中科院、北理工、百度等团队提出神经隐式SLAM混合优化方案HERO-SLAM

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增强了鲁棒性 （ 映维网Nweon 2025年01月15日 ）神经隐式SLAM研究近年来取得了令人鼓舞和令人印象深刻的成果。然而，神经SLAM的鲁棒性依然是一个未解决的问题，特别是在具有挑战性或数据有限的情况下。在一项研究中，中国科学院，北京理工大学，百度团队提出了HERO-SLAM。 它结合了神经隐式场优化和特征度量优化的优点，优化了多分辨率隐式场，增强了在视点突然变化或数据收集稀疏的环境下的鲁棒性。基准数据集的综合实验结果验证了所述混合方法的有效性，相对于其他方法具有更好的性能。 SLAM是机计算机视觉领域的一项基本任务，并推动着AR/VR等一系列的前沿领域。视觉SLAM的本质在于它能够重建三维环境的结构和视觉细节，同时实时追踪camera的位置。它在实际应用中成功的关键是依赖于运行时效率、可扩展性，以及最重要的鲁棒性。 根据 ………………………………