LiDAR - NeRF无法重建动态车辆。相比之下,LiDAR4D为移动的汽车生成更精确的几何形状,即使在较远的稀疏点云中也是如此。 LiDAR深度重建与合成的定性比较。 4. 主要贡献 (1)提出了LiDAR4D,一个用于新颖时空激光雷达视角合成的可微激光雷达框架,它可以重建动态驾驶场景并端到端生成逼真的激光雷达点云。 (2)引入了从...
6. 总结 LONER发表并开源在RAL 2023上,宣传是第一个基于NeRF的实时纯雷达SLAM。但看完这篇文章总感觉缺点什么,感觉作者没有讲清楚LONER为什么达到了实时,pipeline里用的NeRF似乎就是最经典的NeRF架构。实时是因为LiDAR SLAM的框架设计简单?还是因为损失函数的设计导致收敛速度非常快?这个欢迎大家一起讨论。
最后,本文表明,LONER估计轨迹与最先进的激光雷达SLAM方法相比具有竞争力,同时也产生了与使用地面真实姿态的现有实时隐式映射方法相比具有竞争力的密集地图。 LONER是一个纯LiDAR算法,也没有使用IMU。雷达扫描首先降采样(将为5 Hz),然后用ICP跟踪,并从场景几何中分割出天空。对于建图线程,是使用当前关键帧和随机选择的...
NeRF中需要的相机姿态信息(包括几何法线信息)均来自于前端LiDAR-Camera的联合SLAM数据(在2.1中,深度和法线通过LiDAR数据进行了处理和获取;在2.2中,NeRF需要的图像输入以及相机姿态通过视觉SLAM进行了获取)。由于这部分的数据都是通过一个十分精确的环节得到的...
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...
常见三维表示方法 https://blog.csdn.net/I_m_Gagaga/article/details/128274742 LIDAR是什么？它对摄影测量有什么意义？ https://www.sohu.com/a/535910791_120857167 文中部分技术概念、案例应用等段落由 ChatGPT 3.5 提供生成支持，最后感谢杨同学对于本文前期相关技术的建议。
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...
与仅限于图像平面操作的传统 2D 图像增强技术不同,例如旋转和复制粘贴,3D 增强具有显著提高模型性能的潜力,这已经在基于 LiDAR 的 3D 感知任务中得到证实。如图 3 所示,Drive-3DAug 包括两个阶段:初始训练阶段将场景分解为背景和前景,并使用 NeRF 构建 3D 模型,然后作为可重复使用的数字资产。随后阶段涉及将背景...
基于NeRF的实时激光雷达SLAM算法-LONER是一个纯LiDAR算法,也没有使用IMU。雷达扫描首先降采样(将为5 Hz),然后用ICP跟踪,并从场景几何中分割出天空。对于建图线程,是使用当前关键帧和随机选择的过去关键帧来更新,并维护一个滑窗来优化。
• 我们通过集成一种将场景分割为动态前景和静态背景的方法,增强了NeRF-LOAM,去除了动态LiDAR点并重建了地面点,从而促进了在高度动态的室外环境中进行准确的3D映射。 • 我们将NeRF-LOAM八叉树中的单层可学习特征扩展到多层,并对采样点应用傅里叶特征编码,从而实现了更好的重建结果。