传统视觉 SLAM 建立的稀疏点云地图无法满足机器人进一步的感知需求,所以研究热点来到了基于深度学习的稠密场景重建。如今,随着神经辐射场(NeRF)的提出,许多工作都集中在将隐式场景表示与 SLAM 系统相结合。虽然提升了重建精度,但实时增量 NeRF-SLAM 依然面临2个关键挑战: 场景表示能力不足:现有方法采用固定容量的全局模...
神经辐射场技术的引入，带来了Importance Sampling和Positional Encoding的创新，显著提升了三维重建的质量。与此同时，NeRF神经渲染算法有效减少了传统三维重建中的伪影问题，其效果在多数情况下均优于传统算法。目前，Mip-NeRF360在重建图像质量方面表现尤为出色。将SLAM技术与深度学习相结合，使得各种算法能够在一个统一的...
以神经隐式SLAM最新方法S3-SLAM为例: S3-SLAM,一种基于神经隐式表示的SLAM算法,通过稀疏化平面参数并整合三平面的正交特征,实现了快速且高质量的跟踪与映射。实验结果表明,S3-SLAM在参数数量减少30倍的情况下,达到了跟踪+重建全SOTA。 为方便想发论文的同学,本文整理了9种NeRF结合SLAM最新创新方案,可借鉴的创新点...
以神经隐式SLAM最新方法S3-SLAM为例: S3-SLAM,一种基于神经隐式表示的SLAM算法,通过稀疏化平面参数并整合三平面的正交特征,实现了快速且高质量的跟踪与映射。实验结果表明,S3-SLAM在参数数量减少30倍的情况下,达到了跟踪+重建全SOTA。 为方便想发论文的同学,本文整理了9种NeRF结合SLAM最新创新方案,可借鉴的创新点...
SLAM,即同时定位与地图构建技术,SLAM可以让机器人、无人机和其他自动化系统能够在未知环境中同时进行自我定位和环境映射。 为什么是NeRF-Based SLAM? 传统CG将输入图像重新投影再融合到新的视图摄像机中,利用几何结构来进行重投影。在很多情况下,传统CG方法重建地图都能有相当好的效果,但是对于地图上的未知区域,进行三...
NeRF的提出，促使许多工作探索将隐式场景表示与SLAM系统结合，以提升重建精度。然而，实时增量NeRF-SLAM仍面临关键挑战：实时性与大规模场景建模。本文提出PLGSLAM，一种基于渐进式场景表示的系统，旨在优雅地融合NeRF与传统SLAM。PLGSLAM的核心在于动态初始化局部场景表示，当摄像头移动至当前表示边界时，系统...
神经场(NeRF)三维表达由于其高效、简洁、精确且易于持续优化的特点,近期在同时定位及建图(SLAM)中被广泛应用
这一系统首次提出了一种创新的语义SLAM系统——SNI-SLAM，其核心在于神经隐式表示技术的巧妙运用。系统首次将NeRF与语义SLAM相结合，引入了层次化语义表示和特征融合，使得在复杂场景中更好地理解和建模成为可能。本文首次引入了层次化语义表示，从而支持多级语义理解，使自上而下的结构化语义建图成为可能。通过交叉注意...
视频展示-快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践 展开教程见 基于NeRF的SLAM是不是未来?
《NeRF怎样重塑SLAM:新算法派系的形成与壮大》02 《NeRF怎样重塑SLAM:新算法派系的形成与壮大》02-NeRF SLAM发展及代表性算法速览 - 计算机视觉life于20240306发布在抖音,已经收获了4.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!