融合神经辐射场和视觉同时定位与地图构建的混合场景表示方法

来源：电子与信息学报杂志2024年第11期北京时间：

作者：周非, 周志远, 张宇曈, 谢源远

单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065

摘要：目前，传统显式场景表示的同时定位与地图构建(SLAM)系统对场景进行离散化，不适用于连续性场景重建。该文提出一种基于神经辐射场(NeRF)的混合场景表示的深度相机(RGB-D)SLAM系统，利用扩展显式八叉树符号距离函数(SDF)先验粗略表示场景，并通过多分辨率哈希编码以不同细节级别表示场景，实现场景几何的快速初始化，并使场景几何更易于学习。此外，运用外观颜色分解法，结合视图方向将颜色分解为漫反射颜色和镜面反射颜色，实现光照一致性的重建，使得重建结果更加真实。通过在Replica和TUM RGB-D数据集上进行实验，Replica数据集场景重建完成率达到93.65%，相较于Vox-Fusion定位精度，在Replica数据集上平均领先87.50%，在TUM RGB-D数据集上平均领先81.99%。

关键词：同时定位与地图构建系统, 神经辐射场, 混合场景表示, 镜面反射

基金资助：国家自然科学基金(62271096)