给大家推荐一个非常新兴的,有大量创新点可以挖掘的好方向:NeRF结合SLAM。 通过结合NeRF的高质量三维场景重建能力和SLAM的动态定位与环境理解能力,我们可以利用逐帧收集的数据,逐渐构建出高质量的3D场景模型,实现更加精确和细致的空间感知。 这种策略可以显著提高3D重建和定位系统的性能和质量,且无需预训练数据,更容易适...
GO-SLAM主要还是基于NeRF进行稠密重建,可以发现相较于NICE-SLAM这些SOTA方案,GO-SLAM重建场景的全局一致性更好,这主要是因为它引入了回环和全局BA来优化累计误差。 还有在EuRoC数据集上的定性重建结果。相较于DROID-SLAM,GO-SLAM的重建效果更加干净! 轨迹精度对比,在TUM、EuRoC、ScanNet三个数据集都对比了ATE,出于篇...
我们的SNI-SLAM方法在Replica和ScanNet数据集上的地图构建和跟踪准确性方面表现出优于所有最近的基于NeRF的SLAM方法的性能,同时在准确的语义分割和实时语义地图构建方面也表现出优异的能力。 3. 效果展示 SNI - SLAM利用环境中多模态特征的相关性来进行基于语义的SLAM神经辐射场。该建模策略不仅与现有的基于NeRF的SLAM相...
目前重建图像质量最好的是Mip-NeRF360。 此外,将SLAM技术融入到深度学习中,更容易使得所有算法能够统一到一个框架中,方便不同算法之间的数据传输和通信,方便了上下游兄弟部门的协同合作。比如建好的地图可以用于语义标注,从而接到BEV感知中训练,又或者可以生成 Occupancy 网格,交给规控部门去做路径的规划和智能体的控制...
SLAM，全称同时定位与地图构建，是机器人、无人机等自动化系统在未知环境中进行自我定位和环境映射的关键技术。通过SLAM，这些系统能够实时感知并构建出周围环境的精确地图，从而实现高效、自主的导航与操作。为何选择NeRF-Based SLAM？传统计算机图形学（CG）方法通常将输入图像重新投影并融合到新的视图摄像机中，借助几何...
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。
●第一个基于神经点的协作式神经隐式SLAM系统,由里程计、闭环检测、子地图融合和全局优化四部分组成。 ●提出了一种利于地图融合和调整的新型神经点三维场景表示方式。 ●引入了一套新颖的学习和优化框架,以确保协作定位和地图构建的一...
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
尽管最近的NeRF-SLAM系统在跟踪和3D重建方面取得了进展,但它们的跟踪性能通常仍然不如传统的SLAM系统。一些最近的工作通过使用高斯金字塔滤波器来平滑输入信号,从而扩大了优化损失函数的吸引域,以避免陷入局部最小值。 本文提出了一种名为SLAIM的基于神经辐射场(NeRF)的鲁棒稠密实时RGB-D SLAM系统,该系统能够在线进行跟...
本文介绍了一款融合了LiDAR与Camera的NeRF-based SLAM方法,简而言之就是采用多传感融合SLAM提供的高精度作为NeRF渲染的先验,最终取得了十分SOTA的效果。 在为这篇文章的结果惊叹的同时,笔者也注意到作者这种研究思路十分值得我们借鉴,作为科研工作者大家或多...