В данной статье ИИ предлагается метод картографирования на основе NeRF, который обеспечивает более качественную реконструкцию и возможность работы в реальном времени даже на периферийных компьютерах.
В этой статье представлен метод картографирования на основе NeRF, разработанный ИИ, который обеспечивает высокое качество реконструкции и возможность работы в реальном времени на любых компьютерах.
В этой статье исследователи представили метод картографирования на основе NeRF, названный H2-Mapping, который решает проблему необходимости создания высококачественных плотных карт в режиме реального времени, таких как робототехника, AR/VR и цифровые двойники. Основной проблемой, которую они решают, является эффективная генерация детализированных карт в реальном времени, особенно на персональных компьютерах с ограниченной вычислительной мощностью.
Они отмечают, что предыдущие методы картографирования сталкивались с проблемой балансирования эффективности использования памяти, точности картографирования и нового синтеза изображений, что делает их непригодными для некоторых приложений. Методы на основе NeRF показали потенциал в преодолении этих ограничений, но, как правило, требуют много времени даже на мощных персональных компьютерах. Для удовлетворения четырех основных требований реального времени картографирования – адаптируемости, высокой детализации, возможности работы в режиме реального времени и нового синтеза изображений – авторы предлагают новое иерархическое гибридное представление.
Предлагаемый метод сочетает явные преобразования пространства сцены по октному sdf для грубой геометрии сцены и неявное многоразрешенное кодирование хешей для высокоразрешенных деталей. Такой подход ускоряет инициализацию геометрии сцены и упрощает обучение. Они также представляют стратегию выбора оптимальных ключевых кадров для улучшения качества картографирования, особенно в маргинальных областях.
- Момент ‘ChatGPT’ для робототехники стал ближе, чем когда-либо, благодаря Google
- Дисней вкладывает огромную эмоцию в маленького робота
- «А.И. Обама» и фальшивые новостные ведущие как А.И. звук захлестывает TikTok»
Результаты их экспериментов демонстрируют превосходство H2-Mapping над существующими методами картографирования на основе NeRF в плане точности геометрии, реалистичности текстур и времени выполнения. В статье представлены подробные сведения об архитектуре метода и оценке его производительности.
В заключение, исследователи представили H2-Mapping, метод картографирования на основе NeRF с иерархическим гибридным представлением, который обеспечивает высококачественное картографирование в реальном времени даже на персональных компьютерах. Их подход решает ограничения существующих методов и показывает многообещающие результаты как в плане точности, так и эффективности.
