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RAL 2023开源 第一个基于NeRF的实时LiDAR SLAM!
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在公众号「3D视觉工坊 」后台回复「原论文」,即可获取论文pdf或者代码下载链接! RAL 2023开源 第一个基于NeRF的实时LiDAR SLAM! 本文提出了LONER,第一个使用神经隐式场景表示的实时激光雷达SLAM算法。现有的激光雷达隐式建图方法在大规模重建中显示出有希望的结果,但要么需要地面真实姿态,要么比实时运行慢。相比之下,LONER使用激光雷达数据训练MLP实时估计密集地图,同时估计传感器的轨迹。为了实现实时性能,本文提出了一种新的信息论损失函数,该函数考虑了在整个在线训练中地图的不同区域可能被学习到不同程度的事实。该方法在两个开源数据集上进行了定性和定量评估。该评估表明,与深度监督神经隐式框架中使用的其他损失函数相比,所提出的损失函数收敛更快,并且导致更精确的几何重建。最后,本文表明,LONER估计轨迹与最先进的激光雷达SLAM方法相比具有竞争力,同时也产生了与使用地面真实姿态的现有实时隐式映射方法相比具有竞争力的密集地图。 LONER源码已经开源了,感兴趣的小伙伴可以试试,跟踪一下Github的最新进度。
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