論文の概要: TivNe-SLAM: Dynamic Mapping and Tracking via Time-Varying Neural Radiance Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18917v5
- Date: Mon, 9 Sep 2024 16:16:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 03:52:53.328049
- Title: TivNe-SLAM: Dynamic Mapping and Tracking via Time-Varying Neural Radiance Fields
- Title（参考訳）: TivNe-SLAM:時変ニューラルラジアンス場による動的マッピングと追跡
- Authors: Chengyao Duan, Zhiliu Yang,
- Abstract要約: 本稿では,動的シーンの追跡と再構成を行うための時間変化表現を提案する。
トラッキングプロセスとマッピングプロセスという2つのプロセスは、当社のフレームワークで同時に管理されます。
従来のNeRFベースの動的SLAMシステムと比較すると,提案手法はトラッキングとマッピングの両面で競合する結果が得られることが検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1227734309612871
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Previous attempts to integrate Neural Radiance Fields (NeRF) into the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) framework either rely on the assumption of static scenes or require the ground truth camera poses, which impedes their application in real-world scenarios. This paper proposes a time-varying representation to track and reconstruct the dynamic scenes. Firstly, two processes, a tracking process and a mapping process, are maintained simultaneously in our framework. In the tracking process, all input images are uniformly sampled and then progressively trained in a self-supervised paradigm. In the mapping process, we leverage motion masks to distinguish dynamic objects from the static background, and sample more pixels from dynamic areas. Secondly, the parameter optimization for both processes is comprised of two stages: the first stage associates time with 3D positions to convert the deformation field to the canonical field. The second stage associates time with the embeddings of the canonical field to obtain colors and a Signed Distance Function (SDF). Lastly, we propose a novel keyframe selection strategy based on the overlapping rate. Our approach is evaluated on two synthetic datasets and one real-world dataset, and the experiments validate that our method achieves competitive results in both tracking and mapping when compared to existing state-of-the-art NeRF-based dynamic SLAM systems.
- Abstract（参考訳）: 従来のNeural Radiance Fields(NeRF)をSLAMフレームワークに統合する試みは、静的シーンの仮定に依存するか、地上の真理カメラのポーズを必要とする。
本稿では,動的シーンの追跡と再構成を行うための時間変化表現を提案する。
まず、トラッキングプロセスとマッピングプロセスという2つのプロセスが、我々のフレームワークで同時に維持されます。
トラッキングプロセスでは、全ての入力画像が一様にサンプリングされ、その後、自己監督パラダイムで漸進的に訓練される。
マッピングでは,動体マスクを利用して静的な背景から動的物体を識別し,動的領域からより多くのピクセルをサンプリングする。
第二に、両プロセスのパラメータ最適化は、第1段階が時間と3D位置を関連付けて変形場を標準場に変換する2段階からなる。
第2のステージは、標準フィールドの埋め込みと時間を関連付け、色と符号付き距離関数(SDF)を得る。
最後に、重なり合う速度に基づく新しいキーフレーム選択戦略を提案する。
提案手法は,2つの合成データセットと1つの実世界のデータセットを用いて評価し,既存のNeRFベースの動的SLAMシステムと比較して,トラッキングとマッピングの両面で競合する結果が得られることを示した。
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