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【SiLVR: Scalable Lidar-Visual Reconstruction with Neural Radiance Fields for Robotic Inspection】

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我们提出了一种基于神经场的大规模重建系统，该系统融合了激光雷达和视觉数据，以生成高质量的重建，这些重建具有几何精度并捕获照片级真实感纹理。该系统采用了最新的神经辐射场( NeRF )表示方法，并结合了激光雷达数据，增加了对深度和表面法线的强几何约束。我们利用实时激光雷达SLAM系统的轨迹引导运动恢复结构( SfM )过程，以显著减少计算时间，并提供对激光雷达深度损失至关重要的度量尺度。我们使用子图法将系统扩展到在长轨迹上捕获的大规模环境中。我们演示了重建系统，数据来自一个多相机，激光雷达传感器套件在一个腿式机器人上，手持同时扫描600米的建筑物场景，并在一个空中机器人上测量一个多层模拟灾害现场建筑物。

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