【SLAM论文笔记】SplaTAM论文小结

SplaTAM是第一个用3D高斯模型建模地图的SLAM方法

背景技术

1. 稠密SLAM： Real-time 3d reconstruction in dynamic scenes using point-based fusion.。
2. 预训练神经网络：直接融合基于网络输出的图像深度，变分自编码器解码出的深度图可优化隐式特征。
3. 隐式场景表达：iMAP、NICE-SLAM、Point-SLAM。

主要贡献

1. 第一个用3D高斯模型的稠密SLAM
2. 不需相机位姿而实现3D高斯重建

核心方法

地图建模

1. 简化3D高斯模型（下简称模型）参数，颜色生成不随视角变化、高斯模型各向同性，即模型只有8个变量，RGB（3个）+ $\mu$位置（3个）+ $r$半径（1个）+ $o$透明度（1个）$$f(x)=oexp(\frac{-||x-\mu |{|}^2}{2r^2})$$
2. 利用模型实现可微分的渲染，渲染图像与输入图像的差优化相机位姿、高斯模型。渲染得到像素p，先根据相机位姿，按从前到后将3D高斯模型排序获得含n个高斯模型的序列，确定颜色C(p)=∑i=1ncifi(p)∏j=1i−1(1−fj(p))\bold{C}(\bold{p}) = \sum_{i=1}^n\bold{c}_if_i(\bold{p})\prod_{j=1}^{i-1}(1-f_j(\bold{p}))C(p)=i=1∑n​ci​f