DDN-SLAM: Real-time Dense Dynamic Neural Implicit SLAM

📄 arXiv: 2401.01545v2 📥 PDF

作者: Mingrui Li, Yiming Zhou, Guangan Jiang, Tianchen Deng, Yangyang Wang, Hongyu Wang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-01-03 (更新: 2024-03-09)

备注: 11pages, 4figures

💡 一句话要点

提出DDN-SLAM以解决动态环境下的SLAM问题

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

关键词: 动态SLAM 神经隐式重建 语义特征 跟踪精度 实时处理

📋 核心要点

  1. 现有基于NeRF的SLAM系统在动态环境中存在跟踪漂移和映射错误的问题，限制了其实际应用。
  2. DDN-SLAM通过引入语义特征和特征点分割方法，结合混合高斯分布模型，有效应对动态干扰。
  3. 实验结果显示，DDN-SLAM在动态数据集上的平均轨迹误差（ATE）准确度提高了90%，表现出色。

📝 摘要（中文）

基于NeRF的SLAM系统在静态环境中的渲染质量和场景重建方面表现优异，但在动态干扰的真实场景中却面临跟踪漂移和映射错误的问题。为了解决这些问题，本文提出了DDN-SLAM，这是第一个实时稠密动态神经隐式SLAM系统，集成了语义特征。我们提出了一种特征点分割方法，将语义特征与混合高斯分布模型相结合，以应对动态跟踪干扰。此外，我们还提出了一种基于稀疏点云采样和背景恢复的映射策略，以避免错误的背景移除。实验结果表明，DDN-SLAM能够在动态环境中稳健地跟踪并生成高质量重建，同时适当地保留潜在的动态物体。与现有的神经隐式SLAM系统相比，动态数据集上的跟踪结果显示平均轨迹误差（ATE）准确度提高了90%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于NeRF的SLAM系统在动态环境中容易出现跟踪漂移和映射错误，导致重建质量下降，无法满足实时应用的需求。

核心思路：本文提出DDN-SLAM，通过集成语义特征和动态语义损失，改善动态物体的跟踪和重建，确保在动态环境中保持高质量的重建效果。

技术框架：DDN-SLAM的整体架构包括特征点分割模块、稀疏点云采样和背景恢复模块，以及动态语义损失计算模块。这些模块协同工作，以实现动态环境下的实时稠密重建。

关键创新：DDN-SLAM的核心创新在于结合了语义特征与混合高斯分布模型的特征点分割方法，以及动态语义损失的引入，显著提升了动态物体的跟踪精度和重建质量。

关键设计：在设计中，特征点分割采用了混合高斯分布模型，动态语义损失用于消除动态遮挡，映射策略则通过稀疏点云采样和背景恢复来避免错误的背景移除。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，DDN-SLAM在动态数据集上的平均轨迹误差（ATE）准确度提高了90%，相较于现有的神经隐式SLAM系统，表现出显著的性能提升，证明了其在动态环境中的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

DDN-SLAM在机器人导航、增强现实和自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。其高效的动态环境处理能力将推动这些技术在复杂场景中的实际应用，提升用户体验和系统可靠性。

📄 摘要（原文）

SLAM systems based on NeRF have demonstrated superior performance in rendering quality and scene reconstruction for static environments compared to traditional dense SLAM. However, they encounter tracking drift and mapping errors in real-world scenarios with dynamic interferences. To address these issues, we introduce DDN-SLAM, the first real-time dense dynamic neural implicit SLAM system integrating semantic features. To address dynamic tracking interferences, we propose a feature point segmentation method that combines semantic features with a mixed Gaussian distribution model. To avoid incorrect background removal, we propose a mapping strategy based on sparse point cloud sampling and background restoration. We propose a dynamic semantic loss to eliminate dynamic occlusions. Experimental results demonstrate that DDN-SLAM is capable of robustly tracking and producing high-quality reconstructions in dynamic environments, while appropriately preserving potential dynamic objects. Compared to existing neural implicit SLAM systems, the tracking results on dynamic datasets indicate an average 90% improvement in Average Trajectory Error (ATE) accuracy.