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社区首页 >专栏 >【3D重建】开源 | 高精度RGB-D传感器采集的动态环境数据集。

【3D重建】开源 | 高精度RGB-D传感器采集的动态环境数据集。

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CNNer
发布2020-12-15 11:53:26
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发布2020-12-15 11:53:26
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文章被收录于专栏:CNNer

论文地址: https://arxiv.org/pdf/1905.02082v3.pdf

代码: 公众号回复:1905.02082

来源: 波恩大学

论文名称:ReFusion: 3D Reconstruction in Dynamic Environments for RGB-D Cameras Exploiting Residuals

原文作者:Emanuele Palazzolo

内容提要

绘图和定位是机器人系统的基本能力。尽管大多数绘图系统关注静态环境,但在真实环境中的部署要求它们处理动态目标。在本文中,我们提出了一种RGB-D传感器的方法,它能够一致地映射包含多个动态元素的场景。对于定位和映射,我们采用了一种有效的对截断符号距离函数(TSDF)的直接跟踪,并利用TSDF中编码的颜色信息来估计传感器的姿态。TSDF使用体素哈希有效地表示,大多数计算在GPU上并行。我们在现有数据集上评估我们的方法,并提供一个新的高度动态场景的数据集。实验结果表明,我们的方法性能SOTA。总而言之,本文提供了由运动捕捉系统获得的RGB-D传感器轨迹和使用高精度地面激光扫描仪的静态环境模型的真值数据集,而且代码开源。

主要框架及实验结果

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原始发表:2020-12-05,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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