中科院、北理工、百度等团队提出神经隐式SLAM混合优化方案HERO-SLAM
增强了鲁棒性
（映维网Nweon 2025年01月15日）神经隐式SLAM研究近年来取得了令人鼓舞和令人印象深刻的成果。然而，神经SLAM的鲁棒性依然是一个未解决的问题，特别是在具有挑战性或数据有限的情况下。在一项研究中，中国科学院，北京理工大学，百度团队提出了HERO-SLAM。
它结合了神经隐式场优化和特征度量优化的优点，优化了多分辨率隐式场，增强了在视点突然变化或数据收集稀疏的环境下的鲁棒性。基准数据集的综合实验结果验证了所述混合方法的有效性，相对于其他方法具有更好的性能。
SLAM是机计算机视觉领域的一项基本任务，并推动着AR/VR等一系列的前沿领域。视觉SLAM的本质在于它能够重建三维环境的结构和视觉细节，同时实时追踪camera的位置。它在实际应用中成功的关键是依赖于运行时效率、可扩展性，以及最重要的鲁棒性。
根据映射重建的性质，可视化SLAM主要可以分为稀疏和密集两类。具体来说，稀疏SLAM主要集中于从序列传感器数据中推断camera轨迹，生成稀疏点云。相比之下，密集SLAM不仅考虑姿态估计，而且启动了详细的表面重建。
传统的密集视觉SLAM方法严重依赖于人工设计的特征和匹配策略。为了解决预先建立的优化问题，相关方法通常会产生大量的计算开销。
尽管多年来的发展已经有了长足的进步，但阻碍神经SLAM更广泛应用的一个重要问题是处理具有挑战性场景的鲁棒性，例如提供的帧数低于标准camera频率。由于数据传输或存储可用性的带宽有限等限制，这在现实应用中非常常见。在这种情况下，现有方法的成功率并不令人满意。
简而言之，尽管最近基于神经隐式视场的视觉SLAM进展显示出了希望，但依然需要提高其在现实应用中的鲁棒性和适用性。
神经SLAM方法存在的鲁棒性问题来自于神经网络优化的困难。尽管用于描述隐式域的底层神经表示多种多样，但它们本质上都是大型非线性优化系统。所以，输入图像的质量、视图覆盖率和相关性是神经隐式场的关键决定因素。
然而，在数据具有挑战性或有限的情况下，所有数据帧之间的低相关性很容易将优化过程误导到模糊的局部解决方案。
鉴于所述挑战，团队旨在探索一条新的路径，特别是设计一种混合表示，利用神经隐式场和特征度量优化的能力。他们的目标是解决密集神经SLAM的鲁棒性问题。
所以，研究人员提出了HERO-SLAM。它结合了神经隐式场优化和特征度量优化的优点，优化了多分辨率隐式场，增强了在视点突然变化或数据收集稀疏的环境下的鲁棒性。基准数据集的综合实验结果验证了所述混合方法的有效性，相对于其他方法具有更好的性能。
相关论文：HERO-SLAM: Hybrid Enhanced Robust Optimization of Neural SLAM
总的来说，中国科学院，北京理工大学，百度团队提出了一种神经SLAM的混合优化方案HERO-SLAM，即混合增强鲁棒优化。
通过融合神经隐式场和特征度量优化的能力，这一混合方法优化了多分辨率隐式场，并增强了在具有突然视点变化或稀疏数据收集的挑战性环境中的鲁棒性。实验结果验证了所述方法与现有方法相比的有效性，特别是在具有挑战性的场景之中。
