A spatial AI that can perform complex tasks through visual signals and cooperate with humans is highly anticipated. To achieve this, we need a visual SLAM that easily adapts to new scenes without pre-training and generates dense maps for downstream tasks in real-time. None of the previous learning-based and non-learning-based visual SLAMs satisfy all needs due to the intrinsic limitations of their components. In this work, we develop a visual SLAM named Orbeez-SLAM, which successfully collaborates with implicit neural representation and visual odometry to achieve our goals. Moreover, Orbeez-SLAM can work with the monocular camera since it only needs RGB inputs, making it widely applicable to the real world. Results show that our SLAM is up to 800x faster than the strong baseline with superior rendering outcomes. Code link: https://github.com/MarvinChung/Orbeez-SLAM.


翻译:为实现这一目标,我们需要一个视觉的SLAM系统,它可以很容易地适应新的场景而无需预先培训,并生成用于实时下游任务的密集地图。以往的基于学习和非基于学习的SLAM系统都无法满足所有需求,因为其组成部分的内在局限性。在这项工作中,我们开发了一个名为Orbeez-SLAM的视觉SLM系统,它与隐含的神经代言和视觉观察仪成功合作,以实现我们的目标。此外,Orbeez-SLAM系统可以与单镜相机合作,因为它只需要RGB投入,使其广泛适用于现实世界。结果显示,我们的SLAM系统比强的基线速度高达800倍,并且具有更高的效果。代码链接:https://github.com/MarvinChung/Orbeez-SLAM。

0
下载
关闭预览

相关内容

即时定位与地图构建(SLAM或Simultaneouslocalizationandmapping)是这样一种技术:使得机器人和自动驾驶汽车等设备能在未知环境(没有先验知识的前提下)建立地图,或者在已知环境(已给出该地图的先验知识)中能更新地图,并保证这些设备能在同时追踪它们的当前位置。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月21日
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月6日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员