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作者：唐嘉宁;霍文渊;赵一帆;马孟星;王健龙;
单位：云南民族大学电气信息工程学院;云南民族大学云南省无人自主系统重点实验室;
摘要：针对基于神经辐射场（NeRF）的同时定位与建图（SLAM）系统在室内大场景环境进行三维重建时出现重建效果逼真度低和相机追踪定位精度低的问题，文中提出一种基于坐标-参数编码的RGB-D SLAM算法。该算法通过多分辨率哈希网格和One-Blob表示场景，并提出一种新的射线采样策略。所提算法与该领域最常用的两种建图算法（iMAP和NICE-SLAM）进行对比。通过Replica数据集的实验结果显示，所提算法在重建质量方面表现优异。相比iMAP算法，在L_1深度误差、精度和完成度的指标上分别降低了62.5%、66.0%、59.0%，相比NICE-SLAM算法，以上三项指标分别降低了18.9%、17.1%、27.3%。在完成率上，所提算法相比iMAP提高了40.0%，相比NICE-SLAM提高了4.3%。在相机追踪的测试中，所提算法在ScanNet数据集上的绝对轨迹误差较iMAP和NICE-SLAM分别降低了75.3%和6.2%；在TUM RGB-D数据集上，所提算法与NICE-SLAM性能接近。实验结果证明了所提方法的有效性。
关键词：神经辐射场;;同步定位与建图;;多分辨率哈希网格;;One-Blob编码;;截断符号距离场;;相机追踪;;计算机视觉;;神经网络
基金资助：国家自然科学基金项目:未知环境下的多无人机协同三维在线探索航迹规划方法研究(61963038);国家自然科学基金项目:不确知非结构环境和有限通信下的多无人机协同探索航迹规划研究(62063035)
