为了解决这个问题,我们提出了RGBDS-SLAM,这是一个基于3D多级金字塔高斯分布的RGB-D语义密集SLAM系统,它能够实现场景RGB、深度,我们引入了一种3D多层金字塔高斯分布方法,该方法通过提取用于高斯分布训练的多层图像金字塔来恢复场景细节,确保RGB、深度和语义重建的一致性。此外,我们设计了一种紧耦合的多特征重建优化机制,允...
官方主页:https://zju3dv.github.io/nis_slam/ 2. 摘要 近年来,神经隐式表示范式在同时定位与地图构建(SLAM)领域受到了广泛关注。然而,在场景理解方面,现有方法存在明显不足。本文介绍了NIS-SLAM,一种高效的神经隐式语义RGB-D SLAM系统,该系统利用预训练的二维分割网络来学习一致的语义表示。具体而言,为了实现高...
论文名称:RGBiD-SLAM for Accurate Real-time Localisation and 3D Mapping 原文作者:Daniel Gutierrez-Gomez 内容提要 本文为RGB-D相机提出了一种完整的SLAM系统,命名为RGB-iD SLAM。本文提出的方法是一种稠密直接SLAM方法,其主要特点是在稠密对准或关键帧融合的例程中,对深度地图进行逆深度参数化处理。该系统由并行...
由于室内场景的稠密三维重建是一个非常火热的研究领域了,到目前为止出现了许许多多好的研究工作,恕能力和时间的限制,不能进行一一介绍,所以对目前一些比较常用的RGB-D SLAM解决方案进行介绍。 1.BundleFusion BundleFusion是一种稠密的实时室内场景三维重建算法框架。输入为RGB-D相机采集的并且是对齐好的RGB图像和深度图...
能力比较:与ORB-SLAM相比,具有更好的ORB提取实现,较短的跟踪时间,支持存储和加载地图等功能。 本文通过对这三种RGB-D SLAM算法在SURENA-V人形机器人上的比较评估,从定位准确性、效率、稳健性、可扩展性和在人形行走场景中的适用性等方面进行了详细介绍。这些算法在处理人形机器人的复杂运动和环境感知方面都展现出各...
首先,输入数据流不同。在基于RGB-D相机的三维重建中,输入有深度信息和彩色信息,并且深度信息起主导作用,而在SLAM和SFM算法中输入的是主要是彩色信息,个别工作也有结合深度信息。 其次,侧重点不同。SLAM框架类算法中,定位还是主体。我们通常需要定位能实时响应,而稠密地图的构建通常规模和计算量都较大,因此地图的构建却...
提出了一种基于关键帧的语义RGB-D SLAM系统,能够减少动态环境中运动物体的影响。 提出了一个有效和高效的几何模块,处理未知的运动物体,并结合语义SLAM框架。 通过与最先进的动态SLAM方法对比实验,证明所提出的方法的准确性,同时能够在嵌入式系统上实时运行。
• 我们提出了一种高效的神经隐式语义RGB-D SLAM系统,该系统采用混合隐式表示。我们的系统能够同时重建环境,并根据二维分割结果建模三维一致的语义信息。 • 我们提出了一种有效的多视角语义融合方法,能够学习三维一致的语义信息。此外,我们还采用了语义指导采样和渐进优化权重来进行鲁棒的相机跟踪。
为了解决这个问题,我们提出了神经隐式动态SLAM(NID-SLAM)。我们整合精度提高的深度信息与语义分割以检测和移除动态物体,并通过将静态地图投影到当前帧中以填补这些物体遮挡的背景。 图2. 系统概览。 1) 动态物体移除:通过使用语义分割和掩码修正,精确地消除RGB-D图像中的动态物体,然后彻底恢复被遮挡的背景。
相比单目、双目等SLAM系统,RGB-D SLAM系统能够通过传感器在硬件层面上测得图像点的深度,无需考虑单目SLAM系统的初始对准问题,也不必像双目SLAM系统消耗大量的资源计算深度。利用RGB-D SLAM进行稠密地图的构建相对容易,并且RGB-D相机使用红外结构光或飞时原理测量深度,保证了深度数据对纹理的无关性,这样即使面对纯色的物...