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3DGS SLAM最新SOTA | 使用视觉、深度和惯性测量进行SLAM的多模态3DGS
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3DGS SLAM最新SOTA | 使用视觉、深度和惯性测量进行 SLAM 的多模态 3D 高斯飞溅 #人工智能 #计算机 #编程 #算法 在微信公众号「3DCV」回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! 同时定位和映射对于位置跟踪和场景理解至关重要。基于 3D 高斯的地图表示支持使用多个摆姿势的摄像机对场景进行逼真的重建和实时渲染。我们首次表明,使用3D高斯进行地图表示,使用未放置的相机图像和惯性测量可以实现精确的SLAM。我们的方法 MM3DGS 通过实现更快的渲染、比例感知和改进的轨迹跟踪,解决了先前基于神经辐射场的表示的局限性。我们的框架支持基于关键帧的映射和跟踪,利用损失函数,这些函数结合了来自预集成惯性测量、深度估计和光度渲染质量测量的相对姿态转换。我们还发布了一个多模态数据集UT-MM,该数据集是从配备摄像头和惯性测量单元的移动机器人收集的。对数据集中多个场景的实验评估表明,与当前最先进的3DGS SLAM相比,MM3DGS的跟踪性能提高了3倍,光度渲染质量提高了5%,同时允许实时渲染高分辨率密集的3D地图。@3D视觉工坊
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