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申请/专利权人：南昌市小核桃科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于字典因子表示的高保真神经隐式SLAM方法，使用字典因子进行场景表示与直接将场景信息编码为特征的神经隐式SLAM方法相比，表现出卓越的场景细节重建能力和更高效的内存使用率，同时模型大小对场景地图的大小不敏感，更适合大规模场景，此外，采用特征积分渲染来加速颜色渲染速度，在保证颜色渲染质量不受影响的前提下大幅提升颜色渲染速度，这进一步增强了方法的实时性能，在虚拟和真实世界数据集上进行的大量实验表明，本方法在实时性能、定位精度和场景重建质量方面与现有的最先进的神经隐式SLAM方法相比具有竞争力。

主权项：1.一种基于字典因子表示的高保真神经隐式SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取有序的RGB-D图像数据，从Replica和ScanNet数据集中获取多视角图片帧序列、相机内参数据和场景边界框信息；步骤S2：创建跟踪进程和建图进程，初始化系统超参数，并对数据集进行预处理，超参数包含损失系数、样本数、学习率、关键帧窗口大小、迭代次数，对数据集的输入图像进行边缘裁剪，对所有的RGB-D帧数据进行归一化处理；步骤S3：根据输入的深度图对相机射线进行均匀采样和表面采样，其中表面采样是根据深度图的深度数据对场景的物体表面进行采样，在近边界和远边界之间均匀采样点，对于具有有效深度测量的射线，进一步在范围内均匀采样个近表面点，其中d是深度测量得到的有效深度，是一个小偏移量，对于没有深度测量的射线，通过查询均匀采样的样本点的TSDF值来引导方法进行表面采样；步骤S4：使用不同的基函数和系数因子分别表示采样点几何和外观信息，将采样点的几何特征输入到几何解码器中查询其TSDF值；步骤S5：将所查询到的TSDF值转化为渲染系数，并渲染出像素的深度值；步骤S6：将外观特征进行特征积分，得到整条相机光线的颜色特征，再输入到颜色解码器中查询其最终的像素渲染颜色；步骤S7：通过比对渲染的RGB-D图像和真实图像的差距，计算颜色损失、深度损失、自由空间损失和SDF损失；步骤S8：跟踪进程从建图进程中拷贝因子网格和解码器副本，初始化当前帧的相机位姿，迭代更新相机位姿并固定网络参数；步骤S9：建图进程根据关键帧选择策略，选择与当前帧共视的历史关键帧并连同当前帧参与联合优化。

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