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神经辐射场照亮动态SLAM:构建精细场景地图
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神经辐射场照亮动态SLAM:构建精细场景地图#人工智能 #科技算法 #算法 #科技 #计算机 #计算机 在微信公众号@3DCV「3DCV」回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! RoDyn-SLAM 是一个基于神经辐射场的深度 RGB-D SLAM 系统,旨在解决动态环境中鲁棒性差的问题。该系统利用运动掩码生成算法,融合光流掩码和语义掩码,有效过滤掉动态区域的采样射线,从而提高相机位姿估计的精度和静态场景重建的质量。为了进一步优化位姿估计的稳定性和鲁棒性,RoDyn-SLAM 设计了混合位姿优化算法,针对关键帧和非关键帧采用不同的优化策略。关键帧通过全局优化提升精度,而非关键帧则利用边缘扭曲损失增强几何一致性。实验结果表明,RoDyn-SLAM 在多个动态场景数据集上取得了优于现有神经 RGB-D SLAM 方法的性能,展现出其在动态环境下的强大潜力。RoDyn-SLAM 的提出为动态场景下的视觉 SLAM 研究提供了新的思路和方法,有望推动该领域的发展和应用。
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