本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在过去的二十年里，SLAM领域的研究经历了重大的发展，突出了其在实现未知环境的自主探索方面的关键作用。这种演变从手工制作的方法到深度学习时代，再到最近专注于神经辐射场（NeRFs）和3D高斯泼溅（3DGS）表示的发展。我们意识到越来越多的研究和缺乏对该主题的全面调查，本文旨在通过辐射场的最新进展，首次全面概述SLAM的进展。它揭示了背景、进化路径、固有优势和局限性，并作为突出动态进展和具体挑战的基本参考。相关背景现有SLAM综述回顾SLAM有了显著的增长，诞生了各种各样的综合论文。在早期阶段，达兰特-怀特和贝利介绍了SL
球面谐波（SH）因为其良好的性质活跃在NeRF、Plenoxels、3DGS等显隐式场景表示的方法中。问：球面谐波是什么？答：一组基函数。可以理解为傅里叶分解的一种特殊形式，即“任何函数都可以用这组基的算术组合来近似”。先描述一种通用情况：假设我们有一组基数为3的完备基函数：[e1(x),e2(x),e3(x)][e_1(x),e_2(x),e_3(x)][e1(x),e2(x),e3(x)]我们存在一个目标函数f(x)f(x)f(x)，那么f(x)f(x)f(x)可以用这组基函数来表达：f(x)=a1e1(x)+a2e2(x)+a3e3(x)(1)f(x)=a_1e_1(x)+a_2e
Python异源mesh裁剪融合实现与优化一、项目需求二、解决方案1.代码2.结果3.耗时三、优化探索0.分析1.在体素边界处进行裁剪2.用mesh分块进行裁剪3.用缓冲区的思路裁剪一、项目需求对mesh进行裁剪，但发现若非mesh是致密的，那么裁剪边会出现锯齿状边缘，究其原因，是因为该裁剪方式没有对三角面片进行处理，而是直接处理的mesh的顶点，导致裁剪边不光滑，那么两个相邻的裁剪后mesh（尤其是异源mesh）放在一起的时候，会出现缝隙。计划找到一种在三角面片层面对mesh进行裁剪的方案，用来解决缝隙问题。二、解决方案找到三个python第三方库，分别为pyvista、vedo、trime
1前言本文通过一个立方体贴图的例子，讲解三维纹理贴图的应用，案例中使用6张不同的图片给立方体贴图，图片如下。读者如果对libGDX不太熟悉，请回顾以下内容。使用Mesh绘制三角形使用Mesh绘制矩形使用Mesh绘制圆形使用Mesh绘制立方体Mesh纹理贴图2立方体贴图本节将使用Mesh、ShaderProgram、Shader实现立方体贴图，OpenGLES的实现见博客→立方体贴图（6张图），本节完整代码资源见→libGDXMesh立方体贴图（6张图）。DesktopLauncher.javapackagecom.zhyan8.game;importcom.badlogic.gdx.b
智能家居解决方案需综合考虑技术、成本、施工方便、美观等多个因素。传统的智能家居网络布线方式是有线网络，施工不方便、影响美观，各制造商都在主推基于无线技术的智能家居解决方案。无线网络无需布线不会影响室内美观，节约了综合布线这方面的人力和物力，且具有方便、快速等特点，非常适合应用于智能家居。概述智能家居解决方案需综合考虑技术、成本、施工方便、美观等多个因素。传统的智能家居网络布线方式是有线网络，施工不方便、影响美观，各制造商都在主推基于无线技术的智能家居解决方案。无线网络无需布线不会影响室内美观，节约了综合布线这方面的人力和物力，且具有方便、快速等特点，非常适合应用于智能家居。当前市场上智能家居的
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解3DGaussianSplatting（3D-GS）已成为计算机图形学领域的一个重大进步，它提供了明确的场景表示和新颖的视图合成，而不依赖于神经网络，如神经辐射场（NeRF）。这项技术在机器人、城市地图、自主导航和虚拟现实/增强现实等领域有着不同的应用。鉴于3DGaussianSplatting的日益流行和研究的不断扩展，本文对过去一年的相关论文进行了全面的综述。我们根据特征和应用对分类法进行了调查，介绍了3DGaussianSplatting的理论基础。我们通过这项调查的目标是让新的研究人员熟悉3DGaussianSp
论文题目：AToM:AmortizedText-to-Meshusing2DDiffusion论文链接： https://arxiv.org/abs/2402.00867 项目主页： AToM:AmortizedText-to-Meshusing2DDiffusion随着AIGC的爆火，生成式人工智能在3D领域也实现了非常显著的效果，但是现有的文生3D模型仍然存在很多局限，例如主流的文生3D方法需要逐文本优化（per-promptoptimization)，生成过程非常耗时。此外，这些方法的可扩展性仍有待提高，对于训练分布之外的未见文本(unseenprompt)，模型无法生成。本文介绍一篇来
给场景中的模型加上广告牌描述，可以在模型的MESH里添加Sprite，配上相应的文字，描述Sprite的位置则是在mesh中的相对位置，比如模型高10，那么我们可以给一个y等于10来进行适配，这样在移动模型mesh网格时可以整体移动。functioncreateBox(data){ constgeometry=newTHREE.BoxGeometry(data.width,data.height,data.length) varmaterial varmaterials=[] if(data.groundTexture&&data.groundTexture!=''){ consttex
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。在解释代码之前，首先对NeRF（神经辐射场）的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的：“我们提出了一个当前最优的方法，应用于复杂场景下合成新视图的任务，具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合，然后不断优化底层的连续体素场景函数。我们的算法，使用一个全连接（非卷积）的深度网络，表示一个场景，这个深度网络的输入是一个单独的5D坐标（空间位置(x,y,z)和视图方向(xita,sigma)），其对应的输出则是体素密度和视图关联的辐射向量。我们通过查询沿着相机射线的5D坐标合成新的场景视图，以及通过使用经典的体素渲染技
这里写自定义目录标题Nerfstudio安装和使用记录安装训练出现Addressalreadyinuse的错误的时候，原因是因为Port已经被占据，执行以下命令。添加Camera之后的Render命令Nerfstudio代码笔记大致梳理具体如何从DataManger中进行RandomSamplepixel来生成pixel_batch?render代码阅读和梳理修改了nerfstudio的sprial_marching的代码Nerfstudio安装和使用记录参考网站：https://docs.nerf.studio/en/latest/quickstart/installation.html安装
