PINGS：融合距离场与辐射场的LiDAR-视觉SLAM系统

PINGS：融合距离场与辐射场的LiDAR-视觉SLAM系统

PINGS PINGS: Gaussian Splatting Meets Distance Fields within a Point-Based Implicit Neural Map 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ping/PINGS

项目介绍

PINGS（Point-based Implicit Neural Map with Gaussian Splatting）是一个将距离场和辐射场统一在点基隐式神经图中的LiDAR-视觉SLAM系统。它旨在为机器人提供高保真的环境重建，以支持其有效操作。此类场景表示既需要几何精确性，也需要逼真的光影效果，以支持下游任务。PINGS通过一种新颖的图表示方法，将连续符号距离场和高斯散点辐射场融合在一个弹性且紧凑的点基隐式神经图中，实现了两种模态的几何一致性。

项目技术分析

PINGS的核心技术创新在于其图表示方法，它不仅结合了距离场和辐射场的优势，还通过神经点集编码，实现了紧凑且高效的映射。以下是PINGS技术架构的几个关键点：

1. 连续符号距离场：通过距离传感器构建，提供了环境的几何信息。
2. 高斯散点辐射场：通过相机构建，提供了环境的光照和颜色信息。
3. 点基隐式神经图：利用神经网络将上述两种场信息集成在点基表示中，保证了表示的紧凑性和弹性。

项目及技术应用场景

PINGS的应用场景广泛，尤其在机器人导航、三维重建、增强现实等领域有着重要的应用价值。以下是几个具体的应用场景：

• 机器人导航：PINGS能够为机器人提供精确的环境地图，帮助其进行自主导航。
• 三维重建：通过构建高保真的场景表示，PINGS可以用于创建逼真的三维模型。
• 增强现实：在增强现实应用中，PINGS可以提供实时的环境理解，增强虚拟物体的交互性。

项目特点

PINGS项目具有以下显著特点：

1. 高保真地图构建：PINGS能够逐步构建全局一致的符号距离和辐射场，确保了地图的高保真度。
2. 性能优势：通过利用距离场的约束，PINGS在新视角下实现了更好的光度测量和几何渲染。
3. 多模态一致性：利用辐射场的密集光度线索和多视图一致性，PINGS产生了更准确的距离场，从而提高了里程估计和网格重建的准确性。
4. 平台兼容性：PINGS在Ubuntu操作系统上进行了测试，并支持CUDA加速，确保了高效的计算性能。

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通过上述介绍，我们相信PINGS项目将为相关领域的开发者和研究人员提供强大的工具，帮助他们实现更高效的环境理解和场景重建。我们强烈推荐感兴趣的读者尝试使用PINGS项目，以探索其在各自应用中的潜力。

PINGS PINGS: Gaussian Splatting Meets Distance Fields within a Point-Based Implicit Neural Map 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ping/PINGS