为连续的体素场,从而能够从多个输入图像中合成高质量的新颖视角和准确的3D重建。这一能力使得NeRF在室内外的同时定位与地图构建(SLAM)应用中展现...
• 我们通过集成一种将场景分割为动态前景和静态背景的方法,增强了NeRF-LOAM,去除了动态LiDAR点并重建了地面点,从而促进了在高度动态的室外环境中进行准确的3D映射。 • 我们将NeRF-LOAM八叉树中的单层可学习特征扩展到多层,并对采样点应用傅里叶特征编码,从而实现了更好的重建结果。
NeRF结合SLAM是这两年很新兴的方向,但是也非常难。一方面是NeRF本身训练慢渲染慢很难达到实时,另一方面是现在大多NeRF SLAM的定位精度很难和传统SLAM相比,还有一些对运行GPU要求高、落地难等等的问题。而且由于NeRF本身更偏向于室内场景,所以很多NeRF SLAM都没办法做室外。前段时间开源的NeRF-LOAM算是开了先河,感兴趣的...
全新突破：动态LiDAR SLAM的升级版——超越NeRF-LOAM！在激光雷达技术的蓬勃发展下，齐·张、何·王、如·李和文·李等科研团队联合来自巴斯大学与山西大学的专家们，提出了一种名为《用于高度动态LiDAR测绘和里程计的神经隐式表示》的全新研究。这项前沿的研究成果显示，如何改善SLAM（同步定位与测绘）的性能特别值得...
LidaRF在需要更大程度偏离输入视图的有趣应用(如变道)中也显示出优势,在具有挑战性的街道场景应用中显著提高了NeRF的质量。 LidaRF整体框架一览 LidaRF概述如下所示,它以采样的3D位置x和射线方向d作为输入,并输出对应的密度α和颜色c。它采用稀疏UNet融合了哈希编码和激光雷达编码。此外,通过激光雷达投影生成增强的训...
重大变革!NeRF和3D高斯喷溅如何重塑SLAM? 发顶会顶刊不再难!多传感器融合SLAM、生成式AI、3DGS、NeRF、标定等方向 这个开源框架,造福了无数卫星定位研究者和初创公司! BOSS:用了机器人仿真,立省几十万 自动驾驶中的GNSS、RTK到底多重要? 太强了!世界第一款开源的自动驾驶一体化框架Autoware!(附交流群) ...
How NeRF Generates Realistic Training Data for Autonomous... January 15, 2025 Categories 3D Modeling Agriculture AI AR/VR Autonomous vehicles BIM Business Construction Covid 19 Culture Digital Twins DroneDeploy Drones Education Emergency Response