3DCV

在本文中，我们全面调查了该领域的研究工作，并努力对相关工作提供简洁而完整的回顾。简要介绍了SLAM中状态估计器的构成，并给出了不同多传感器融合算法的最新算法。...

本文提出了一种基于神经表示的SLAM方法，通过引入语义信息和图像特征，提高了定位和重建的准确性和鲁棒性。同时，该方法还能实现场景的语义分割，为后续的任务提供了更丰富的信息。...

Spla TAM是一种用于稠密RGB-D SLAM的新型系统。它使用3D高斯散列表示法实现密集的SLAM系统。...

Swarm-SLAM，这是一种开源C-SLAM系统，其设计具有可扩展性、灵活性、分散性和稀疏性，这些都是群体机器人技术的关键特性。...

ShapeGPT，这是一个包含形状的多模态生成模型，通过指令来支持多种与形状相关的任务。这个模型可以丰富虚拟建设、游戏、网络辅助设计和3D打印等领域的应用。...

E2PNet，这是第一个基于学习的事件到点云准配方法。E2PNet 的核心是一种称为事件点到张量（EP2T）的新型特征表示网络，它将事件数据编码为二维网格状特征张量。...

我们提出了一种新的联合表示对齐方法，通过创建图像和点云的组合表示来丰富传统的三模态表示，从而更准确地描述真实世界的3D对象，并增强文本对齐。...

本文提出了一种基于深度学习方法的高鲁棒性特征提取方法。首先，设计了形状编码结构光图案。由一系列水平和垂直线形成的网格点被指定为编码特征点。然后，利用著名的U-net网络来检...

该方法利用视觉触觉传感器提供的丰富信息，以及隐式神经表示DeepSDF的表达能力，从多个接触点预测连续的signed-distance function (SDF)，表示物...

本研究中提出的方法旨在解决结构光扫描中的互反射问题。当投射到物体上的条纹相互干扰时，就会发生互反射，从而导致3D重建不准确。为了缓解这个问题，研究人员采用了块投影。...

本文提出了一种名为CoVOR-SLAM的方法，通过结合视觉里程计和距离测量数据，实现了多机器人系统的协作定位和建图。该方法通过数据融合和优化算法，提高了定位和建图的准确性，...

本文提出了一种新的三维形状表示方法，即射线-表面距离场（RayDF），通过学习射线与表面之间的距离来表示三维形状。与现有的基于坐标和射线的方法相比，RayDF具有更高的效率...

传统的SLAM方法通常依赖于视觉传感器或激光雷达，但在视野受限或者光照条件不好的情况下，这些传感器的性能可能会受到限制。因此，本文提出了一种使用UWB雷达进行SLAM的方法...

本研究旨在利用深度学习技术解决这些问题，提出一种基于深度学习的单次拍摄相位测量偏折测量方法，以实现对复杂自由曲面的三维测量。...