MAGiC-SLAM：基于多智能体高斯的全局一致SLAM
计算机视觉与模式识别
2024-11-27 v1 人工智能
机器人学
摘要
具有新视角合成能力的SLAM系统在计算机视觉中广泛应用，涵盖增强现实、机器人和自动驾驶等领域。然而，现有方法仅限于单智能体运行。近期研究通过分布式神经场景表示来解决此问题，但现有方法速度慢，无法准确渲染真实数据，限制为两个智能体，并且跟踪精度有限。相比之下，我们提出了一种刚性可变形的3D高斯场景表示，显著加速了系统。然而，提高跟踪精度和从多个智能体重建全局一致地图仍然具有挑战性，因为存在轨迹漂移和智能体观察之间的差异。因此，我们提出了新的跟踪和地图合并机制，并将闭环集成到基于高斯的SLAM管道中。我们在合成和真实数据集上评估了MAGiC-SLAM，发现其比当前最先进技术更准确更快。
引用
@article{arxiv.2411.16785,
title = {MAGiC-SLAM: Multi-Agent Gaussian Globally Consistent SLAM},
author = {Vladimir Yugay and Theo Gevers and Martin R. Oswald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.16785},
year = {2024}
}