SLAM论文速递：SLAM—— NICER-SLAM: RGB SLAM的神经隐式场景编码

论文信息

题目：

NICER-SLAM:Neural Implicit Scene Encoding for RGB SLAM
NICER-SLAM: RGB SLAM的神经隐式场景编码

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/2302.03594.pdf

发表期刊：

Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

摘要

近年来，神经隐式表征在同时定位与映射(SLAM)中得到了广泛的应用，特别是在密集视觉SLAM中。然而，之前在这方面的工作要么依赖于RGB-D传感器，要么需要单独的单目SLAM方法进行相机跟踪，并且不能产生高保真的密集3D场景重建结构。在本文中，我们提出了NICER-SLAM，这是一个密集的RGB SLAM系统，同时优化了凸轮时代姿势和分层神经隐式地图表示，这也允许高质量的新视图合成。为了促进映射的优化过程，我们集成了额外的监督信号，包括易于获得的单眼几何线索和光流，并且还引入了简单的扭曲损失来进一步加强基因组尝试一致性。此外，为了进一步提高复杂室内场景的性能，我们还提出了一种局部自适应转换，从体绘制方程中的符号距离函数(sdf)到密度。在合成数据集和真实数据集上，我们展示了密集映射、跟踪和新颖视图合成方面的强大性能，甚至可以与最近的RGB-D SLAM系统相媲美。

内容简介

我们做出了以下贡献:
•我们提出了NICER-SLAM，这是第一个密集的RGB SLAM之一，可对跟踪和映射进行端到端优化，这也允许高质量的新视图合成。
•我们引入了SDF表示的分层神经隐式编码，不同的几何和运动正则化，以及局部自适应的SDF体积密度变换。、

我们在图2中提供了NICER-SLAM管道的概述。给定RGB视频作为输入，我们同时估计准确的3D场景几何和颜色，以及通过端到端优化的摄像机跟踪。我们使用分层神经隐式表示来表示场景几何和外观(第3.1节)。使用类似nerf的可微分体渲染，我们可以渲染每个像素的颜色，深度和法线值(第3.2节)，这将用于相机姿势，场景几何和颜色的端到端连接优化(第3.3节)。最后我们讨论了在我们的系统中所做的一些设计选择(第3.4节)。

评价

该分析来自于chatgpt4

本文提出了一种名为NICER-SLAM的新型密集RGB SLAM系统，该系统能同时优化相机位姿和分层神经隐式地图表示，并允许进行高质量的新视图合成。文章的主要创新点包括：

采用分层神经隐式编码进行SDF（有符号距离函数）表示，以获取详细的3D重建和高保真渲染。
在仅使用RGB输入的情况下，通过集成易于获取的单目几何线索、光流信息以及引入一个简单的扭曲损失以进一步加强几何一致性，优化神经隐式地图表示。
为适应室内场景的连续输入，提出了一种局部自适应的SDF到密度的变换。

实验结果表明，NICER-SLAM在映射、跟踪和新视图合成方面表现出色，甚至与最近的RGB-D SLAM方法相媲美。然而，该方法目前还无法实现实时性能，同时也没有闭环检测。

针对您的研究方向（动态场景下的SLAM问题），可以考虑以下创新点：

将NICER-SLAM与动态场景检测和跟踪算法结合，以便在处理动态场景时能够识别和处理运动物体。
探索在动态环境下使用神经隐式编码表示场景结构的可能性，包括对运动物体的建模。
优化NICER-SLAM的实时性能，以便在实际应用中处理动态环境。
尝试引入闭环检测机制，提高动态环境下SLAM系统的鲁棒性。

阅读总结

没看懂，只知道是属于稠密建图的一类