論文の概要: MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12392v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 23:00:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:57:34.051081
- Title: MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors
- Title(参考訳): MASt3R-SLAM:3次元再構成を前提としたリアルタイム高密度SLAM
- Authors: Riku Murai, Eric Dexheimer, Andrew J. Davison,
- Abstract要約: 我々はMASt3Rからボトムアップを設計したリアルタイム単分子高密度SLAMシステムを提案する。
本システムは固定カメラモデルやパラメトリックカメラモデルでは仮定しないが,Wild ビデオシーケンス上では堅牢である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.764342766592808
- License:
- Abstract: We present a real-time monocular dense SLAM system designed bottom-up from MASt3R, a two-view 3D reconstruction and matching prior. Equipped with this strong prior, our system is robust on in-the-wild video sequences despite making no assumption on a fixed or parametric camera model beyond a unique camera centre. We introduce efficient methods for pointmap matching, camera tracking and local fusion, graph construction and loop closure, and second-order global optimisation. With known calibration, a simple modification to the system achieves state-of-the-art performance across various benchmarks. Altogether, we propose a plug-and-play monocular SLAM system capable of producing globally-consistent poses and dense geometry while operating at 15 FPS.
- Abstract(参考訳): 我々は,MASt3Rからボトムアップを設計したリアルタイム単分子高密度SLAMシステムについて述べる。
固定カメラモデルやパラメトリックカメラモデルについては、一意のカメラセンタ以上の仮定はしていないが、この強力な先行技術により、Wildのビデオシーケンスに対して堅牢なシステムを実現している。
本稿では, ポイントマップマッチング, カメラトラッキング, 局所融合, グラフ構築, ループ閉鎖, および2次大域最適化の効率的な手法を提案する。
既知のキャリブレーションにより、システムへの簡単な変更は、様々なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
さらに,15FPSで動作しながら,グローバルに一貫性のあるポーズと密な幾何を生成できるプラグアンドプレイ単眼SLAMシステムを提案する。
関連論文リスト
- DynOMo: Online Point Tracking by Dynamic Online Monocular Gaussian Reconstruction [65.46359561104867]
モノクラーカメラ入力からのオンライン2Dおよび3Dポイントトラッキングの課題を対象としている。
我々は3Dガウススプラッティングを利用して動的シーンをオンラインに再構築する。
我々は,オンラインのポイントトラッキングとリコンストラクションを推進し,様々な現実のシナリオに適用可能にすることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T17:58:03Z) - MM3DGS SLAM: Multi-modal 3D Gaussian Splatting for SLAM Using Vision, Depth, and Inertial Measurements [59.70107451308687]
カメラ画像と慣性測定による地図表現に3Dガウスアンを用いることで、精度の高いSLAMが実現できることを示す。
我々の手法であるMM3DGSは、より高速なスケール認識と軌道追跡の改善により、事前レンダリングの限界に対処する。
また,カメラと慣性測定ユニットを備えた移動ロボットから収集したマルチモーダルデータセットUT-MMもリリースした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T04:57:41Z) - Gaussian Splatting SLAM [16.3858380078553]
単分子SLAMにおける3次元ガウス散乱の最初の応用について述べる。
我々の方法は3fpsで動作し、正確な追跡、マッピング、高品質なレンダリングに必要な表現を統一する。
ライブカメラから高忠実度で連続的に3Dシーンを再構築するためには、いくつかの革新が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T18:19:04Z) - GO-SLAM: Global Optimization for Consistent 3D Instant Reconstruction [45.49960166785063]
GO-SLAMは、リアルタイムでポーズと3D再構成をグローバルに最適化するディープラーニングベースの高密度ビジュアルSLAMフレームワークである。
さまざまな合成および実世界のデータセットの結果から、GO-SLAMはロバスト性や復元精度の追跡において最先端のアプローチよりも優れていることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T17:59:58Z) - NICER-SLAM: Neural Implicit Scene Encoding for RGB SLAM [111.83168930989503]
NICER-SLAMは、カメラポーズと階層的なニューラル暗黙マップ表現を同時に最適化するRGB SLAMシステムである。
近年のRGB-D SLAMシステムと競合する高密度マッピング,追跡,新しいビュー合成において,高い性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T17:06:34Z) - Dense RGB-D-Inertial SLAM with Map Deformations [25.03159756734727]
密結合型RGB-D-慣性SLAMシステムを提案する。
我々は,RGB-DのみのSLAMシステムよりも,低テクスチャ,低幾何学的変動の速い動きや周期に対して,より堅牢であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T08:33:38Z) - DSP-SLAM: Object Oriented SLAM with Deep Shape Priors [16.867669408751507]
対象物に対する高密度3次元モデルのリッチで正確な関節マップを構築するオブジェクト指向SLAMシステムを提案する。
DSP-SLAMは特徴ベースのSLAMシステムによって再構築された3Dポイントクラウドを入力として取り込む。
本評価では,近年の深層構造復元法に対して,物体の姿勢と形状の復元が改善したことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-21T10:00:12Z) - Improved Real-Time Monocular SLAM Using Semantic Segmentation on
Selective Frames [15.455647477995312]
先進的運転支援システムと自律運転システムでは単眼同時位置決めマッピング(slam)が登場している。
本稿では,深層学習に基づくセマンティックセグメンテーションを用いたリアルタイム一眼SLAMの改良を提案する。
6本の映像列を用いた実験により,提案方式により精度の高い軌道追尾精度が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T22:34:45Z) - Lightweight Multi-View 3D Pose Estimation through Camera-Disentangled
Representation [57.11299763566534]
空間校正カメラで撮影した多視点画像から3次元ポーズを復元する手法を提案する。
我々は3次元形状を利用して、入力画像をカメラ視点から切り離したポーズの潜在表現に融合する。
アーキテクチャは、カメラプロジェクション演算子に学習した表現を条件付け、ビュー当たりの正確な2次元検出を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-05T12:52:29Z) - Redesigning SLAM for Arbitrary Multi-Camera Systems [51.81798192085111]
SLAMシステムにより多くのカメラを追加することで、堅牢性と精度が向上するが、視覚的なフロントエンドの設計は大幅に複雑になる。
本研究では,任意のマルチカメラ装置で動作する適応SLAMシステムを提案する。
これらの修正を応用した最先端の視覚慣性計測装置を試作し, 改良したパイプラインが広い範囲のカメラ装置に適応可能であることを示す実験結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-04T11:44:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。