RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器,进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术.RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器.首先对主流RGB-D相机,RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍,然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果,以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍,并对RGB-D SLAM...
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...
与3DGS 相比,以 NeRF 为中心的 SLAM 系统拥有更紧凑的场景表示,并显著降低了对 GPU 显存的需求,使其非常适合资源受限的机器人。iMAP 是首个利用隐式神经特征表示场景的方法,NICE-SLAM、ESLAM 与 Co-SLAM 则进一步探索了不同的表示方式以实现高保真的重建。最近的 SOTA 方法 PLGSLAM 在大规模室内场景中进一步提升...
基于RGB-D SLAM 的场景物体级理解:技术、方法与应用 一、引言 1.1 研究背景与意义 在当今数字化时代,机器人技术与增强现实等领域的迅猛发展,对场景理解提出了前所未有的挑战与机遇。RGB-D SLAM(同时定位与地图构建)技术作为实现这一目标的关键手段,正逐渐成为学术界与工业界共同关注的焦点。它不仅能够实时获取场景...
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...
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...
ORB-SLAM3方法: 基本原理:ORB-SLAM3是一种开源软件库,用于各种SLAM任务,支持单目、立体和RGB-D相机,是首个能执行视觉惯性SLAM的系统。 关键特点:包含“Atlas”多地图表示,通过三个主要线程运行,分别负责跟踪、局部制图和循环检测与地图合并。 多地图表示:包括主动地图用于定位和非主动地图用于重定位、循环闭合和地图...
视觉环境感知在自动驾驶中的主要应用是目标检测识别、深度估计和SLAM。根据相机的工作原理,视觉传感器可以分为三大类:单目、立体和RGB-D。单目相机只有一个相机,立体相机有多个相机。RGB-D更复杂,除了能够捕捉彩色图像之外,它还搭载了几个不同的...
SLAIM:一个实时的RGB-D NeRF-SLAM系统 论文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/YzUdxIIvgebqpszaL1okLA 01引言 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...
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...