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)应用中展现出巨大潜力。通过捕捉复杂的场景细节并提供密集的体素表示,NeRF增强了SLAM系统,提高了空间理解和物体识别的能力。 在室内环境中,已经开发了多个...
由于本文的创新点在于LiDAR-Camera SLAM与NeRF的融合,因此笔者首先介绍LiDAR-Camera SLAM,最后再介绍NeRF建图,与文章的顺序稍微有点差别。同时在本文的方法部分,作者首先介绍了和NeRF建图有关的内容,接着在最后一节中介绍了如何基于NeRF建立子图,笔者为了各位阅读的便利,将这两个部分合并一起作为NeRF建图的内容来阐述。
由于本文的创新点在于LiDAR-Camera SLAM与NeRF的融合,因此笔者首先介绍LiDAR-Camera SLAM,最后再介绍NeRF建图,与文章的顺序稍微有点差别。同时在本文的方法部分,作者首先介绍了和NeRF建图有关的内容,接着在最后一节中介绍了如何基于NeRF建立子图,笔者为了...
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...
同步定位和测绘(SLAM)的最新进展日益凸显了激光雷达技术的稳健性。与此同时,神经辐射场(NeRF)为3D场景重建引入了新的可能性,以SLAM系统为例。其中,NeRF-LOAM在基于NeRF的SLAM应用中表现显著。然而,尽管这些系统有其优势,但由于其固有的静态假设,它们在动态室外环境中经常遇到困难。为了解决这些限制,本文提出了一种新...
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...
对于室外场景,基于NeRF的SLAM已扩展到结合激光雷达(LiDAR)传感器,如NeRF-LOAM、LONER和PinSLAM所示。此外,一些系统还结合了视觉和LiDAR数据,如CLONeR和SiLVR。然而,大多数基于NeRF的SLAM系统都基于环境是静态或仅轻微动态的假设。这一假设在将这些方法应用于包含高度动态物体的室外真实场景时带来了重大挑战,因为场景重建...
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态的，这在应对动态物体时会带来麻烦。为了在高度动态的场景中构建精确的3D地图，本文提出通过监测移动物体，成功将LiDAR点分为背景与前景的方式，使动态元素与...
awesomeroboticsslamnerfvslamlidar-slam3dgsgaussiansplatting UpdatedJan 29, 2025 [IEEE RA-L & ICRA'22] A lightweight and computationally-efficient frontend LiDAR odometry solution with consistent and accurate localization. localizationroboticsmappingrosimulidarslamodometry3d-mappinglidar-odometrylidar-slamlidar...
作为场景重建的两种常用传感器,激光雷达和相机塑造了SLAM技术的发展。传统的激光雷达 SLAM 利用点云中的几何和精确深度信息来实现精确定位。最近出现的神经辐射场 (NeRF) [1] 和 3D 高斯分布 (3DGS) [2] 通过更详细的环境表示丰富了视觉 SLAM。点云、体素和面元等传统地图表示在地图绘制中受到有限分辨率的影响 [...