要約
過去 20 年にわたり、同時位置特定とマッピング (SLAM) の分野の研究は大幅な進化を遂げ、未知の環境の自律探索を可能にするその重要な役割が浮き彫りになりました。
この進化は、手作りの手法からディープラーニングの時代を経て、Neural Radiance Fields (NeRF) や 3D Gaussian Splatting (3DGS) 表現に焦点を当てた最近の開発まで多岐にわたります。
研究内容が増大していることと、このテーマに関する包括的な調査が存在しないことを認識し、この文書は、放射分野の最新の進歩というレンズを通して、SLAM の進歩についての初めての包括的な概要を提供することを目的としています。
これは背景、進化の軌跡、固有の強みと限界に光を当て、ダイナミックな進歩と具体的な課題を浮き彫りにするための基本的な参考資料として機能します。
要約(オリジナル)
Over the past two decades, research in the field of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has undergone a significant evolution, highlighting its critical role in enabling autonomous exploration of unknown environments. This evolution ranges from hand-crafted methods, through the era of deep learning, to more recent developments focused on Neural Radiance Fields (NeRFs) and 3D Gaussian Splatting (3DGS) representations. Recognizing the growing body of research and the absence of a comprehensive survey on the topic, this paper aims to provide the first comprehensive overview of SLAM progress through the lens of the latest advancements in radiance fields. It sheds light on the background, evolutionary path, inherent strengths and limitations, and serves as a fundamental reference to highlight the dynamic progress and specific challenges.
arxiv情報
| 著者 | Fabio Tosi,Youmin Zhang,Ziren Gong,Erik Sandström,Stefano Mattoccia,Martin R. Oswald,Matteo Poggi |
| 発行日 | 2024-02-20 18:59:57+00:00 |
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