大规模主动神经映射

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文针对大型室内环境的有效探索问题，提出了一种基于NeRF的主动映射系统。该系统通过从不断更新的神经地图中提取广义Voronoi图（GVG），实现了场景几何、外观、拓扑和不确定性的综合整合。研究表明，该系统在重建精度、覆盖完整性和探索效率方面具有竞争力，尤其是在大规模室内环境中。

NARUTO神经主动重建系统结合混合神经表示和不确定性学习，实现高保真表面重建。利用多分辨率哈希网格，系统快速收敛并捕捉高频特征。动态量化模块使系统能自主探索环境，不确定性聚合策略提升SLAM性能。评估显示其在室内场景中表现优异。

NARUTO SLAM 不确定性学习 哈希网格 神经重建
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