RefN-SLAM：反射场景下的神经SLAM方法

来源：机器人杂志2025年第5期北京时间：

作者：胡佳豪, 尚伟伟, 汤新胜, 张飞

摘要：传统的同步定位与地图构建（SLAM）方法依赖光度一致性假设，往往无法处理光照复杂变化的场景。为此，提出了一种基于神经辐射场的反射场景映射方法RefN-SLAM。具体来说，使用2个神经辐射场对场景的高光和低光部分分别建模，并通过与固定色调映射系数加权相加，得到最终场景的颜色表示。与此同时，结合表面感知采样和透视感知采样，进一步增强了场景的深度感知，并通过由粗到精的优化提升了重建精度和计算效率。最终，在全局关键帧像素数据库上对场景表示和相机位姿进行了联合优化。实验结果表明，RefN-SLAM方法在化学实验室场景下取得了良好的重建结果，并在合成数据集和真实世界机器人实验中都具有出色的跟踪性能。

关键词：视觉SLAM（同步定位与地图构建）, 神经辐射场, 室内反射场景, 复杂光照变化