计算机视觉life 编辑于 2024年05月15日 11:06 arxiv 速递 | NID-SLAM: 动态环境下基于神经隐式表征的RGB-D SLAM 【NID-SLAM: NEURAL IMPLICIT REPRESENTATION-BASED RGB-D SLAM IN DYNAMIC ENVIRONMENTS】 作者单位:北航 文章链接:[2401.01189] NID-SLAM: Neural Implicit Representat... 神经隐式表示已经被探...
然而,动态环境中的SLAM仍然是一个公开的问题。很多方法直接过滤掉动态物体,导致场景重建不完整,摄像机定位精度有限。其他作品通过点云、稀疏关节或粗糙网格来表达动态对象,这无法提供照片级的真实感表示。为了克服上述限制,我们提出了一种通过扩展高斯splatting的真实感和几何感知的RGB-D SLAM方法。我们的方法由三个主要...
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...
NIS-SLAM: Neural Implicit Semantic RGB-D SLAM for 3D Consistent Scene Understanding 论文:https://arxiv.org/pdf/2407.20853 主页:https://zju3dv.github.io/nis_slam/ 直播信息 时间 2024年8月9日(周五)19:00 主题 TVCG 24 | NIS-SLAM 突破神经隐式语义RGB-D SLAM的极限 直播平台 3D视觉工坊哔哩哔哩...
1. Title: LP-SLAM: Language-Perceptive RGB-D SLAM system based on Large Language Model (Arxiv 2024) 2. Authors: Weiyi Zhang,Yushi Guo,Liting Niu,Peijun Li,Chun Zhang,Zeyu Wan,Jiaxiang Yan,Fasih Ud…
本文对三种RGB-D SLAM (同时定位与建图)算法- -RTAB-Map、ORB-SLAM3和OpenVSLAM - -用于SURENA-V仿人机器人定位与建图进行了比较评估。我们的测试涉及机器人遵循全圆模式,其头部安装了Intel & RealSenseTM D435 RGB-D相机。在评估定位精度方面,ORB-SLAM3优于其他算法,ATE为0.1073,RTAB - Map次之,为0.1641,...
IEEE RAL 2024 Official implementation of "RoDyn-SLAM: Robust Dynamic Dense RGB-D SLAM with Neural Radiance Fields".Leveraging neural implicit representation to conduct dense RGB-D SLAM has been studied in recent years. However, this approach relies on a static environment assumption and does not ...
基于语义先验和深度约束的室内动态场景RGB-D SLAM算法.docx,0 引言 同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)是机器人实现自主导航的关键技术,该技术也被广泛地应用于AR/VR、无人机、无人驾驶等领域中.对于绝大多数的SLAM系统来说都存在静态环境假设,
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...
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。该系统由并行工作的2个CPU线程组成,共享GPU稠密对准和关键帧融合例程的使用。第一个线程...