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NeSLAM：神经隐式映射与自监督特征跟踪（配以深度补全和去噪）
通过使用神经辐射场 (NeRF) 和密集 RGB-D SLAM 系统，我们提出了 NeSLAM 框架，能够进行准确的深度估计、鲁棒的相机跟踪和逼真的新视图合成，从而解决了由消费级 RGB-D 传感器获取的稀疏且嘈杂的深度图带来的重建和几何场
PDF3 months ago
MUTE-SLAM：实时神经 SLAM 与多个三面平面哈希表示
引入 MUTE-SLAM，一种实时的神经 RGB-D SLAM 系统，采用多个三平面哈希编码来进行高效的场景表示。MUTE-SLAM 有效地跟踪相机位置并逐步构建可扩展的多地图表示，适用于小型和大型室内环境。该系统动态为新观察到的局部区域分
PDF3 months ago
动态环境下的实时 SLAM 管道
本文提出了一个新的实时 SLAM 流水线，使用 RGB-D SLAM 和 YOLO 实时物体检测来分割和去除动态场景，并构建静态场景 3D 模型。
PDFa year ago
ICLR神经隐式地图的稠密 RGB SLAM
研究了一种使用神经隐函数的 RGB-D SLAM 的新方法，在没有深度输入的情况下，引入了分层特征体积以促进隐式地图译码器来实现地图重建，并通过匹配渲染和输入视频帧解决摄像机运动和神经隐式地图问题，进一步提出了一种光度变形损失以更好地约束摄
PDFa year ago
SplitFusion: 非刚性场景的同时跟踪和建图
提出了一种新的基于深度学习的语义瞬间分割技术的 RGB-D SLAM 框架 SplitFusion，该框架可以同时对场景中的刚性和非刚性组件进行跟踪和密集重构，提供了精确的环境地图和重建的非刚性目标，例如移动的人类。
PDF4 years ago
视觉 SLAM 的鲁棒性测量
本文对 RGB-D SLAM 进行了可行性研究，通过 ORBSLAM2 等视觉 SLAM 方法在公开数据集和自行构建的 HomeRobot 数据集上进行实验，发现它们在很多情况下可以取得很好的精度，但健壮性仍然是一个问题。
PDF5 years ago
MID-Fusion: 基于八叉树的物体级多实例动态 SLAM
提出了一种新的基于对象级八叉树的体积表示的多实例动态 RGB-D SLAM 系统，可以在动态环境中提供强大的相机跟踪性能，并同时连续估计场景中任意对象的几何、语义和运动属性。
PDF6 years ago