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【Neural Graph Mapping for Dense SLAM with Efficient Loop Closure】
文章链接：[2405.03633] Neural Graph Mapping for Dense SLAM w...
项目主页: Neural Graph Mapping for Dense SLAM with Efficient...
现有的基于神经场的SLAM方法通常采用单一的单片场作为场景表示。这阻碍了循环闭包约束的有效结合，限制了可扩展性。为了解决这些缺点，我们提出了一种神经建图框架，将轻量级神经场锚定到稀疏视觉SLAM系统的位姿图中。我们的方法显示了整合大规模闭环的能力，同时限制了必要的重新整合。此外，我们通过在优化过程中考虑多个闭环来证明成功的单个建筑物范围建图来验证我们方法的可扩展性，并表明我们的方法在质量和运行时间方面优于现有的先进方法。
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