要約
過去20年にわたって、同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）の分野での研究は重要な進化を遂げており、未知の環境の自律的な調査を可能にする上でその重要な役割を強調しています。
この進化は、手作りの方法から、深い学習の時代から、神経放射輝度フィールド（NERF）および3Dガウススプラッティング（3DG）表現に焦点を当てた最近の開発にまで及びます。
成長する研究機関とトピックに関する包括的な調査の欠如を認識して、このペーパーは、ラディアンスフィールドの最新の進歩のレンズを通してスラムの進歩の最初の包括的な概要を提供することを目的としています。
背景、進化の道、固有の強み、制限に光を当て、動的な進歩と特定の課題を強調するための基本的な参照として機能します。
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 | 2025-03-27 14:03:25+00:00 |
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