由于本文的创新点在于LiDAR-Camera SLAM与NeRF的融合,因此笔者首先介绍LiDAR-Camera SLAM,最后再介绍NeRF建图,与文章的顺序稍微有点差别。同时在本文的方法部分,作者首先介绍了和NeRF建图有关的内容,接着在最后一节中介绍了如何基于NeRF建立子图,笔者为了各位阅读的便利,将这两个部分合并一起作为NeRF建图的内容来阐述。
Step 1:使用专用传感器的观测数据训练多个隐式场景表示(NeRF),每个相机一个。 Step 2:以循环方式使用所有其他传感器训练过的 NeRF 来调整每个传感器的外参和时间参数。 针对每个相机,使用专用的 NeRF 并使用仅从相机i生成的射线进行训练,其参数为Θ_i。每个具有参数Θ_i的 NeRF 模型将只学习其相应相机传感器i观察...
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://...
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://...
SiLVR的NeRF-based后端建图部分的实现是建立在Nerfstudio的Nerfacto方法之上的。Nerfacto的渲染质量能与如MipNeRF-360等顶尖方法相媲美,同时由于引入了Instant-NGP的高效哈希编码,其在重建速度上也取得了显著的提升。SiLVR还采用了场景压缩技术,以提高内存...
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...
为什么是Gaussian-Based SLAM？基于NeRF的SLAM算法采用全局地图和图像重建损失函数，通过可微分渲染捕获稠密...
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...
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( ...
提问 分享到: 问题出自:NeRF与SLAM结合的向量化物体级解耦建图 NeRF目前非常火爆,最近也有很多工作把NeRF应用到SLAM。相比于传统的SLAM,NeRF-based SLAM的优势在哪?未来的发展方向又是怎样的呢? 2023-12-07 15:26:42 全部回答内容 登录之后查看 登录 对,这个问题很好,传统的 SLAM 的话,比如说大家更多的是用...