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【NGEL-SLAM: Neural Implicit Representation-based Global Consistent Low-Latency SLAM System】

文章链接：[2311.09525] NGEL-SLAM: Neural Implicit Representa...

在同时定位与地图构建( Simultaneous Localization and Mapping，SLAM )中，神经隐式表示为提供稠密几何提供了一种很有前途的解决方案。然而，该方向的现有方法在全局一致性和低延迟方面存在不足。本文提出NGEL - SLAM来应对上述挑战。为了保证全局一致性，我们的系统使用了一个传统的基于特征的跟踪模块，该模块包含了闭环。此外，我们通过使用多个神经隐式字段来表示场景，以保持全局一致的建图，从而能够快速调整循环闭合。此外，通过使用基于八叉树的隐式表示，我们的系统允许快速收敛。快速响应闭环和快速收敛的结合使我们的系统成为真正的低延迟系统，实现了全局一致性。我们的系统能够渲染高保真度的RGBD图像，同时提取稠密和完整的表面。在合成数据集和真实数据集上的实验表明，我们的系统在保持低延迟的同时达到了最先进的跟踪和建图精度。

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