24年4月来自意大利博洛尼亚大学、Rock Universe AI 中国分公司、ETH和阿姆斯特丹大学的论文“How NeRFs and 3D Gaussian Splatting are Reshaping SLAM: a Survey”。 在过去的二十年中,SLAM领域的研究经历了重大变革,突显了其在实现自主探索未知环境方面的关键作用。这一变革涵盖了从手工方法到深度学习时代,再到最近专...
GS-SLAM通过利用3D高斯作为表示,结合飞溅渲染技术,引入了一种范式转变。与依赖神经隐式表示的方法相比,GS-SLAM通过采用一种新方法,利用3D高斯以及不透明度和球面谐波来封装场景几何结构和外观,从而大大加速了地图优化和重新渲染,如图6所示。 Photo-SLAM。这项工作将显式几何特征和隐式纹理表示集成在超基元地图中。该方...
SLAM方法面临的挑战:理想的SLAM系统需要具备全局一致性、稳健的相机跟踪、精确的表面建模、实时性能、未观察区域的准确预测、对大型场景的可扩展性以及对噪声数据的鲁棒性等特点。现有的SLAM方法仍面临一些局限性,需要持续的研究和创新以取得进展。 文章目的:本文旨在对基于神经辐射场的SLAM技术进行全面的综述,并关注过去...
iMAP的框架和传统SLAM类似,但核心的tracking和联合优化都有神经网络优化来完成。遗憾的是iMAP并未开源,但好消息是后面的工作nice-slam把iMAP的实现一同开源出来了。 NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM. 2021.12 [5] NICE-SLAM在iMAP的基础上做改动,作者不仅开源了自己这部分,也把iMAP的实现开源...
在过去的二十年里,SLAM领域的研究经历了重大的发展,突出了其在实现未知环境的自主探索方面的关键作用。这种演变从手工制作的方法到深度学习时代,再到最近专注于神经辐射场(NeRFs)和3D高斯泼溅(3DGS)表示的发展。我们意识到越来越多的研究和缺乏对该主题的全面调查,本文旨在通过辐射场的最新进展,首次全面概述SLAM的进展...
作者:秦通,香港科技大学博士、SLAM经典算法VINS作者 随着2020年NeRF[1]的横空出世,神经辐射场方法(Neural Radiance Fields)如雨后春笋般铺天盖地卷来。NeRF最初用来进行图像渲染,即给定相机视角,渲染出该视角下的图像。NeRF是建立在已有相机位姿的情况下,但在大多数的机器人应用中,相机的位姿是未知的。所以随后,越来...
但无法实时也只是暂时性的问题,后续会有大量的工作,来解决NeRF-based SLAM实时性的问题。 SLAM学术界的泰斗,Frank Dallaert(https://dellaert.github.io/),gtsam的作者,也开始转行研究NeRF,可见NeRF的价值和对视觉SLAM的意义。Frank大佬写了一系列NeRF相关文章的综述。
通过自监督学习,NERF已经展示了其有效理解局部场景的能力,使其成为增强自动驾驶能力的诱人选择。在过去的两年里,NERF模型在自动驾驶的各个方面都找到了应用,包括感知、三维重建、同时定位和地图构建(SLAM)以及模拟。 神经辐射场(NeRF)已经成为感知领域的一个有前景的竞争者,涵盖了诸如物体检测、语义分割和占用预测等一...
【荐闻】动态NeRF(Dynamic NeRF)综述,传统三维重建技术逐渐倾向于应用研究,而NeRF作为新颖的隐式三维重建领域,以其高分辨率的合成能力和对少量图像的适应性
SLAM是机器人和自主系统的核心计算问题。它涉及机器人或设备在未知环境中理解其位置的挑战,同时建图环境布局。SLAM在各种应用中至关重要,包括自动驾驶汽车、增强现实和机器人导航。SLAM的核心是创建未知环境的地图,并实时确定设备在该地图上的位置。因此,SLAM对计算密集型场景表示技术提出了巨大的挑战,同时也是3D GS的...