SLC$^2$-SLAM: Semantic-guided Loop Closure using Shared Latent Code for NeRF SLAM

📄 arXiv: 2501.08880v2 📥 PDF

作者: Yuhang Ming, Di Ma, Weichen Dai, Han Yang, Rui Fan, Guofeng Zhang, Wanzeng Kong

分类: cs.RO

发布日期: 2025-01-15 (更新: 2025-03-18)

备注: Accepted to RAL. 8 pages, 5 figures, 5 tables

💡 一句话要点

SLC$^2$-SLAM：利用共享隐码和语义引导的NeRF SLAM闭环方法

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

关键词: NeRF SLAM 闭环检测 语义引导 隐码 图优化

📋 核心要点

  1. NeRF SLAM存在累积漂移误差，限制了其在大场景中的应用。
  2. 利用NeRF SLAM中已有的隐码，结合语义信息，实现更有效的闭环检测。
  3. 实验表明，该方法在Replica和ScanNet数据集上显著提升了跟踪和重建性能。

📝 摘要（中文）

针对NeRF SLAM中累积漂移误差这一难题，我们提出了一种基于共享隐码和语义引导的闭环方法，称为SLC$^2$-SLAM。我们认为，许多NeRF SLAM系统中存储的隐码没有得到充分利用，仅仅用于更好的重建。本文提出了一种简单而有效的方法，利用相同的隐码作为局部特征来检测潜在的闭环。为了进一步提高闭环检测性能，我们使用从相同隐码解码出的语义信息来引导局部特征的聚合。最后，在检测到潜在的闭环后，我们通过图优化和捆绑调整来闭合它们，从而优化估计的姿态和重建的场景。为了评估SLC$^2$-SLAM的性能，我们在Replica和ScanNet数据集上进行了大量实验。我们提出的语义引导闭环方法明显优于预训练的NetVLAD和ORB结合词袋模型，这些方法被用于所有其他带有闭环的NeRF SLAM。因此，我们的SLC$^2$-SLAM也表现出更好的跟踪和重建性能，尤其是在具有更多闭环的较大场景中，如ScanNet。

🔬 方法详解

问题定义：NeRF SLAM在长时间运行或大场景下会产生累积漂移误差，导致地图不一致和定位精度下降。现有的NeRF SLAM方法通常依赖于预训练的视觉特征或传统的特征匹配方法进行闭环检测，但这些方法在NeRF场景中表现不佳，或者忽略了NeRF场景中蕴含的语义信息。

核心思路：论文的核心思路是充分利用NeRF SLAM中已有的隐码，将其作为局部特征，并结合从隐码中解码出的语义信息来引导闭环检测。通过语义信息的引导，可以更准确地聚合局部特征，从而提高闭环检测的准确性和鲁棒性。

技术框架：SLC$^2$-SLAM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 局部特征提取：利用NeRF SLAM中已有的隐码作为局部特征。2) 语义信息提取：从隐码中解码出语义信息。3) 语义引导的特征聚合：利用语义信息引导局部特征的聚合，得到更具区分性的全局特征。4) 闭环检测：基于全局特征进行闭环检测，找到潜在的闭环。5) 图优化和捆绑调整：对检测到的闭环进行图优化和捆绑调整，优化姿态和重建场景。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将NeRF SLAM中已有的隐码和语义信息结合起来，用于闭环检测。与现有方法相比，该方法无需额外的特征提取网络，并且能够更好地利用NeRF场景中蕴含的信息。

关键设计：在语义引导的特征聚合中，论文可能使用了注意力机制或者其他加权方法，根据语义信息的相似度来调整局部特征的权重。具体的损失函数可能包括姿态误差、语义一致性误差等。具体的网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SLC$^2$-SLAM在Replica和ScanNet数据集上显著优于预训练的NetVLAD和ORB结合词袋模型等基线方法。具体而言，在ScanNet等大型场景中，SLC$^2$-SLAM的跟踪精度和重建质量均得到了明显提升，证明了其在复杂环境下的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于增强现实、机器人导航、三维地图重建等领域。通过提高NeRF SLAM的定位精度和地图一致性，可以为这些应用提供更可靠的环境感知能力。未来，该方法有望扩展到更大规模、更复杂的场景中，并与其他传感器信息融合，进一步提升SLAM系统的性能。

📄 摘要（原文）

Targeting the notorious cumulative drift errors in NeRF SLAM, we propose a Semantic-guided Loop Closure using Shared Latent Code, dubbed SLC$^2$-SLAM. We argue that latent codes stored in many NeRF SLAM systems are not fully exploited, as they are only used for better reconstruction. In this paper, we propose a simple yet effective way to detect potential loops using the same latent codes as local features. To further improve the loop detection performance, we use the semantic information, which are also decoded from the same latent codes to guide the aggregation of local features. Finally, with the potential loops detected, we close them with a graph optimization followed by bundle adjustment to refine both the estimated poses and the reconstructed scene. To evaluate the performance of our SLC$^2$-SLAM, we conduct extensive experiments on Replica and ScanNet datasets. Our proposed semantic-guided loop closure significantly outperforms the pre-trained NetVLAD and ORB combined with Bag-of-Words, which are used in all the other NeRF SLAM with loop closure. As a result, our SLC$^2$-SLAM also demonstrated better tracking and reconstruction performance, especially in larger scenes with more loops, like ScanNet.