摘要
本发明公开了一种基于多级3D高斯的密集RGB‑D SLAM方法,涉及三维场景重建和机器人自主导航领域。该方法包括:从RGB‑D相机获取连续的RGB图像和深度图数据流;对RGB‑D数据中的关键帧进行跟踪;设计多级高斯表示技术,将场景的几何和纹理细节分别用不同级别的高斯分布进行描述,并通过映射构建场景的三维地图;设计高斯渲染器对这些高斯分布进行渲染,生成RGB图像、深度图和可见性轮廓图;RGB‑D数据流与渲染结果作为输入反馈给系统的损失优化器,迭代优化多级高斯表示,最终重构出三维场景。本发明采用上述的一种基于多级3D高斯的密集RGB‑D SLAM方法,解决了现有方法在深度误差和渲染质量方面的不足,实现高精度的场景重建和导航。
技术关键词
RGB‑DSLAM方法
关键帧
生成RGB图像
深度图
机器人自主导航
镜面反射特性
优化系统参数
相机位姿估计
优化器
掩模
颜色
地图
纹理
重建场景
视角
输入流
系统为您推荐了相关专利信息
抓取控制方法
仓储智能
起重系统
激光扫描仪
彩色图像数据
深度图
超分辨率网络
特征提取模块
多模态
多尺度特征融合
可识别标签
地图拼接方法
SLAM地图
摄像头内参
关键帧