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牛津大学发布!可扩展激光雷达NeRF SLAM,时间节省一半!
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我们提出了一种基于神经场的大规模重建系统,该系统融合了激光雷达和视觉数据,以生成高质量的重建,这些重建具有几何精度并捕获照片级真实感纹理。该系统采用了最新的神经辐射场( NeRF )表示方法,并结合了激光雷达数据,增加了对深度和表面法线的强几何约束。我们利用实时激光雷达SLAM系统的轨迹引导运动恢复结构( SfM )过程,以显著减少计算时间,并提供对激光雷达深度损失至关重要的度量尺度。我们使用子图法将系统扩展到在长轨迹上捕获的大规模环境中。我们演示了重建系统,数据来自一个多相机,激光雷达传感器套件在一个腿式机器人上,手持同时扫描600米的建筑物场景,并在一个空中机器人上测量一个多层模拟灾害现场建筑物。 文章名称:【SiLVR: Scalable Lidar-Visual Reconstruction with Neural Radiance Fields for Robotic Inspection】 文章链接:http://arxiv.org/abs/2403.06877 项目主页: https://ori-drs.github.io/projects/silvr/
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