DDN-SLAM：实时稠密动态神经隐式 SLAM 与联合语义编码

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

DDN-SLAM 是一个实时的密集神经隐式语义 SLAM 系统，旨在解决动态场景下的跟踪和建图挑战，通过利用深度语义系统提供的先验知识、结合条件概率场进行分割，并采用深度引导静态遮罩和联合多分辨率哈希编码以提高建图质量。同时采用稀疏特征点和光流验证的方法增强跟踪鲁棒性，实现闭环检测和全局束优化。实验证明，在动态和静态场景中，DDN-SLAM 方法优于当前最先进方法。

本文介绍了一种利用RGB-D图像序列进行协作式SLAM系统，包括前端和后端模块，采用基于神经元的三维场景表示方法，并提出了分布式至集中式学习策略和全局优化框架。实验证明该方法在相机跟踪和地图生成方面具有优越性。

RGB-D图像序列 全局优化框架 分布式至集中式学习策略 协作式SLAM系统 神经元
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