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苏黎世联邦理工提出首个RGB实现神经隐式的稠密的SLAM ...

2023-2-26 19:39| 发布者: 摄影数码| 查看: 1435| 评论: 0

文章来源:SD科技制造


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#论文#NICER-SLAM: Neural Implicit Scene Encoding for RGB SLAM


论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.03594


作者单位:苏黎世联邦理工学院


神经隐式表示近年来在SLAM中,特别是在稠密视觉SLAM中,成为一种流行的表示方法。然而,此前在这一方向上的工作要么依赖于RGB-D传感器,要么需要单独的单目SLAM方法进行相机跟踪,并且不能产生高精度、高密度3D场景重建。在本文中,我们提出了NICER-SLAM,这是一个稠密的RGB SLAM系统,同时优化相机位姿和分层神经隐式地图表示,这也允许高质量的新视图合成。


为了促进建图的优化过程,我们集成了额外的监督,包括易于获得的单目几何特征和光流,并引入了简单的翘曲损失来进一步加强几何一致性。此外,为了进一步提高复杂室内场景的性能,我们还提出了从符号距离函数(SDFs)到体绘制方程中的密度的局部自适应转换。在合成和真实数据集上,我们在密集映射、跟踪和新颖的视图合成方面都表现出了强大的性能,甚至可以与最近的RGB-D SLAM系统竞争。


本文贡献如下:


1、我们提出了NICER-SLAM,这是第一个稠密的RGB SLAM之一,它可以对跟踪和建图进行端到端优化,还可以实现高质量的新视图合成。


2、我们为SDF,不同的几何和运动正则化,以及局部自适应的SDF体积密度转换引入了层次神经隐式编码。


3、我们在合成数据集和真实数据集上展示了强大的建图、跟踪和新颖的视图合成性能,甚至可以与最近的RGBD SLAM方法竞争。



文章来源:SD科技制造

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