这些增强提高了跟踪精度和地图表示,同时保持了基于NeRF的SLAM优势。这项工作强调了对支持基于NeRF的SLAM的专业数据集的需求,特别是那些提供户外网格模型、运动数据和特征良好的传感器的数据集。 UncLe-SLAM。UncLe-SLAM在飞行中联合学习场景几何和任意深度的不确定性。这是通过采用与输入深度传感器相关联的拉普拉斯误差分布...
1、简介概述了SLAM的重要性、发展历程、所面临的挑战以及本文的目的和意义。 原文链接:最新综述!NeRF和3D高斯飞溅如何重塑SLAMSLAM的重要性:SLAM技术在计算机视觉和机器人学中扮演着关键角色,它使机器能够在未…
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://...
作者:秦通,香港科技大学博士、SLAM经典算法VINS作者 随着2020年NeRF[1]的横空出世,神经辐射场方法(Neural Radiance Fields)如雨后春笋般铺天盖地卷来。NeRF最初用来进行图像渲染,即给定相机视角,渲染出该视角下的图像。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。所以随后,越来...
NeRF-style RGB-D SLAM 隐式神经表示的最新进展已经实现了精确和密集的3D表面重建。这导致了源自NeRF或受其启发的新型SLAM系统,最初设计用于已知相机姿势的离线使用。在本节中,我们描述了这些密集神经VSLAM方法,分析了它们的主要特征,并对它们的优势和劣势进行了清晰的概述。
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。
NeRF 风格的 SLAM 主要依赖于 MLP,非常适合新视图合成、映射和跟踪,但由于依赖于逐像素光线行进,因此面临着过度平滑、易受灾难性遗忘和计算效率低下等挑战。3DGS 绕过逐像素光线行进,并通过对图元进行可微分光栅化来利用稀疏性。这为 SLAM 带来了明确的体表示、快速渲染、丰富的优化、直接梯度流、增加的地图容量和...
在过去的二十年中,同步定位与建图 (SLAM) 领域的研究经历了重大发展,凸显了其在实现未知环境自主探索方面的关键作用。 这种演变的范围从手工制作的方法,到深度学习时代,再到最近以神经辐射场 (NeRF) 和3D 高斯分布(3DGS) 表示为重点的发展。 认识到越来越多的研究以及缺乏对该主题的全面调查,本文旨在通过辐射领域...
作者:秦通,香港科技大学博士、SLAM经典算法VINS作者 随着2020年NeRF[1]的横空出世,神经辐射场方法(Neural Radiance Fields)如雨后春笋般铺天盖地卷来。NeRF最初用来进行图像渲染,即给定相机视角,渲染出该视角下的图像。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。所以随后,越来...