10、基于RGBD的几何重建技术：FlashFusion系统解析

基于RGBD的几何重建技术：FlashFusion系统解析

1. RGBD相机在3D重建中的应用

在密集3D重建系统中，为了实现准确的深度预测和实时性能，RGBD相机得到了广泛应用。不同的研究和方法利用RGBD相机的特性，在3D重建领域取得了不同的成果。
- 现有方法举例
- ElasticFusion采用密集的帧到模型相机跟踪和基于窗口化曲面元素的融合方法。
- DPI - SLAM使用松散耦合的IMU约束与视觉估计和点云进行地图构建。
- RGBD Inertial SLAM基于GPU实现实时重建和紧密耦合的视觉 - 惯性优化。
- 还有研究使用扩展卡尔曼滤波器融合视觉和惯性信息，在相机快速运动时实现稳定跟踪。
- 大规模重建研究 ：由于RGBD密集3D重建的流行，一些研究者开始探索使用廉价的RGBD传感器进行大规模重建，以获得更灵活的重建结果。例如，Steinbrucker等人使用具有多分辨率树结构的RGBD SLAM系统重建了包含9个房间的场景；CHISEL使用动态空间哈希截断有符号距离场（TSDF）实现了仅使用CPU对超过300平方米区域的重建。不过，对于大型建筑规模的环境，扫描过程耗时且需要高度集中注意力，因此也有一些多智能体协作扫描方法被提出。

2. 前沿的RGBD几何重建技术

目前有多种基于RGBD的几何重建技术，如FlashFusion、iDFusion和BuildingFusion等。这里重点介绍FlashFusion。
- 实时3D重建的现状与挑战 ：实时3D重建在计算机视