NeRF-SLAM:基于神经辐射场的实时稠密单目SLAM

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#论文# NeRF-SLAM: Real-Time Dense Monocular SLAM with Neural Radiance Fields

作者单位:麻省理工学院

论文地址:[2210.13641] NeRF-SLAM: Real-Time Dense Monocular ...

我们提出了一种新的几何和光度三维建图算法,用于从单目图像精确和实时重建场景。为了达到这一目的,我们利用最近的进展在稠密单目SLAM和实时分级体积神经辐射场。稠密单目SLAM通过提供精确的姿态估计和相关不确定性的深度建图,提供了正确的信息来实时拟合场景的神经辐射场。利用我们提出的基于不确定度的深度损失,我们不仅获得了良好的光度精度,而且还获得了很高的几何精度。我们提出的算法在实时工作和只使用单目图像的情况下,比其他竞争方法获得更好的几何和光度精度(PSNR提高了179%,L1深度提高了86%)。

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