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...
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-depth)等。相比较单点的替代,NeRF-based方法是一套全新的框架,可以端到端的替代传统SLAM,无论是在设计方法还是实现架构上。 相较于传统SLAM,NeRF-based 的方法,优点在于: 没...
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。 https://dellaert.github.io/NeRF/ https://...
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...
高斯SLAM。该框架采用了涉及地图构建和优化的管道,创建由单独的3D高斯点云表示的单独的子地图,以防止灾难性遗忘并保持计算效率。 Submaps-based SLAM 在这一类别中,我们专注于解决灾难性遗忘的挑战以及先前讨论的受密集辐射场启发的SLAM系统在大型环境中面临的适用性问题的方法。
RGB-based SLAM NeRF-style RGB SLAM 写在前面&笔者的个人理解 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...
这些技术的结合，正在为 SLAM 定位带来革命性的变化。1. NeRF 和 3DGS 概述 1.1 NeRF（神经辐射场）NeRF 是一种新兴的三维重建技术，通过使用深度学习模型来生成场景的 3D 表示。它利用一组 2D 图像及其对应的相机参数，生成该场景的体积表示，从而实现高质量的视角合成。NeRF 的关键在于其基于神经网络的体积渲染...
然而,多传感融合SLAM在此前也曾是研究的热门,主要因其显著提升了SLAM前端的精度。这两种技术各自针对SLAM的前端和后端,理论上可以互不干涉,甚至结合创造新的SOTA。本文作者便探索了这一可能性,并成功实现了多传感融合与NeRF的结合,一举超越了当前最先进...
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...
1.语义神经渲染现有方法简介2.GP-NeRF论文讲解3.未来展望, 视频播放量 164、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 1, 视频作者 3D视觉工坊, 作者简介 专注于:工业3D视觉,具身智能、自动驾驶、SLAM、三维重建、无人机、机器人等前沿技术。合作:cv3d001