所以随后,越来越多的工作应用NeRF的技术同时估计相机位姿和对环境建模,即NeRF-based SLAM (Simultaneously localization and mapping)。 将深度学习与传统几何融合是SLAM发展的趋势。过去我们看到SLAM中一些单点的模块,被神经网络所替代,比如特征提取(super point), 特征匹配(super glue),回环(NetVlad)和深度估计(mono-d...
所以随后,越来越多的工作应用NeRF的技术同时估计相机位姿和对环境建模,即NeRF-based SLAM (Simultaneously localization and mapping)。 将深度学习与传统几何融合是SLAM发展的趋势。过去我们看到SLAM中一些单点的模块,被神经网络所替代,比如特征提取(super point), 特征匹配(super glue),回环(NetVlad)和深度估计(mono-d...
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框架内协同工作，促进了数据传输和通信的便捷性，从而加强了部门间的协同合作。例如，建好的地图可用于语义标注，进一步用于BEV感知训练，或生成Occupancy网格以支持规控部门的路径规划和智能体控制。为何选择Gaussian-Based SLAM？基于NeRF的SLAM算法，虽然能够捕获...
具体来说,SiLVR主要通过将Camera数据中应用于视觉SLAM,首先获得这部分的视觉SLAM结果,随后通过全局优化,将这部分的姿态与LiDAR数据中维护的姿态一起进行优化,而不是只使用Camera的数据在局部进行优化,这种全局优化的方式能够大大的提升姿态的进度,同时能够融...
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。有一些工作应用NeRF的技术既估计相机位姿又对环境进行重建,即NeRF-based SLAM。 2为什么学习NeRF-based SLAM? 将深度学习与传统几何融合是SLAM发展的趋势。过去我们看到SLAM中一些单点的模块,被神经网络所替代,比如特征提取(SuperPoint...
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
由此可见,NeRF-based的方法上限极高,可以对map进行非常细致的优化。但这类方法缺点也很明显: 计算开销较大,优化时间长,难以实时。 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...
NeRF和SLAM结合是一个非常新兴的方向,有大量的点可以挖掘。GO-SLAM这篇文章是ICCV 2023的最新工作,同时优化SLAM的轨迹轨迹和NeRF的稠密重建,效果非常好。笔者觉得这项工作最大的意义在于第一次在NeRF-based SLAM中引入了回环检测和全局BA,以此来消除累积误差。这项工作还没有完全开源,感兴趣的小伙伴可以跟踪一下相关...
CP-SLAM: Collaborative Neural Point-based SLAM System 论文作者: Jiarui Hu · Mao Mao · Hujun Bao · Guofeng Zhang · Zhaopeng Cui 编译:阿豹 审核:Los 导读: 由于NeRF大火,神经隐式SLAM迎来了一波研究热潮,在工程应用领域,...