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CMU与MIT联合开源SplaTAM 利用3D高斯进行跟踪建图和稠密重建
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稠密同时定位与地图构建( SLAM )是具身场景理解的关键。最近的工作表明,3D高斯可以使用多个相机对场景进行高质量的重建和实时渲染。在这种情况下,我们首次证明了用3D高斯来表示场景可以使用单目RGB - D相机实现稠密SLAM。我们的方法,SplaTAM,解决了基于先验辐射场表示的局限性,包括快速渲染和优化,确定是否先前映射过的区域的能力,以及通过添加更多的高斯来进行结构化地图扩展。我们使用了一个在线跟踪和建图管道,同时对其进行裁剪,具体使用了底层的高斯表示和通过可微渲染的剪影引导优化。大量实验表明,SplaTAM在相机位姿估计、地图构建和新视角合成方面取得了高达2倍的性能,证明了其相对于现有方法的优越性,同时允许高分辨率稠密三维地图的实时绘制。 文章名称:【Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM】 文章链接:http://arxiv.org/abs/2312.02126 项目地址:https://spla-tam.github.io/ 开源代码:https://github.com/spla-tam/SplaTAM
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