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...
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...
然而,占用体素栅格、占用场或距离场无法提供场景的真实感新视角渲染,而这一能力对于需要密集光度信息的应用至关重要。通过基于视觉数据构建额外的辐射场,例如神经辐射场NeRF或 3D 高斯喷溅模型 3DGS,可以实现这一目标。近期的研究表明,辐射场,尤其是 3DGS,在多个机器人应用中具有潜力,包括人机交互、场景理解、机器人...
使用 3DGS、NeRF++ [31]、MonoGS、Gaussian-SLAM、GS-ICP-SLAM 和 SplatTAM 等算法在 gtpose 及其里程计下进行图像渲染质量比较。所有算法均在配备 NVIDIA RTX 4090 GPU 的桌面上运行。 B. 数据集 为了有效评估我们的 LiV-GS,我们利用了开源大型数据集 NTU4DRadLM,其中包括三种不同类型传感器收集的数据:10Hz...
We are still testing this feature on Windows, so stay tuned! Using one of the latest NVIDIA graphic cards for faster inference is also a real plus. Example of the AI plugin inside LidarView A primer on our 3D point cloud object detection ...
In case you think that LiDAR is not going to become as widely used as GPS or smart phones than this point cloud generated by the LiDAR on the new Ford Fusion may cause you to rethink your position. In thisarticle inClean TechnicaTina Casey documents the research that Ford is doing with ...
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,感兴趣的小伙伴可以关注一下。这里也推荐「3D视觉工坊」新...
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sensors Article Data Augmentation of Automotive LIDAR Point Clouds under Adverse Weather Situations Jose Roberto Vargas Rivero 1,2 , Thiemo Gerbich 1, Boris Buschardt 1 and Jia Chen 2,3,* 1 Audi AG, Auto-Union-Str., D-85057 Ingolstadt, Germany; jose-roberto.vargas-rivero@audi.de (J.R....