論文の概要: PLGSLAM: Progressive Neural Scene Represenation with Local to Global Bundle Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09866v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 15:09:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 15:17:42.996811
• Title: PLGSLAM: Progressive Neural Scene Represenation with Local to Global Bundle Adjustment
• Title（参考訳）: PLGSLAM:局所的からグローバル的バンドル調整による進行性ニューラルシーンの再現
• Authors: Tianchen Deng, Guole Shen, Tong Qin, Jianyu Wang, Wentao Zhao, Jingchuan Wang, Danwei Wang, Weidong Chen
• Abstract要約: 本研究では,高忠実度表面再構成とロバストなカメラトラッキングをリアルタイムで行うニューラルビジュアルSLAMシステムであるPLGSLAMを提案する。 大規模屋内シーンを扱うため, PLGSLAM では, ローカルシーン表現を動的に割り当てるプログレッシブシーン表現法を提案する。 また,低周波特性,スムーズ性,シーンコンプリートに多層パーセプトロン(MLP)ネットワークを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.09245441682527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural implicit scene representations have recently shown encouraging results in dense visual SLAM. However, existing methods produce low-quality scene reconstruction and low-accuracy localization performance when scaling up to large indoor scenes and long sequences. These limitations are mainly due to their single, global radiance field with finite capacity, which does not adapt to large scenarios. Their end-to-end pose networks are also not robust enough with the growth of cumulative errors in large scenes. To this end, we present PLGSLAM, a neural visual SLAM system which performs high-fidelity surface reconstruction and robust camera tracking in real time. To handle large-scale indoor scenes, PLGSLAM proposes a progressive scene representation method which dynamically allocates new local scene representation trained with frames within a local sliding window. This allows us to scale up to larger indoor scenes and improves robustness (even under pose drifts). In local scene representation, PLGSLAM utilizes tri-planes for local high-frequency features. We also incorporate multi-layer perceptron (MLP) networks for the low-frequency feature, smoothness, and scene completion in unobserved areas. Moreover, we propose local-to-global bundle adjustment method with a global keyframe database to address the increased pose drifts on long sequences. Experimental results demonstrate that PLGSLAM achieves state-of-the-art scene reconstruction results and tracking performance across various datasets and scenarios (both in small and large-scale indoor environments). The code will be open-sourced upon paper acceptance.
• Abstract（参考訳）: ニューラル暗黙のシーン表現は、近年、濃密な視覚SLAMの結果を奨励している。 しかし、既存の手法では、屋内の大きなシーンや長いシーケンスにスケールアップする際に、低品質なシーン再構築と低精度なローカライゼーション性能を実現している。 これらの制限は、主に有限容量を持つ単一の大域的放射場が大きなシナリオに適応しないためである。 エンドツーエンドのポーズネットワークも、大きなシーンで累積エラーが増加するほど堅牢ではない。 そこで本研究では,高忠実度表面再構成とロバストなカメラトラッキングをリアルタイムで行うニューラルビジュアルSLAMシステムであるPLGSLAMを提案する。 大規模屋内シーンを扱うため, PLGSLAM では, ローカルスライドウィンドウ内のフレームで訓練した新たなローカルシーン表現を動的に割り当てるプログレッシブシーン表現法を提案する。 これにより、より大きな屋内シーンにスケールアップでき、(ポーズドリフトの下でも)ロバスト性が向上します。 局所的なシーン表現において、PLGSLAMは局所的な高周波特性に三面体を用いる。 また,低周波特性,スムース性,未観測領域でのシーン補完のためのマルチレイヤ・パーセプトロン(mlp)ネットワークも導入した。 さらに,長列のポーズドリフトの増加に対応するため,グローバルキーフレームデータベースを用いた局所-グローバルバンドル調整手法を提案する。 実験の結果、plgslamは最先端のシーン復元結果を達成し、様々なデータセットやシナリオ(小規模と大規模の屋内環境の両方)でパフォーマンスを追跡できることが示されている。 コードは、紙が受け入れられるとオープンソースになる。

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