SP-SLAM: Neural Real-Time Dense SLAM With Scene Priors

📄 arXiv: 2501.06469v1 📥 PDF

作者: Zhen Hong, Bowen Wang, Haoran Duan, Yawen Huang, Xiong Li, Zhenyu Wen, Xiang Wu, Wei Xiang, Yefeng Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-11

💡 一句话要点

SP-SLAM：利用场景先验的神经实时稠密SLAM

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: SLAM 神经隐式表达 场景先验 三维重建 实时性 RGB-D 体素编码

📋 核心要点

  1. 现有神经隐式表达SLAM方法在重建质量和实时性方面存在不足，主要原因是缺乏利用先验信息的灵活场景表示策略。
  2. SP-SLAM通过计算深度图像并建立稀疏体素编码的场景先验来加速模型收敛，并使用三平面存储场景外观信息，平衡质量与内存。
  3. SP-SLAM引入了一种有效的映射优化策略，能够在运行时持续优化所有历史帧的姿态，并在多个数据集上实现了更快的速度和更高的精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SP-SLAM的新型神经RGB-D SLAM系统，该系统能够实时执行跟踪和建图。SP-SLAM计算深度图像，并在表面附近建立稀疏体素编码的场景先验，以实现模型的快速收敛。随后，将从单帧深度图像计算出的编码体素融合到全局体中，从而促进高保真度的表面重建。同时，我们采用三平面来存储场景外观信息，从而在实现高质量的几何纹理映射和最小化内存消耗之间取得平衡。此外，在SP-SLAM中，我们引入了一种有效的映射优化策略，允许系统在运行时持续优化所有历史输入帧的姿势，而不会增加计算开销。我们在五个基准数据集（Replica、ScanNet、TUM RGB-D、Synthetic RGB-D、7-Scenes）上进行了广泛的评估。结果表明，与现有方法相比，我们实现了卓越的跟踪精度和重建质量，同时运行速度明显更快。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于神经隐式表达的稠密SLAM方法，在重建质量和实时性上存在瓶颈。主要原因是它们缺乏有效的场景先验知识利用，导致模型收敛速度慢，难以达到实时性能，并且在纹理映射和内存消耗之间难以取得平衡。

核心思路：SP-SLAM的核心思路是利用场景先验知识来指导神经隐式表达的SLAM过程。具体来说，通过深度图像计算稀疏体素编码的场景先验，加速模型收敛；同时，采用三平面表示场景外观，平衡重建质量和内存消耗；并设计优化策略，在运行时优化历史帧姿态。

技术框架：SP-SLAM系统主要包含以下几个模块：1) 深度图像获取与处理；2) 稀疏体素编码场景先验建立；3) 基于三平面的场景外观表示；4) 跟踪与建图；5) 全局优化。系统首先利用RGB-D相机获取深度图像，然后计算稀疏体素编码的场景先验，并使用三平面存储场景外观信息。在跟踪阶段，系统估计相机姿态；在建图阶段，系统融合单帧深度信息到全局体中，并优化相机姿态和场景表示。

关键创新：SP-SLAM的关键创新在于：1) 引入稀疏体素编码的场景先验，加速神经隐式表达模型的收敛；2) 采用三平面表示场景外观，在重建质量和内存消耗之间取得平衡；3) 设计了一种有效的映射优化策略，能够在运行时持续优化所有历史帧的姿态，而不会增加计算开销。与现有方法相比，SP-SLAM能够实现更高的跟踪精度和重建质量，同时运行速度更快。

关键设计：SP-SLAM的关键设计包括：1) 稀疏体素编码的场景先验的体素大小设置；2) 三平面的数量和分辨率设置；3) 跟踪和建图过程中的损失函数设计，例如，几何损失、光度损失等；4) 全局优化过程中的优化变量选择和优化算法选择，例如，选择相机姿态和场景表示作为优化变量，并使用Bundle Adjustment等优化算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SP-SLAM在Replica、ScanNet、TUM RGB-D、Synthetic RGB-D和7-Scenes五个基准数据集上进行了评估，实验结果表明，SP-SLAM在跟踪精度和重建质量上均优于现有方法，并且运行速度显著提升。具体性能数据未知，但摘要强调了“superior tracking accuracy and reconstruction quality, while running at a significantly faster speed”。

🎯 应用场景

SP-SLAM具有广泛的应用前景，例如：机器人导航、增强现实、虚拟现实、三维重建等。该系统可以用于构建高精度、实时的三维地图，为机器人提供环境感知能力，支持AR/VR应用中的场景重建和渲染，以及用于文物保护、城市建模等领域的三维重建任务。未来，SP-SLAM可以进一步扩展到动态场景重建、大规模场景重建等领域。

📄 摘要（原文）

Neural implicit representations have recently shown promising progress in dense Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). However, existing works have shortcomings in terms of reconstruction quality and real-time performance, mainly due to inflexible scene representation strategy without leveraging any prior information. In this paper, we introduce SP-SLAM, a novel neural RGB-D SLAM system that performs tracking and mapping in real-time. SP-SLAM computes depth images and establishes sparse voxel-encoded scene priors near the surfaces to achieve rapid convergence of the model. Subsequently, the encoding voxels computed from single-frame depth image are fused into a global volume, which facilitates high-fidelity surface reconstruction. Simultaneously, we employ tri-planes to store scene appearance information, striking a balance between achieving high-quality geometric texture mapping and minimizing memory consumption. Furthermore, in SP-SLAM, we introduce an effective optimization strategy for mapping, allowing the system to continuously optimize the poses of all historical input frames during runtime without increasing computational overhead. We conduct extensive evaluations on five benchmark datasets (Replica, ScanNet, TUM RGB-D, Synthetic RGB-D, 7-Scenes). The results demonstrate that, compared to existing methods, we achieve superior tracking accuracy and reconstruction quality, while running at a significantly faster speed.