https://github.com/JunyuanDeng/NeRF-LOAM。 主要贡献 本文提出了一种新颖的基于NeRF的激光雷达(LiDAR)里程计和地图构建方法,命名为NeRF-LOAM,它采用了基于稀疏八叉树的体素,结合了神经隐式嵌入,通过神经隐式解码器解码为连续的有符号距离函数(SDF),通过最小化SDF误差,同时优化嵌入、解码器和姿态。NeRF-LOAM针对...
https://github.com/JunyuanDeng/NeRF-LOAM。 主要贡献 本文提出了一种新颖的基于NeRF的激光雷达(LiDAR)里程计和地图构建方法,命名为NeRF-LOAM,它采用了基于稀疏八叉树的体素,结合了神经隐式嵌入,通过神经隐式解码器解码为连续的有符号距离函数(SDF),通过最小化SDF误差,同时优化嵌入、解码器和姿态。NeRF-LOAM针对...
NeRF-LOAM针对激光雷达数据设计了一种神经符号距离函数,能够同时进行追踪、映射及关键扫描选择。其架构如图6所示。然而,由于光线与地图之间的交点查询耗时较长,NeRF-LOAM无法实现实时操作。 ▲图6|NeRF-LOAM的架构©️【深蓝AI】编译 ●点云级别 基于点云...
为实现这一目标,我们增强了NeRF-LOAM,通过集成一个额外的线程来检测移动物体,并生成其3D边界框。这使我们能够将LiDAR点分为背景和前景部分,假设背景保持静态而前景是动态的。在NeRF-LOAM的基础上,我们专注于计算背景的符号距离函数(SDF)值,确保动态元素与静态环境准确分离。推荐课程:室内、室外激光SLAM关键算法、代码...
其中,NeRF-LOAM在基于NeRF的SLAM应用中表现显著。然而,尽管这些系统有其优势,但由于其固有的静态假设,它们在动态室外环境中经常遇到困难。为了解决这些限制,本文提出了一种新的方法,旨在改善高动态户外场景重建。基于NeRF-LOAM,建议的方法包括两个主要部分。首先,我们将场景分为静态背景和动态前景。通过从映射过程中识别...
我们研发的针对动态户外场景的3D重建系统是对NeRF-LOAM的进一步拓展。我们的策略在动态前景处理上展现了诸多优点，确保了静态背景的准确重建。通过不断优化八叉树结构与傅里叶特征编码，平衡了内存占用和场景质量。通过本研究，我们为动态SLAM研究开辟了新道路，未来感兴趣的读者可以继续探索这方面的最新进展。
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...
NeRF LOAM引入了第一种神经隐式方法来联合确定传感器的位置和方向,同时使用激光雷达数据构建大规模环境的综合3D表示。该框架包括三个相互连接的模块:神经里程计、神经建图和网格重建。神经里程计模块通过固定的隐式网络最小化SDF误差,为每次进入的激光雷达扫描估计6-DoF姿态。随后通过反向投影对姿态进行优化。并行地,...
- 神经辐射场NeRF方法,典型代表是NICE-SLAM、NeRF-LOAM - 3D Gaussian Splatting 方法,典型代表是SplaTAM、Gaussian Splatting SLAM 全网首个理论+实践课程《快速上手基于NeRF的SLAM:理论与实践》第②期重磅上线(新增超40%新内容)!有早鸟立减100优惠,限额30个 ...
损失函数收敛速度的对比,评估单次扫描进行训练时每个函数的收敛性。使用CARLA模拟器,计算渲染深度图像的均方误差。结果表明JS损失比其他损失收敛得快。这里也推荐「3D视觉工坊」新课程(第二期)彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM:源码剖析到算法优化》。 两个消融实验,分别对比SLAM和损失函数的组合对性能的影响。具体指标...