现有的基于GS的SLAM系统,如SplaTAM和GS-SLAM,直接使用原始3DGS进行场景表示,实现了良好的图像质量。然而,我们观察到,3DGS通过SLAM系统操作创建了许多冗余的3D高斯椭球(×1.52高斯椭球在图3中显示出相似的性能),但两者都没有发现这一点。这最终导致训练速度、内存和存储使用方面的性能较差,这对在线SLAM系统至关重要。
实时密集视觉 SLAM 系统能够仅使用低成本的商用 RGB-D 传感器即可实时生成数百米范围内的高质量全局一致的点和网格重建。 源代码: http://www./RoboRTS/kintinuous Kintinuous简介 Kintinuous是一个实时的大规模密集视觉SLAM(同时定位与地图构建)系统。它的特点在于能够使用低成本的商用RGB-D(彩色和深度)传感器实时地生...
(1)密集型视觉下,实现RGB-D摄像机的SLAM,在本文中我们实现了对所有像素,最小化灰度和深度误差,对比与稀疏基于特征的方法,这使得我们能够更好的利用图片中的可用信息,获得更高的位姿精确度(相机的运动信息)。此外,我们提出一个基于熵的相似度测量关键帧选择和闭环检测。对于所有的匹配,我们通过优化使用g2o建立了一...
然而,可以利用更高级的几何特征(例如线和平面)并将其集成到视觉 SLAM 系统中,因为它们提供了更多的语义抽象,并且比基于点的图像特征更鲁棒。 例如,平面是人造环境和物体中普遍存在的几何特征,是在视觉跟踪和 SLAM 任务中具有价值的特征。平面模型只需要一小组参数,但可以以密集的方式重建复杂的场景。使用表达图像和世...
由于SLAM系统是基于特征的,因此地图由稀疏的三角化3D特征点组成,但没有为我们提供正确的比例尺。CNN处理在飞行过程中获取的RGB 图像(只有几个关键帧)以检索比例并创建密集的深度图。然后将SLAM和CNN 算法产生的信息结合起来生成3D占用图。 图1 所提出解决方案的主要步骤概述...
本发明属于计算机视觉,特别是涉及一种基于rgb-d深度相机的密集视觉slam方法,属于基于现有的密集slam系统中的一种更优越的技术。 背景技术: 1、密集测量方法是一种在稀疏选择的视觉特征之间建立对应关系来估计摄像机运动的方法,在rgb深度相机的应用、机器人技术、自动驾驶等机器视觉领域都有广泛的应用。在数据采集的过程...
为了实现这一目标,我们利用了最近在密集单眼SLAM和实时分层容积神经辐射场方面的进展。我们的见解是,密集的单眼SLAM通过提供准确的姿势估计和具有相关不确定性的深度图,为实时适应场景的神经辐射场提供了正确的信息。通过我们提出的基于不确定性的深度损失,我们不仅实现了良好的光度测量精度,还实现了巨大的几何精度。事实...
基于RGBD相机密集视觉SLAM算法.pdf,Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras ¨ Christian Kerl, Jurgen Sturm, and Daniel Cremers Abstract— In this paper, we propose a dense visual SLAM method for RGB-D cameras that minimizes both the photomet- ric and the dept
摘要 本发明公开了一种基于双目视觉SLAM的动态场景密集建模方法,包括:输入双目图像序列,对图像进行纠正,并对图像进行ORB特征点提取,并进行双目系列和时间序列上的匹配;基于多模型拟合进行运动分割,分割出场景中的相机自身运动模型和不同运动的动态物体运动模型,并估计出相机和动态物体的运动,进行局部光束法平差优化,得到...
实时密集视觉 SLAM 系统能够仅使用低成本的商用 RGB-D 传感器即可实时生成数百米范围内的高质量全局一致的点和网格重建。 源代码: http://www.gitpp.com/RoboRTS/kintinuous Kintinuous简介 Kintinuous是一个实时的大规模密集视觉SLAM(同时定位与地图构建)系统。它的特点在于能够使用低成本的商用RGB-D(彩色和深度)传感...