商汤和浙江大学强强联合：如何针对基于深度学习的SLAM构建灵活且模块化框架？

● 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.23690

● 代码链接：GitHub - openxrlab/xrdslam: Platform for Deep Learning based SLAM

导读：

本篇文章提出了一种灵活且通用的SLAM框架，它通过模块化代码设计和多进程运行机制便于集成和迁移不同的算法，同时提供统一的结果输出和评估功能，实现了不同SLAM算法的公正比较。©️【深蓝AI】编译

1.摘要

本文提出了一种灵活的SLAM框架——XRDSLAM。它采用模块化代码设计和多进程运行机制，从而提供了高度可复用的基础模块，例如统一的数据集管理、三维可视化、算法配置和度量评估。这可以帮助开发者快速构建一个完整的SLAM系统，灵活组合不同的算法模块并且进行标准化的基准测试，以比较精度和效率。在该框架内，集成了若干种不同类型的最先进SLAM算法，包括基于NeRF和3DGS的SLAM（甚至里程计或者重建算法），其展现了灵活性和可扩展性。本文还对这些集成的算法进行综合比较和评估，分析了每种算法的特点。最后，本文将所有代码、配置和数据开源，旨在促进开源生态系统中SLAM技术的广泛研究和发展。

2.介绍

SLAM（同时定位和建图）技术在自动驾驶、机器人和AR/VR等领域中发挥着至关重要的作用。通过分析和融合传感器数据，实现了设备的精确6DoF（自由度）定位，并且实时构建环境地图，为自动驾驶、机器人导航和AR/VR等应用提供了基础功能。地图表示的形式对于SLAM算法的设计是至关重要的。尽管传统的SLAM算法通常基于稀疏或者半稠密的点云来表达场景并且通过手写规则来管理地图，但是这限制了SLAM技术的发展。

近年来，神经辐射场（NeRF）和3D Gaussian Splatting（3DGS）等技术在新型视图合成方面取得了重大进展。基于学习的场景表示利用了可微分栅格化、连续建模、噪声处理和空洞填充等优势，为SLAM领域注入了新的能量。一些最近的工作试图将NeRF和3DGS加入到SLAM系统中。一些方法直接使用RGB-D数据作为颜色和深度监督来训练网络参数并且优化位姿。其它方法仅依赖于RGB数据，通过加入正则化约束来优化网络和位姿。一些工作还通过引入ICP和ORB-SLAM等技术，将新技术与这些传统的SLAM技术相结合。此外，还有一些工作试图集成额外的网络来提供先验信息（例如深度先验、光流和法向量），旨在提高训练速度并且改进重建质量。

然而，随着新论文和技术的不断涌现，跟踪进展和集成代码变得越来越具有挑战性。很多研究实现分散于独立的代码仓库中，缺乏统一的开发和评估过程。这使得公正且全面的比较变得非常困难。此外，SLAM系统的复杂度为从头开始构建完整的SLAM系统带来了很高的技术障碍和开发成本。受到NeRFStudio在NeRF领域中的成功启发，本文引入了XRDSLAM，这是一种用于基于深度学习SLAM的可扩展且多功能的框架。本项工作的主要贡献如下：

模块化设计：XRDSLAM采用多进程机制和模块化代码设计，从而将跟踪、建图和可视化过程解耦。该框架提供了模块化数据输入/输出、配置解析、可视化和结果导出功能模块，允许用于灵活组合和替换不同的算法模块，以实现快速迭代和优化。

统一的流程：该框架提供了一个具有可复用组件的统一SLAM开发过程，使开发者能够轻松地构建完整的SLAM算法。它还标准化了数据处理和评估，实现了不同SLAM算法之间公正且有效的评估。具体而言，本文设计了一种专门的Model类来管理深度学习模型的所有操作，使开发者更容易地构建基于学习的算法。

SOTA算法的集成：本文