IG-SLAM：即时高斯 SLAM
计算机视觉与模式识别
2024-08-08 v2 机器人学
摘要
3D 高斯溶解最近在 SLAM 系统中作为神经隐式表示的替代方案显示出有前景的效果。然而，当前方法要么缺乏稠密深度图来监督映射过程，要么缺乏考虑环境规模的详细训练设计。为此，我们提出了 IG-SLAM，一个稠密 RGB-only SLAM 系统，采用鲁棒的 Dense-SLAM 方法进行跟踪，并将其与高斯溶解相结合。利用跟踪提供的准确姿态和稠密深度构建环境的 3D 地图。此外，我们利用深度不确定性来改进 3D 重建。我们在地图优化中引入的衰减策略增强了收敛性，使系统能够在单个进程中以 10 fps 的速度运行。我们在 Replica、TUM-RGBD、ScanNet 和 EuRoC 数据集上演示了与最先进的 RGB-only SLAM 系统的竞争性能，同时实现了更快的运行速度。我们在大规模序列中实现了照片逼真的 3D 重建，尤其是在 EuRoC 数据集上。
引用
@article{arxiv.2408.01126,
title = {IG-SLAM: Instant Gaussian SLAM},
author = {F. Aykut Sarikamis and A. Aydin Alatan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01126},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 3 page ref, 5 figures