CRISTAL：基于神经渲染的静态 LiDAR 扫描中实时相机配准
计算机视觉与模式识别
2025-12-17 v1 图形学
摘要
准确的相机定位对于机器人和延伸现实 (XR) 至关重要，能够实现可靠的导航和虚拟与真实内容的对齐。现有视觉方法常常 suffer from drift、尺度模糊以及依赖 fiducial 或环路闭合。本工作引入一种在预捕获的高精度彩色 LiDAR 点云中实时定位相机的方法。通过对该点云进行合成视图渲染，在 live frames 与点云之间建立 2D-3D 对应关系。神经渲染技术缩小合成与真实图像之间的 domain gap，减少遮挡和背景伪影，以提高特征匹配。结果是在全局 LiDAR 坐标系中实现漂移自由的相机跟踪，并获得正确的度量尺度。本文提出了两种实时变体：Online Render and Match，和 Prebuild and Localize。我们在 ScanNet++ 数据集上演示了改进结果，并超越了现有的 SLAM 流水线。
引用
@article{arxiv.2511.16349,
title = {CRISTAL: Real-time Camera Registration in Static LiDAR Scans using Neural Rendering},
author = {Joni Vanherck and Steven Moonen and Brent Zoomers and Kobe Werner and Jeroen Put and Lode Jorissen and Nick Michiels},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.16349},
year = {2025}
}